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研究了基于RBF(Redial Basis Function)神经网络的结构光三维视觉检测方法.该方法利用RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力,通过所获取的高精度的样本数据来训练RBF网络,最终建立起了用于结构光三维视觉检测的RBF网络模型.与常规方法相比,该方法不需要考虑视觉模型误差、光学调整误差等因素对视觉检测系统测量精度的影响,因而能够有效的克服常规建模方法的不足,保证了检测系统具有较高的精度. 相似文献
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基于曲率的指尖检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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提出了一种基于边缘信息的跟踪算法,其可以实现对剧烈变化的灰度目标的精确跟踪.首先,利用基于双同心圆窗口算子的非线性边缘检测算法得到高质量的边缘信息;其次,为了解决单一边缘特征空间不能充分表征目标的难题,提出了一种通过组合边缘图像构建特征空间的方法,以便为目标建模提供充分信息;再次,在构建的特征空间中使用核估计方法对目标进行建模;在目标定位阶段,利用Kalman滤波器对目标进行预估后,再由Mean Shift算法在预估位置邻近区域实现目标定位;最后,提出了一种基于形态学的动态模型更新策略,使得算法不仅可以获得精确的目标区域,还可以实现对目标尺寸和形状变化的自适应.实验结果表明,本算法不仅可以有效跟踪剧烈变化的灰度目标,而且跟踪窗口可以实现对目标尺寸和形状的自适应. 相似文献
27.
基于视觉模型和图像特征的遥感图像压缩 总被引:5,自引:0,他引:5
遥感图像具有纹理复杂、边缘丰富的特点,通常难以实现高压缩比.统计了图像经过小波变换后在不同方向、不同级别子频带的能量分布.然后基于人类视觉系统(HVS)模型中的对比敏感度函数(CSF)和遥感图像的能量分布特征,提出一种不同频带小波系数的变步长量化方法,并把该方法应用于嵌入式小波图像编码器.实验结果表明,与不采用心理视觉量化的压缩方法相比,在相同压缩比下,峰值信噪比略为降低,但恢复图像的主观质量有一定程度的改善. 相似文献
28.
立体视觉技术是自主探测机器人在未知环境中获取信息的重要手段,通过对可视场景的稠密三维重建实现导航、定位及路径规划等一系列工作。本文在候选点匹配的基础上结合图割理论,首先在世界坐标系建立代表深度信息的网格节点,接着依据区域匹配算法对候选点进行初步筛选,去除大部分相关值较低的节点,建立简化的网格图,最后通过寻找图中最小割来实现能量函数的全局最小,完成稠密的三维场景重建。实验证明,相关阈值γ设为0.6时,简化网格图的重建精度和计算效率达到相对平衡。图割算法解决了候选点测量时潜在的匹配歧义问题,且对低纹理区域有较好的匹配效果。 相似文献
29.
频率锁定对伞弹系统稳态特性的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
旋转伞弹在下落过程中的稳定性直接影响着子弹的扫描性能,因此研究影响伞弹系统稳定性的因素非常重要.采用激光双目立体投影图像视觉技术在立式风洞中非接触测量了伞弹模型的扫描角和瞬时转速,介绍了测量与数据处理的方法,着重讨论了频率锁定现象对伞弹系统稳定扫描特性的影响.试验结果显示:在较窄风速范围内,存在频率锁定区域;在频率锁定区,扫描角和瞬时转速具有较好的周期稳定性,对外界的干扰不敏感,能量谱峰值也较显著. 相似文献
30.
在机器人抓取作业时,目标物体的位姿经常发生变化。为了使机器人在运动过程中能够适应物体的位姿变化,提出了一种基于高斯过程的机器人自适应抓取策略。该方法建立了从观测空间到关节空间的映射,使机器人从样本中学习,省去了机器人视觉系统的标定和逆运动学求解。首先,拖动机器人抓取物体,记录物体的观测变量和机器人的关节角度;然后,利用记录的样本训练高斯过程模型,实现观测变量和关节角度的关联;最后,当得到新的观测变量时,通过训练的高斯过程模型得到机器人的关节角度。经过训练后,UR3机器人成功抓取了物体。 相似文献