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511.
512.
数码相机标定方法研究 总被引:24,自引:0,他引:24
数码相机在计算机视觉中的应用逐渐普及和深入,在应用中数码相机的标定是相当重要的,根据数码相机的特点,提出了一种新的标定方法,针对数码相机的某一状态,先确定其内部参数矩阵,再通过采集的图像术出外部参数矩阵,首先建立了相机成像的几何模型,并将此模型分解成内、外参数矩阵。文中详细介绍了数码相机内部参数矩阵中的各元素 应的物理参数以及求解它们的原理和方法,从而建立内部参数矩阵,推导了求解外部参数矩阵的计算公式,并且介绍了相应的求解方法,再由外部参数矩阵求解出对应的物理参数,通过实验表明这种方法有相当高的精度,且操作方便。 相似文献
513.
论述一种从图像序列中重建出全方位全景图像的技术 ,旨在克服镜头只是纯粹的摇摄时许多成像条件限制。在块匹配算法中 ,如何选取最佳配准基本块对于增强算法的鲁棒性和性能是非常重要的。本文在包含主要视觉特征的高频图像中自动选取最佳配准基本块 ,为了能够减少累积的配准误差 ,采用了基于相位相关的、带旋转校正的全局配准算法 ,从而得到解决了平移和旋转的优化图像块。然后 ,采用了基于 Levenberg-Marquardt非线性递归型最优化算法 ,解决由于镜头的视差和不规则变形带来的局部误差。文中还采用平滑滤波器解决了在两幅图像镶嵌出可能由于累积配准误差而出现明显的条缝 相似文献
514.
ORB算法运算速度快,抗旋转变换能力好,但对可见光和红外图像匹配效果较差,为解决该问题,提出了一种基于边缘特征的改进ORB算法。该算法首先针对传统canny算子需要人工设定阈值的缺点,采用基于改进最大类间方差(Otsu)的自适应canny算子对图像进行边缘检测,然后对边缘图像进行ORB特征检测与描述,最后在最近次临近粗匹配的基础上进行RANSAC算法精匹配,提高了算法正确率。实验结果表明,该算法对可见光与红外图像匹配具有较好的鲁棒性,正确匹配点数和正确匹配率均比ORB算法高,能推广使用到可见光和红外图像融合等领域。 相似文献
515.
为了抑制工业计算机层析成像(CT,Computed Tomography)过程中的重建伪影,研究了一种基于空间解析几何关系的射线源焦点投影位置测量方法,并完成了计算机仿真和实验验证.该方法根据工业CT扫描系统的几何结构关系建立射线源焦点投影位置和转台旋转中心投影位置之间的空间解析表达式,然后通过测量转台旋转中心在多个位置的投影来解析求解射线源焦点投影位置.该方法要求转台具有3个自由度:旋转,平行于探测器方向移动,和垂直于探测器方向移动.仿真和实验结果表明,该方法能够有效抑制重建伪影.该方法无需使用特殊模体,不需要任何先验几何参数,较现有方法更为方便. 相似文献
516.
规则图像特征的标准互相关相似函数 总被引:2,自引:0,他引:2
利用标准互相关算子对机器视觉领域常用的十字图像特征进行匹配运算,发现相似函数在峰值区域的分布特征为4个互相对称的双曲面.受此启发,对规则几何图像特征(如矩型、圆型等)的标准互相关相似函数展开了研究.以图像特征概率分布的形式给出了NCCO算子在二值图像匹配下的相似函数计算式.推导并证明了矩型、圆型等典型图像特征相似函数在峰值点区域具有确定的数学模型.基于上述数学模型,在微装配显微视觉系统上进行了实验验证,对模板优化、图像特征的尺寸等优化方法进行了探讨.上述结论对图像定位、图像标定、图像跟踪等技术研究具有实用价值. 相似文献
517.
传统聚焦测度函数在远焦区对图像高频能量解析性能较差;表现为聚焦曲线在远焦区呈现非单调性.利用傅里叶变换方法对图像频谱进行分析:在远焦区,聚焦图像序列的直流分量表现出强烈的波动性,并且直流分量在图像频谱中占据绝对比例,再加上传统聚焦函数滤除图像直流分量的能力较弱,导致误聚焦概率高.考虑到频域聚焦函数计算量大,提出基于时域的两个聚焦函数.实验结果表明:此二函数具有强的直流分量滤除能力,能有效改善聚焦曲线在远焦区的表现,同时具有高的聚焦分辨率.远焦区聚焦性能的改善对于提高显微视觉操作自动化的可靠性尤为重要. 相似文献
519.
针对同一HJ-1星的两台CCD相机,提出基于图像模拟的交叉辐射定标方法:通过建立两台CCD相机图像DC值的数学关系,以获取地面目标图像的已定标的CCD为标准对未同时获取图像的待定标的CCD进行交叉定标,得到了2008年10月A2CCD和B2CCD的定标系数.利用贡格尔场野外实验数据和敦煌场的MODIS数据对定标系数进行真实性检验,并对该方法的主要误差来源进行了分析.结果表明,交叉定标具有较高的精度和可信度,可以在保证定标精度的同时,提高定标的频次. 相似文献
520.
提出了一种新的激光点云分割方法,该方法采用点云与CCD图像外部标定的方法,将点云标定到CCD图像上,然后通过图像分割的方法实现了快速提取感兴趣目标区域内的点云。 相似文献