CMOS图像传感器插补环节引入噪声及对噪声传播的影响

研究了CMOS图像传感器图像插补引入色差噪声及对噪声传播产生的影响,建立了问题分析模型,得到规律性的结论：插补本身引入色差噪声,在图像边缘处产生伪彩色及拉链效应,不同插补方法引入不同结构的噪声;插补将各彩色通道不相关噪声变为相关噪声;当输入噪声水平较低时插补产生的伪彩色占主导地位,但噪声变大时,噪声传播将占主导地位。本文结论对CMOS图像传感器设计具有指导意义。     

样条插补技术在CNC系统中的应用

论述了CNC系统中的样条插补技术———解决自由曲面高速加工中存在问题的基本方法。重点描述了面向逆向工程、基于PC的CNC系统所采用的三次样条插补技术。通过对三次样条与五次样条的比较 ,认为五次样条插补技术是CNC技术的主要发展趋势之一     

NURBS曲线插补算法在圆弧插补中的分析与实现

NURBS曲线插补技术是目前高档数控机床研究的一个热点问题,针对传统插补方法中存在的精度低,速度慢的缺点,本文在分析NURBS曲线特点的基础上,提出了一种基于轮廓误差调整的圆弧曲线插补算法,实时修正插补参数,减小轮廓误差,并进行了仿真实现。通过与传统插补方法对比实验表明,该方法可以极大提高圆弧曲线的插补精度及插补效率,满足插补运算实时性的要求。     

数控系统中空间任意平面圆弧插补算法

以往的数控系统只能插补平行坐标平面的圆弧,本文根据坐标系旋转的原理,提出了一种可以插补任意平面圆弧曲线、且可以满足控制实时性要求的插补算法,以简化编程,提高加工精度。     

CNC装置中软件精插补器的研究

在分析了当今广泛用于CNC装置的软、硬件两级插补控制机理的基础上,对用软件实现精插补控制的可行性进行了分析,并进行了试验验证.     

Intelligent NURBS Interpolator Based on the Adaptive Feedrate Control

首先分析了NURBS曲线的特点和NURBS曲线插补的参数值的求取方法;其次,在可控弓高误差算法的基础上,提出了一种简单而实用的NURBS曲线的自适应插补算法,该算法充分考虑到了机床的实际加工能力,对曲线段进行提前预插补,提前预插补减速所需的最大插补周期数,实现了进给速度提前减速,能使加工进给速度自适应地随着曲率半径和曲率半径的变化率的变化而变化,使得加工运动更平滑;并且该方法还避免了因加工曲线终点的判断而带来的复杂计算;最后给出了快速求取插补点的三次NURBS曲线动态矩阵表示和曲线曲率的快速计算方法。     

用神经网络法实现反向工程中的曲面插补

提出了一种用神经网络方法对反向工程中曲面的坐标．点进行插补，将插补点与NURBS计算结果进行了比较，结果证明这是一和非常有效的构造曲面方法．并对这种方法进行了探讨。     

连续短线段空间圆弧转接与插补

针对连续短线段高速加工控制需求,研究了利用空间圆弧转接实现高速插补的方法。建立了圆弧转接数学模型,研究了转接的几何约束和运动约束、转接参数计算、空间圆弧插补等相关理论与算法,并详细分析了算法的使用范围、效率制约因素和计算量等工程实现相关问题。仿真和加工实验表明:该转接算法能显著提高加工效率,减小振动,改善工件表面质量。作为空间圆弧转接算法基础的空间圆弧插补算法对空间任意平面内圆弧插补具有实用价值。本文所有算法已经在自主研发的数控平台上进行了验证,应用效果良好。     

角速度可控的五坐标NURBS插补方法实现(英文)

在复杂形体零部件的高速高精数控加工方面,五坐标数控机床起着非常重要的作用。为了适应高速加工的需要,提出了一种用于机床五坐标加工的非均匀有理B样条(NURBS)插补指令。采用该插补指令进行数控加工时,为了获取实时加工过程中的刀位矢量,开放式控制器以相邻刀位矢量间的夹角为参数构造方位B样条曲线。构造映射插补过程中位置曲线弧长和方位矢量角度的多项式曲线,利用该曲线实现线性轴速度及旋转轴速度的同步控制。详细介绍了该插补指令的算法流程及其在开放式控制器中的实现过程。最后,通过加工实例验证了该插补指令的性能。     

基于PC的三维激光加工数控系统构架与关键问题研究

提出了以微步距硬件插补为核心的三维激光切割数控系统构架,分析了软件任务并构建了控制功能的实时调度模型,实现了Windows平台的实时性及多任务协调控制。开发了基于DDA精插补的微步距硬件插补模块,满足运动控制的速度与精度要求;构建了内核驱动模块实现中断响应与伺服控制;结合空间圆弧转接理论与前推–回溯算法开发了轨迹速度预测与平滑模块;提出了硬件分频调节法实现进给倍率的改变。该三维激光切割数控系统能够实现高速高精度运动控制,并且软硬件结合的开放式结构提高了系统的实时性以及功能的可扩展性。     

基于双摄像机的立体视觉图像预处理研究

针对立体图像对的亮度差异问题和图像噪声问题研究图像的强化处理,图像预处理主要完成图像对极线校正和图像质量增强.极线校正部分以对极几何为基础研究立体图像对的校正算法.图像质量增强部分主要研究了立体图像对特有的亮度差异问题,并提出了应用直方图均衡化来校正亮度的方法.之后本文对图像噪声进行了深入的分析,并针对立体图像特点使用均值滤波和Gauss滤波平滑图像.在实验中,验证了算法的可行性,取得了良好的应用效果.     

面向单目立体视觉的立方镜图像处理技术

面向单目视觉辅助光电准直仪对立方镜进行准直的需求,研究针对立方镜图像的数字图像处理技术。采用Canny边缘检测方法得到灰度图像中的边缘信息,借助Hough变换按照直线程度的强弱对边缘信息进行分类提取,得到图像中立方镜棱边对应的直线信息。按照偏角与截距对棱边直线信息进行分类排序,结合先验知识得到立方镜角点对应的配对相交直线,对配对直线求交点得到立方镜角点在图像中的位置,得到的立方镜棱边及角点信息为后续的立方镜位姿计算提供了基础数据。     

融合明度特征的V-SAD立体匹配算法

针对SAD算法难以对图像中纯色与弱纹理部分进行准确匹配的问题,提出了将HSV空间明度特征与SAD算法相融合的立体匹配算法,称为V-SAD算法.首先将图像从RGB空间转化至HSV空间,并根据H、S、V值将像素点按照颜色分为10类,同时得到明度特征图.然后结合SAD算法需要的灰度特征图计算匹配代价,得到初步的视差图.接着,根据HSV空间的颜色信息对图像进行分割,结合数学形态法求解分割区块中的独立连通域.再利用边缘生长法对每一个连通域的视差进行恢复.最后,使用左右一致性检测方法对视差图进行优化.实验结果表明,利用图像的明度信息衡量纯色与弱纹理区域的匹配点的相似度是有效的,该V-SAD算法有效改善了SAD算法在弱纹理和纯色区域的匹配效果,平均误匹配率下降了13.02％.     

二维图像拼接技术研究综述

图像拼接是指将具有重叠区域的小视角、低分辨率的多张图像，经过相应的图像配准与融合算法，拼接成一张具有高分辨率、宽视角的全景图像。针对二维图像拼接方法，综述了将二维图像拼接技术应用于图像处理领域的最新研究进展，重点介绍和总结了图像配准方法和图像融合方法。其中，图像配准方法涵盖了基于SIFT、SURF和Harris点特征的提取方法。分析了各种算法的主要进展、典型算法的原理和优缺点以及国内外研究发展现状。最后，通过各种方法研究与应用情况推测，展望了未来图像拼接技术的发展趋势。     

基于不变特征和映射抑制的航拍视频图像配准

针对航拍视频图像在光学变换和几何变换下特征匹配容易产生误匹配,以及匹配精度不一致等问题,提出一种结合不变特征和映射抑制的航拍视频配准算法。首先,利用Harris检测器在尺度变化下的局部区域内选择出最稳定角点,并利用分区检测方法提取出分布均匀的角点作为待配准点。然后,计算以特征点为中心邻域窗口的描述符,通过比较两幅待配准图像特征点邻域描述符的欧式距离,提取出初始匹配点对。对匹配对点集建立D-三角网图,利用映射抑制方法提取出精确度最高的少数匹配点,并对模型参数进行估计,完成视频帧间的配准。大量实验表明,所提方法对航拍视频图像配准具有较强的适应性且配准精度高。     

Geometric voting algorithm for star trackers

We present an algorithm for recovering the orientation (attitude) of a satellite-based camera. The algorithm matches stars in an image taken with the camera to stars in a star catalogue. The algorithm is based on a geometric voting scheme in which a pair of stars in the catalogue votes for a pair of stars in the image if the angular distance between the stars of both pairs is similar. As angular distance is a symmetric relationship, each of the two catalogue stars votes for each of the image stars. The identity of each star in the image is set to the identity of the catalogue star that cast the most votes. Once the identity of the stars is determined, the attitude of the camera is computed using a quaternion-based method. We further present a fast tracking algorithm that estimates the attitude for subsequent images after the first algorithm has terminated successfully. Our method runs in comparable speed to state of the art algorithms but is still more robust than them. The system has been implemented and tested on simulated data and on real sky images.     

基于Census变换和改进自适应窗口的立体匹配算法

 针对现有立体匹配算法难以在幅度失真图像中获取高匹配精度的问题,提出了一种基于Census变换和改进自适应窗口的立体匹配算法。首先根据图像结构和色彩信息获得基于十字骨架的任意形状和大小的Census变换窗口;其次利用Census变换的Hamming距作为匹配代价,使用两次累加降低计算复杂度,采用局部优化得到初始视差;最后提出一种基于均值偏移的视差提精方法,有效地处理了不可信视差区域,获得高精度的视差图。实验表明,通过该算法获得的视差图与当前优秀的局部算法相比精度相当,特别是能很好地处理现有算法难以解决的幅度失真问题,适用于无人机视觉导航的应用。     

一种快速航空图像去雾算法

 基于暗元先验规律的图像去雾算法去雾效果较好,但在进行介质透射率估计时会造成图像中出现方块效应,所以需要进行图像抠图处理。而图像抠图计算复杂度非常高,使得图像去雾时间消耗很大。本文提出一种快速图像去雾算法,使用Kuwahara边缘-角点保持滤波器对大气散射光进行估计,并对所采用的Kuwahara滤波器进行改进。通过增加子块的数目以及进行局部加权等,提高边缘保留效果,抑制方块效应,从而获得较为准确的介质透射率。实验结果表明本文算法时间复杂度低,图像去雾效果好。     

基于改进SURF算法的无人机遥感图像拼接方法

针对传统SIFT算法在无人机遥感图像拼接中存在的运算缓慢、误匹配较多且计算过于复杂,无法满足遥感图像处理的实时性要求等缺陷,以及由于采集到的图像之间存在曝光差异等情况,直接进行叠加拼接后极大可能会在边界处产生重影错位的情况,文章提出了一种改进的SURF算法与融合算法用于无人机的遥感图像拼接。首先,在特征检测阶段,将SURF算法与Harris角点检测算法2种算法相结合,快速得到图像的特征点与特征描述子;在特征匹配阶段分为粗匹配与精匹配2个步骤:通过KNN算法对待拼接图像间特征点的粗匹配,以及应用RANSAC算法去除误匹配点的精匹配;在图像融合阶段,采用了基于距离的加权平均算法进行图像融合;最后,实验表明:文章所提出的算法处理速度相比于传统SUFT算法提升了近5倍,相比于其他改进算法,匹配精度也有所提高,并且该算法能够有效提高图像拼接后的质量与效果,解决了拼接痕印明显、重影、错位等现象可能发生的问题。     

一种基于小波分解的快速图像匹配算法

为了提高图像匹配的速度和精度,提出了一种基于小波分解图像匹配算法,该算法首先用Mallat算法对匹配图像进行小波多尺度分解,然后提取各级的边缘特征,最后在对图像进行多级分解的基础上进行匹配.该算法不仅减少了计算量,而且提高了图像匹配的精度.实验表明,提出的匹配算法在速度和精度上都是有效的.