基于压缩感知的光场获取与重建

光场图像经常被用于产生三维场景,尽可能多的光场图像能够更精确的还原出真实的三维场景,然而这样就会使数据量过大,图片获取成本更高.提出一种新的方法,通过特定的光场图像获取方式,结合贝叶斯重建算法,以及光场渲染技术,不仅可以还原出原始视点的光场图像,更可以渲染出新的视点.此外通过运用图像压缩感知算法,使得该方法能够减少实验数据量、提高运算速度.实验结果表明该方法能够还原出高信噪比的原始视点图像——误差小于0.3 dB,以及新视点图像.     

产品表面图像中的缺陷自动检测方法研究

仔细设计产品表面缺陷检测的图像识别算法是基于图像处理的产品表面缺陷自动检测系统快速并正确地检测缺陷的关键。以E型磁环表面缺陷的自动检测为例,分析了产品表面图像的特征,用梯度直方图自适应阈值分割的方法对图像进行增强和分割;并提出了一种新的快速识别算法对分割后的目标图像进行检测,实验结果表明了该算法的有效性和实用性。