图像像素坐标表示的镜头畸变模型

镜头畸变是影响测量精度的关键因素之一。非度量镜头畸变校正方法直接将图像物理坐标系下的镜头畸变模型应用于图像像素坐标系,忽略了非单位纵横比的情况。通过对成像过程进行分析,得到了更精确的像素坐标表示的镜头畸变模型,对现有的镜头畸变模型进行了修正,考虑了纵横比对镜头畸变的影响。通过实验,对新模型的可行性进行了验证,实验结果表明,新的模型能够有效地提高了测量精度。

一种改进的基于高斯分布拟合的提取标志点像素坐标方法

提取标志点像素坐标是传统的摄像机标定中关键的步骤之一,其精度影响着摄像机标定的精度。对于由圆点构成的标定板,使用常用的方法提取标志点像素坐标在精度上存在不足。为此提出了改进的基于高斯分布拟合的方法,该方法识别出服从高斯分布的圆环域,再对圆环域内的点进行高斯曲面拟合,求得标志点像素坐标。经试验对比分析,此方法具有较高的精度,而且运算速度快。

基于BP网络的特征标志像素坐标修正研究

锥套运动参数是某型机空加油飞行试验科目的关键指标参考。任务实施中,摄像机安装在飞机驾驶座舱内,摄像机成像光路受座舱盖曲面玻璃的影响,导致拍摄的锥套影像画面畸变,需要修正锥套上喷涂的特征标志像素坐标。针对这一需求,在摄像机地面标定环节,在预测加油区域布设了特征标志控制场,开展了基于BP神经网络模型的修正研究,并将修正结果与座舱开启状态下的像素坐标数据比对,评定精度。结果表明,BP神经网络模型拟合的非线性关系函数,能够描述座舱盖玻璃对特征标志像素坐标的复杂影响,并能有效修正特征标志的像素坐标。

一种快速光栅条纹中心亚像素坐标提取方法

光栅条纹中心的精确提取会直接影响到线结构光视觉的测量与重建精度。为了解决传统的Steger算法计算量大,且在光条不均匀时提取不精确等问题。基于改进的Steger算法,提出了针对光栅条纹中心的快速亚像素坐标提取方法。通过高斯滤波、形态学等方法得到去复杂背景的激光条纹图像,用自适应阈值法缩小ROI区域,用霍夫变化求取光栅边缘线,求出边缘线中点,然后直线拟合,最后用改进算法提取中心坐标。实验结果表明:与模板法、传统Steger算法等光栅条纹中心提取算法相比,算法的鲁棒性更强,最大提取误差在0.3个像素,平均误差为0.1个像素,平均运行时间相比传统算法减少0.4 s。

耦合像素坐标的遥感图像分类实验

地理距离越相近的空间单元其相似性越高,但传统遥感影像分类常忽略像素空间坐标信息的重要性。该文提出一种将传统空谱信息与像素坐标耦合的遥感影像分类方法,为避免数据过拟合现象,采用随机森林模型对特征进行重要性评估,选取具有代表性的特征。利用不同分辨率的卫星与航空遥感影像数据,基于随机森林、支持向量机和人工神经网络3种模型对该方法进行验证,结果显示:相比传统仅使用光谱和纹理信息,耦合像素坐标信息的遥感影像分类可在一定程度上关注全局地理空间位置信息,利用地理单元越相近则性质越相似规律,提高遥感影像分类效果,在不同样本量、不同模型下的分类精度均有所提升。

基于双三次插值和高斯拟合的光条中心亚像素提取方法

针对结构光三维测量的高精度要求,提出一种基于双三次插值和高斯拟合的激光线条亚像素提取方法。该方法首先对光条图像进行感兴趣区域提取、高斯滤波等前处理,其次用形态学方法细化激光线条得到初始中心点,然后使用五点拟合法得到光条法线方向,在光条法线方向上取亚像素的拟合点,利用双三次插值得到亚像素坐标的像素值,最后进行高斯拟合,到光条亚像素中心。实验结果表明,算法平均精度值为0.389147像素,消耗时间为0.056 2 s,具有较高的提取精度和稳定性。

三维仿真地图坐标转换方法研究

根据三维仿真地图制作过程,介绍如何将三维仿真地图图片的像素坐标转换为空间地理坐标,以解决三维仿真地图无地理空间位置的问题。

基于光幕触发CCD交汇连发弹丸坐标处理方法研究

针对CCD线阵交汇系统中测试弹丸连发坐标时以最大帧频连续拍摄,数据量过大而导致处理时间过长的问题,提出一种基于激光光幕触发的多峰值检测和自适应阈值弹丸检测的快速检测连发弹丸坐标方法;采用90°的“一”字线型半导体激光器配合原向反射屏形成光电探测靶面,光电转换模块将弹丸过靶时引起的光通量变化转换成电信号产生过靶信号,处理数据时先使用多峰值检测算法,根据获得的过靶信号波形计算出所有弹丸的过靶时刻和对应图像位置信息,并将该幅图像和临近两幅图像拼接成一幅组合图像作为该发弹丸的过靶图像,再使用基于自适应阈值的弹丸检测算法对其进行弹丸目标检测得到弹丸坐标;当该图像检测出多个像素坐标时,使用像素坐标剔除算法进行处理得到准确坐标;最后进行了4组对照试验,在得到正确连发坐标的前提下分别统计文章方法与传统方法的处理时间;结果表明与处理所有图像的传统方法相比,文章提出的方法在保证连发弹丸坐标正确率的前提下,提高了处理速度。

像素补偿的轻量级图像超分辨率重建

现有超分辨率网络存在模型参数量较大、未能充分利用分层特征以及上采样像素损失等问题。针对该问题,提出一种基于像素补偿的轻量级图像超分辨率重建网络。设计了一种残差嵌套注意力网络,该网络通过构建像素坐标注意力机制来自适应的调节像素位置感知,减少网络参数量并提升高频信息的重建性能;考虑到不同层次特征所包含信息的差异性,提出了一种多分支融合网络,通过融合不同层次的信息来获得更具有表征意义的特征;利用像素补偿网络对上采样的特征图进行特征补偿,恢复丢失的纹理细节;通过与SRCNN、FSRCNN、VDSR、IMDN、PAN等算法进行对比实验。实验结果表明,在2,3,4倍超分算法中较千万参数量CARN算法PSNR提高了0.38,0.13和0.02 dB,SSIM提高了0.0808,0.0012和0.0017。同时对比相同参数量级VDSR,MemNet,IMDN等算法模型,在不同放大倍数下论文所提出方法也有所提升。

基于深度学习的混凝土结构钢筋工程质量图像视觉检测算法

针对目前钢筋工程质量检测中人工抽检方法检测效率低,覆盖面不全的问题,提出一种可实现钢筋间距与直径智能检测的改进YOLOX目标检测算法。该方法基于精确的钢筋交叉点识别,实现钢筋间距与直径检测,在YOLOX目标检测算法中加入坐标注意力机制模块,采用完全交并比损失函数替换原有算法中的边界框回归损失函数,显著提升目标检测算法识别钢筋交叉点及其中心坐标的精准度;依据钢筋交叉点预测框的像素坐标信息与RGBD相机采集的深度信息,实现钢筋间距检测;采用整体嵌套边缘检测网络(HED)边缘检测算法消除图片中钢筋肋边缘对统计钢筋直径所含像素个数的干扰,实现钢筋直径的检测。结果表明:采用改进后的算法检测得到的钢筋间距最大误差为4.04 mm,平均误差小于2.8 mm,满足施工规范要求;当采用改进后的算法检测8、10、16、20、25 mm钢筋直径时,检测值在标准值d0±1 mm范围内的平均准确率为97.22%。

神经网络在自动扒渣控制优化中的应用

某钢厂计划改造KR脱硫站扒渣位,前期进行了图像分析的软硬改造,但受限于成像位置,自动控制效果不佳。通过引入神经网络预测倾翻终点的位置,转换像素坐标,提高了自动倾翻终点的准确度,提升了自动扒渣控制扒渣臂的精度,使整个自动扒渣流程更精确流畅。

一种基于控制点自动提取的图像畸变校正算法

在机器视觉应用中,摄像机光学系统产生的图像存在不同程度的几何畸变。为了提高图像在做定量分析时的准确性,必须对这一类畸变进行修正。在基于控制点的校正方法基础之上,研究了一种将图像分片,利用模板自动提取控制点亚像素坐标,分片校正的快速算法。实际应用表明,该方法是可靠有效的。

基于机器视觉的弧形件检测算法

为快速准确地对弧形零件特征参数进行检测,提出了一种基于机器视觉技术检测弧形件的各种特征参数的方法。该方法先采用Canny算子检测图像边缘,然后用三次样条插值方法对图像边缘进行插值并计算其亚像素坐标,最后采用基于切线方向的方法计算曲率值。对离散曲率数据进行处理,计算其均值和方差以及弧形件的弧长、夹角、面积等特征量。实验结果证明:该算法不仅精度高、速度快,而且稳定性好,能满足弧形零件特征参数的检测要求。

基于三维混沌系统的通用数字图像加密与恢复算法

为有效保护数字图像的信息,提出一种新的基于三维混沌系统及其改进序列的通用加密算法。首先,根据密钥及数字图像的大小m×n,产生一个长度为m×n的三维混沌序列。然后,根据子密钥及图像类型对混沌序列进行改进,使其具有理想的伪随机特性。同时,根据子密钥及图像类型将混沌序列转换为无符号整数序列。最后,对改进后的序列进行排序以生成相应的下标序列,并据此对图像进行像素坐标置乱,同时将无符号整数序列依次与对应的像素值进行异或运算以实现像素值置换。针对恶意剪切/涂鸦攻击,同时提出一种基于邻域相邻像素特性的恢复算法。应用评价指标对加密效果与安全性进行分析。实验结果与理论分析表明,该算法运行效率较高,密钥空间巨大,具有良好的加密效果、统计特性与安全性,且抗剪切/涂鸦攻击等抗干忧能力较强。

基于三维模型的断层图像结构定位的初步研究

目的:研究利用初步建立的三维模型确定二维断层图像感兴趣结构像素坐标的方法。方法:通过Photoshop图像处理软件绘制断面图像,使用可视化工具包VTK的移动立方体表面重建算法,在VC++6.0的编译环境下对其进行三维重建以及立体显示。用自行开发的坐标转换处理程序对三维模型上提取的坐标值进行处理,计算断层图像相应结构的像素坐标。结果:建立了一个表面带有S型凹槽的三维模型,通过计算三维模型上凹槽结构的一系列坐标,得到二维断层图像上相应结构的像素坐标点。结论:本研究以VTK重建的三维模型为基础,提出了一种利用已建成的三维模型来指导二维断层图像结构定位的方法,为人体复杂结构的分割与修正以及某些在二维断层图像上无法识别的结构的定位提供了一种新的手段。

车载激光点云与面阵CCD影像数据融合技术研究

在车载激光扫描系统中,面阵CCD相机是其影像数据获取的传感器,用来获取目标物的颜色纹理数据;激光扫描仪可以获取目标物表面空间的三维坐标数据,最终形成三维点云。阐述了一种激光点云数据与面阵CCD影像数据的融合方法,实现彩色点云的生成。

航摄影像与电子地图的匹配技术

把低空航摄获得的地面影像速配到已有的GIS系统内,有助于提高地理空间信息更新的工作效率,具体而言,这主要取决于影像空间关系变形的校正处理,以及与GIS图层坐标系之间快速而准确匹配的可能性。改进此两方面的关键技术,对于加快地理空间信息的自动更新,将会起到明显的促进作用。

基于DRG生产的标准图幅精准误差校正

Map GIS系统主要应用于对矢量文件的精准误差校正。传统方法采用逐个采集控制点,繁琐且易出错。在实际工作中发现了图像像素坐标系与图形物理坐标系之间存在的关系,探讨了DRG生产校正点数据应用于矢量精准校正的方法 ,并以实例验证了其高效性。

基于区域生长的PCNN自动目标分割算法

在基于电动轮椅的机械臂目标抓取研究背景下,通过图像分割实现对目标物的定位.只有目标物与背景的准确分离,才能使机械臂通过轮椅移动平台准确地移动到其工作范围内实现抓取工作.结合研究中目标物受光线因素影响而导致图像分割不准确现象,本文提出了一种基于区域生长的PCNN自动目标分割算法.经实验证明,该方法可以有效避免传统PCNN算法因目标物受光线因素影响而无法对目标物准确分割的问题,且该方法通过目标物分割而获得定位坐标的准确率达到98%,仅对感兴趣区域进行分割,避免对无关信息的处理,运行效率平均达1.61 s,具有一定实时性.

通用数字图像加密与抗剪切攻击恢复算法

为对数字图像进行有效地保护,提出一种以混沌系统及其混沌序列为基础的通用加密与解密算法。首先,根据密钥产生一个混沌序列,经排序后生成相应的下标序列,并据此进行像素坐标置乱加密。然后,根据子密钥与图像类型值由混沌序列生成相应的无符号整数序列,并按顺序与对应的像素值进行异或运算以实现像素值置换加密。针对恶意剪切攻击,同时提出一种基于邻域相邻像素特性的抗剪切攻击恢复算法。实验结果与理论分析表明,该算法加密效果好,密钥空间大,安全性与通用性强,且具有较为理想的抗统计分析攻击与抗剪切攻击能力。