基于曲率的指尖检测方法

指尖检测是基于视觉的徒手人机交互系统的关键环节,由于背景的复杂性和系统的实时性要求,导致指尖的精确定位在处理速度和准确性方面存在很大问题。本文针对这一问题,提出了一种简单高效的基于曲率的指尖检测方法。该方法首先将输入视频流基于肤色空间进行二值化,并将二值化后的视频序列作为输入数据;然后采用边缘检测算法提取出肤色区域的边缘(肤色区域的轮廓),在肤色区域的轮廓上根据曲率来对类指尖的点进行检测,并且根据类指尖点的位置关系来判定一个肤色区域是不是手;最后通过过滤算法过滤掉误判手臂点。实验结果表明,该方法在不同的应用背景下都具有很好的检测效果,对光照的鲁棒性也较高,并且能够达到实时检测的效果。     

逆向工程中一种新的特征识别算法

从某种角度上说,逆向工程是从已有实物的测量数据点中提取其实体特征再进行模型重建的过程。本文提出了一种新的特征识别算法,其首先采用基于面积和法矢准则的数据分割技术,对测量数据点进行数据分割。然后从特征所包含的分割面(简称特征分割面)中提取能够惟一标识该特征的4种特征编码,分别为:表述特征截面形状的截面编码、描述特征凹凸性的凹凸编码、显示特征二维俯视轮廓形状的轮廓编码以及反映特征二维俯视轮廓是否封闭的开闭编码。最后将这4种编码输入到基于人工神经(BP)网络的自动特征识别系统中,识别出特征类型并提取特征参数,从而实现特征重建。着重研究并实现了从特征分割面中提取特征编码的算法,并验证了算法的有效性。     

一种基于曲率平滑预调点约束的五轴高速数控加工路径NURBS拟合优化方法（英文）

现有的曲线拟合算法主要集中在拟合误差的控制上,而忽略了在刀具路径的高曲率区域中原始离散刀具位置点取点不足的问题。这可能会导致进给轴驱动力的突然变化,从而导致进给速度的大幅波动。本文提出了一种基于曲率平滑预调点约束的NURBS曲线拟合优化方法。首先,通过对CAM软件生成的大量微线段优化分段,再对分段区间短线段进行曲率平滑调整;然后,构建反映拟合曲线曲率变化的特征点集作为拟合曲线的控制顶点,运用基于曲率平滑预调点约束的NURBS曲线拟合方法进行曲线拟合;最后,结合实例进行了拟合误差和曲线波动性分析,验证了该方法可显著改善高曲率刀具路径的曲率平滑性,减小拟合误差,提高进给速度。     

基于分形理论的翼面复杂冰形表面粗糙度分析（英文）

模型表面的结冰外形是结冰风洞试验关注的核心信息,现有研究一般采用冰角高度、冰角角度、驻点冰厚等几何参数对二维冰形进行表征,忽略了冰形表面粗糙程度这一重要特征。针对此问题,提出将分形理论应用于结冰冰形的粗糙度表征,建立了基于分形理论的结冰表面粗糙度表征方法。首先在大型结冰风洞开展翼型结冰试验,采用激光线扫描在线测量系统对结冰生长过程中不同时刻翼面结冰的表面轮廓进行测量,获得翼面结冰的三维数值外形;然后结合分形理论对冰形进行分析,提取翼面不同位置冰的截面轮廓曲线,计算截面曲线的分形维数和粗糙度表征参数,以此归纳出分形维数的线性回归公式,并从截面曲线中提取数据点进行分形插值模拟实测冰形。研究结果表明,翼面结冰冰形粗糙表面具有分形特征;分形维数与粗糙度表征参数呈正相关,可作为冰形表面粗糙度的评定参数;分形插值模拟冰形曲线,逼近程度优异;冰形粗糙度的分形表达法为科学量化三维冰形特征提供了新思路。     

航测法提取动态三维深度信息

目前提取三维信息,重建三维图像的研究很多,本文叙述的是仅用一台摄像机利用航测法来提取动态三维信息的方法。假设物体不动,移动摄像机。在移动摄像机前后,即在摄像机移动的相邻两点,可以得到模型的像片对,通过此像片对来实现同名点交会,求得未知点的三维深度信息。为此,首先要进行绝对定向,计算像片元素和确定各个坐标系。然后实现不依赖像片角定向元素的同名点空间交会;或实现利用对应轴系上的坐标进行空间交会。在此基础上,笔者充分利用先验条件和专家知识来确定飞机模型上的同名点,初步得到了飞机模型的轮廓侧视图。     

平面非规则曲线匹配的一个判定条件

在平面非规则曲线匹配问题中，扫描平面非规则曲线而可以得到一系列不连续的点，如何尽量准确地求取这些点的曲率是一个难题。把相邻3个不连续点看作一段圆弧上的3点，在此基础上提出了一种求取3点中中间插值点切线的斜率的一种算法，并把这个斜率用到三次Hermite插值曲线中．求取插值点的曲率，每个插值点的曲率由相邻的4个点决定。两条平面非规则曲线上时应点的曲率相等则这两条曲线匹配。最后用扫描碎纸片的几组数据进行了实验，实验结果表明该算法是可行的。     

图形文法在三维角点检测中的应用(英文)

许多局部特征描述都假设场景是平面的,而在真实场景中捕捉到的图片都是来自三维世界。在图像匹配和目标检测中,三维角点作为一种包含三维信息的形状特征,是一种新的重要不变特征,但从普通角点中自动鉴选出三维角点比较困难。基于图像的图形文法提出一种新的三维角点检测方法。该方法在一定程度上能够检测出角点的三维特性。实验结果表明三维角点特征在图像匹配中是适用的,证明了所提出的方法的有效性。     

基于格式塔完形规则的闭合轮廓提取方法

针对传统基于格式塔完形规则的轮廓提取易受到背景上边缘影响,导致轮廓提取的准确率低问题,提出一种新的基于格式塔完形规则的闭合轮廓提取方法。首先,为减少边缘提取过程中提取的背景边缘,给出了融入显著性约束的Canny边缘检测方法,即在Canny边缘提取的框架中,融入显著性约束;接着,针对Canny边缘检测方法检测到的边缘易受噪声影响问题,提出一种融入边缘信息的折线逼近边缘拟合算法;然后,采用格式塔完形规则中的闭合性对拟合边缘进行度量,得到边缘之间的闭合关系;最后,通过分析边缘间的闭合关系与区域的显著性,设计了一个边缘闭合的代价函数,并利用最小权值最优匹配算法求解代价函数,得到最终的闭合轮廓。实验结果表明,该算法提高了轮廓提取的有效性和准确性。     

基于线结构光的冰横截面轮廓测量

为实现冰横截面轮廓非接触测量,提出了基于线结构光的冰横截面轮廓测量方法:将面激光垂直投射在冰块上,利用摄像机拍摄冰块表面变形激光线,并根据事先标定的激光平面与摄像机间几何关系,计算冰面激光线三维坐标点,这些三维坐标点在激光平面上的投影即为冰块横截面轮廓。设计了基于线结构光的冰轮廓测量简易装置,开发了测量程序,并针对冰面激光线反射能量弱导致的激光线图像对比度低的问题,研究了冰面激光中心线提取方法。对冰箱冻结的已知半径圆柱冰块进行了横截面轮廓测量,平均相对误差为0.018,最大相对误差为0.052;还对二元翼型结冰冰块进行了横截面轮廓测量,得到了初步测量结果;为开展结冰试验中结冰生长过程冰形在线三维测量奠定了技术基础。     

散乱点云数据的曲率估算及应用

提出一种直接在散乱数据点云上计算曲面的局部微分性质,包括平均曲率、高斯曲率和主曲率。首先,计算各点的邻近点集,选取合适的局部基础曲面。把邻近点集投影到相应的局部基础曲面。然后,在以局部基础曲面内投影点的参数化代替空间邻近点集的参数化的基础上。用二次参数曲面逼近空间邻近点集,从而计算出各点的法矢,再对不协调的法矢方向进行调整。最后,利用曲率公式计算出各点的曲率。试验表明这种方法可以较好反映曲面的特征。运用该曲率算法对海量数据进行了简化。     

一种从激光扫描数据中提取角点特征的方法

提出一种从激光扫描数据中提取角点特征的方法,以满足结构化环境中移动机器人定位的需要。该方法分为角点特征滤波、角点函数计算、非极大值抑制和角点特征提取与定位四部分。首先,通过角点特征滤波排除不具备角点特征要素的扫描点。然后,通过角点函数衡量余下的扫描点作为角点特征的程度。之后,采用非极大值抑制方法去除局部区域内非极大值对角点特征提取的干扰。最后,通过阈值法提取出角点特征并对其进行定位。实验结果表明,该方法可以准确地从激光扫描数据中提取出角点特征,并对位置参数具有很好的鲁棒性。     

基于区域气球力Snake模型的运动目标快速跟踪方法

提出了一种包含区域信息的Snake模型用于运动目标检测与跟踪。在通常情况下,基于区域信息的跟踪方法对背景光线的微小变化、位置的微小移动较为敏感,而基于边缘信息的跟踪方法则难以对边缘模糊的图像取得满意的跟踪效果。在算法中同时引入这两种信息,边缘信息使得算法快速而鲁棒性好,区域信息可以对边缘模糊的图像取得正确的跟踪效果。使用双差分图像设计了自动初始化的方法来实现视频的自动跟踪。同时,对目标的下一步运动位置增加了一个预测环节来加快主动轮廓模型的收敛速度。该算法的每帧计算时间一般小于0.1S,能应用于实时系统。     

基于多分类器决策融合的印鉴真伪鉴别方法

印鉴的自动识别对于实验银行印鉴数字化及计算机管理，实现银行对公业务的通存通兑有重大意义，符合票据法的要求，是银行业发展的需要，本文研究了模式识别领域中印鉴识别这一问题，提出了特征抽取和分类的新方法，基于差图像的成分统计特征抽取方法，发展了骨架图像的结构特征抽取方法，提出了特征点距离特征和笔划曲率特征内两种新的有效特征，本文提出了基于支持向量机（support vector machine,SVM)多分类器融合印鉴鉴别的方法，试验结果表明，本文的方法大大提高了印鉴的鉴别能力和可靠性，效果令人满意。     

微分求积单元法分析变曲率井内受径向约束管柱的非线性屈曲

基于Love的空间弯扭杆平衡方程,通过引入井壁约束条件导出了平面变曲率井内受径向约束管柱的平衡方程。采用微分求积单元和增量迭代法求解了曲率线性变化的井内管柱的非线性屈曲问题,通过与有限元计算结果的对比验证了所构建方法和编写程序的正确性,而且还表明微分求积单元法有方法简单、易于实施,计算量少、精度较高等优点。计算结果表明,等曲率井内管柱屈曲的临界载荷明显大于曲率线性变化井内管柱屈曲的临界载荷,另外,变曲率井眼的曲率变化对管柱弯矩、井壁约束力有显著的影响。     

多视图场景确定下的空间点位置视觉标定方法

针对空间特征点三维位置标定问题,提出一种多视图场景确定下的空间点位置视觉标定方法。该方法基于计算机视觉原理,通过在场景内放置棋盘模板确定图像场景位姿参数,而后根据多视图图像下的空间点图像坐标和场景位姿参数求解空间点三维位置坐标。试验结果表明,该方法下的空间点标记位置与真实位置间的距离误差小于1 mm,适用于高精度要求下的特征点位置标定。     

Automatic UAV Positioning with Encoded Sign as Cooperative Target

In order to achieve the goal that unmanned aerial vehicle(UAV)automatically positioning during power inspection,a visual positioning method which utilizes encoded sign as cooperative target is proposed.Firstly,we discuss how to design the encoded sign and propose a robust decoding algorithm based on contour.Secondly,the Adaboost algorithm is used to train a classifier which can detect the encoded sign from image.Lastly,the position of UAV can be calculated by using the projective relation between the object points and their corresponding image points.Experiment includes two parts.First,simulated video data is used to verify the feasibility of the proposed method,and the results show that the average absolute error in each direction is below 0.02 m.Second,a video,acquired from an actual UAV flight,is used to calculate the position of UAV.The results show that the calculated trajectory is consistent with the actual flight path.The method runs at a speed of 0.153 sper frame.     

一种简单可靠的昆虫扑翼运动图像序列自动分析方法

目前高速摄影相机和多相机系统广泛地用于记录昆虫奇妙的飞行运动,然而分析这些运动图像序列的方法却不能让人满意.提出并测试了一种简单可靠的昆虫飞行图像的自动分析方法.该方法充分地利用了图像序列中相邻两帧间的差别,可自动提取出昆虫的特征点(翼尖点,翼根点,头部端点,腹部端点)和轮廓线(翼前缘轮廓,翼后缘轮廓).采用MATLAB实现并使用虚拟昆虫和真实昆虫运动图像序列测试了该方法.测试结果表明,该方法简单可靠,无需人工干预,不针对特定昆虫,运算量也较小,且能够提供较好的识别结果,甚至在处理昆虫的身体和翅膀部分重叠或者昆虫的翅膀图像呈现明显的透明的图像序列时候结果依然不错.该方法给昆虫图像的形态学特征自动识别难题提供了一个切实可行的解决方法,节省了昆虫扑翼运动图像的分析时间.