一种采用图像误差反馈的Risley棱镜光电跟踪系统的闭环控制方法

为了解决采用图像误差反馈的Risley棱镜闭环控制问题,本文提出一种基于逆解算法的闭环控制方法。该方法首先根据两个棱镜的角度通过正向精确解析法计算视轴的指向矢量,再根据图像误差计算目标的偏离矢量,通过矢量合成可得到目标的方位,然后根据目标方位利用逆解算法可计算得到两组解,最后再利用本文提出的最优解算法来完成系统的闭环控制。另外,本文通过构建系统的仿真模型,分别对基于一级近轴近似法和两步法这两种逆解算法的跟踪精度进行了分析,仿真结果验证了该闭环控制方法的可行性。并根据仿真结果,提出一种求逆解的优化方法,不仅可获取较高的跟踪精度,而且提高了棱镜控制的平滑性,优化了系统控制的奇异性问题。

基于图像误差的机器人运动目标自适应跟踪

讨论了机械手运动目标跟踪问题，直接利用图像误差达到注视目的．利用手部摄像机于期望位置获取待跟踪物体图像，以此作为期望图像，而后可以对同类运动物体进行注视跟踪，使实时采样图像收敛于期望图像．该控制方案与通常基于图像特征的控制方法不同，其为直接图像反馈方法，控制律由图像差反馈和物体运动自适应补偿组成，可以完成“眼注视”这种具有局部收敛要求的运动目标跟踪。

机器视觉系统中图像误差补偿方法

在分析和比较常用图像畸变校正算法的基础上,提出将BP神经网络原理应用于图像的畸变校正,从而在对图像进行检测和定量分析之前,消除畸变误差对测量结果的影响;利用在标准栅格样板图像上选择的控制点对神经网络进行训练,并将训练后的神经网络以动态链接库的形式提供给L abV IEW调用,在L abV IEW环境中实现了具有图像误差补偿功能的机器视觉测量系统。

基于Mailbox的图像误差扩散并行算法的SoPC实现

介绍了一种图像误差扩散并行算法的原理,在 Altera 公司的 Cyclone Ⅱ系列 FPGA 上利用NIOS Ⅱ软核处理器搭建了一个以 Mailbox 为基础的 SoPC 系统,并在这个多核系统上实现了图像误差扩散并行算法,提高了图像误差扩散算法对图像数据的处理速度,优化了系统的性能。

对图像配准误差稳健的分布式星载SAR地面运动目标检测及高精度的测速定位方法

图像配准误差、杂波相关性以及阵列误差等对分布式星载合成孔径雷达地面运动目标检测的性能有很大影响.针对这种情况,研究了一种基于多通道、多像素联合自适应处理的运动目标检测及测速定位联合实现方法,首先将多通道、多像素联合数据等效为一个简单的阵列模型,通过空间投影的方法估计出存在图像配准误差情况下的运动目标真实的导向矢量形式,然后利用最优波束形成的方法在抑制杂波的同时,通过搜索代价函数的峰值来估计动目标的径向速度,从而对其进行重新定位.性能分析及仿真结果表明,此方法大大提高了动目标检测性能及测速定位精度,对图像配准误差具有较强的稳健性.

圆谐-傅立叶矩图像重建误差分析

讨论了用低阶圆谐-傅立叶矩重建图像时的固定图像重建误差和平稳随机场重建误差,给出固定图像重建误差函数和统计性误差函数的图形,并对误差进行了分析.结果表明,随着阶数的升高固定图像重建误差迅速下降,而且大图像的误差小于小图像;统计性归一化重建误差也随着矩数的增加明显减小.

误差分散半调图像的有损压缩算法

对误差分散半调图像进行无损压缩所得压缩率较低,而现有二值图像有损压缩算法对该类图像的压缩效果并不理想。为此,结合逆半调技术设计一种有损压缩算法。选用LUT逆半调算法对误差分散半调图像进行灰度化重建,对灰度图像的DCT变换系数量化压缩法进行改进,提高了压缩率,并构建出一种误差分散图像的有损压缩算法。实验结果表明,该算法能获得较高的压缩率和较好的压缩效果。

一种结合误差图像和模运算的大容量隐写算法

嵌入容量和安全性是决定一个图像隐写算法质量的两个重要因素,提出一种兼顾隐写容量和抗检测性能的新型空域隐写算法.该方法首先应用jpeg压缩及解压处理载体图像得到压缩图像,再用载体图像与之对比求得误差图像,而后结合最佳扩域因子求出对应的基数矩阵,确定适合嵌入秘密信息的像素点,最后使用混合进制系统编码秘密信息比特,并将所得混合进制值分情况嵌入到载体图像中,从而实现秘密信息隐藏.实验结果表明,相比EALSBMR和HUGO等同类图像隐写算法,该算法不仅执行过程简洁高效,而且不可感知性和不可检测性也较为良好,最大嵌入率达到4bpp则确保了该算法在隐写容量上的明显优势.

基于矢量量化的误差扩散半色调图像有损压缩算法

随着误差扩散半色调图像在书刊、杂志、打印输出和传真文件中广泛应用和大量传播,有必要对这类特殊的二值图像进行压缩以利于节省存储空间且加快传输速度。提出一种基于矢量量化思想并结合人眼视觉特征的误差扩散半色调图像有损压缩方法。首先,原始图像被分成若干个4×4的像素块,将这些块分别与一个模拟人眼视觉特性的5×5高斯滤波器做卷积。然后,将得到的8×8的卷积结果作为输入矢量,经过LBG算法训练得到一个码书。之后,对每个码字,找到与其最相似的4×4的像素块作为最终的码字。这样就建立了用来压缩原始图像的码书。最后一步就是利用该码书用传统的矢量量化思想压缩原始图像并得到最终的码字索引。仿真实验结果表明通过该方法得到的压缩图像的视觉质量得到进一步的提高。该方法在压缩比和保持图像质量取得了较好的折中。

最大误差图像配准方法对肝癌患者摆位误差及外扩边界的影响

目的利用锥形束CT(CBCT)技术,通过靶区内最大误差图像配准方法,对热塑体膜联合发泡胶固定的肝癌患者进行分次间摆位误差分析研究,确定放射治疗计划临床靶区(CTV)至计划靶区(PTV)的外扩边界,为实现精准治疗提供依据。方法选取2019年10月至2020年3月于医院行放射治疗的肝癌患者30例作为研究对象,均取仰卧位,采用热塑体膜联合发泡胶和Klarity一体板固定。每位患者第1次放射治疗前行CBCT扫描,后续治疗期间每周行1次CBCT扫描,将每次获取的CBCT图像与计划CT图像进行自动+手动配准,得出校正前的摆位误差数据,并在此数据基础上通过靶区内最大误差图像配准方法得出最大误差值,并通过此值计算外扩边界。结果30例患者共扫描150次,左右(LR)、头脚(SI)和前后(AP)方向的摆位误差分别为(0.014±0.287)cm、(0.048±0.363)cm和(0.028±0.229)cm。根据摆位扩边公式,外扩边界=2.5Σ+0.7σ,推算出CTV至PTV的LR、SI和AP方向上的外扩边界分别为0.643、0.771、0.488 cm。结论利用CBCT技术,通过靶区内最大误差图像配准方法,可计算出CTV至PTV的外扩边界,在无图像引导情况下估计适当的外扩边界可为肝癌患者的放射治疗提供参考,以实现精准治疗。

利用多准则Hopfield网络对ECT进行图像重建

针对电容层析成像技术中图像重建质量较差的问题,提出一种基于多准则Hopfield网络模型的电容层析成像的改进图像重建算法。首先分析了ECT图像重建和Hopfield网络的基本原理,然后根据ECT图像重建的特点确定了4种准则函数:图像熵、测量电容和估计电容的误差平方和、重建图像的局部非均匀性函数和总变差,并将这4种准则函数引入Hopfield网络的能量函数中,由此推导出Hopfield网络的动态方程,在此基础上得到ECT图像重建迭代算法,最后通过仿真实验对所提方法进行了验证。仿真实验结果表明利用此方法获得的重建图像误差和相关系数比LBP算法和Landweber迭代算法得到的相应指标要好。由此可见,该方法是一种有效的、精确度较高的ECT图像重建方法。

粒子滤波算法在ECT图像重建中的应用

针对电容层析成像技术(ECT)的图像重建质量精度较低的问题,提出了一种基于粒子滤波的ECT图像重建方法。首先,分析了ECT图像重建基本原理,以系统状态估计的方式描述了ECT图像重建最优解的搜索过程,并建立了状态空间模型。然后,以线性反投影(LBP)算法的图像重建结果作为初始状态,利用测量信息对从状态空间中获取的随机样本进行最优加权,以获得重建图像的最小方差估计。最后,对5种不同的流型进行了仿真实验。实验结果表明,利用本文方法获得的重建图像误差平均值为42.93%,相关系数平均值为0.813 9,比LBP算法、Landweber迭代算法和IMN-SNOF算法得到的相应指标要好。本文方法是一种有效、精度较高的ECT图像重建方法,为ECT图像重建技术提供了新的途径和手段。

基于图像视觉伺服的AGV动力学控制

针对具有非完整约束AGV点镇定控制问题,提出一种新的基于图像视觉伺服控制算法。采用眼在手上视觉伺服模型,利用图像视觉伺服原理,基于图像误差设计了AGV视觉控制器,求得AGV广义控制速度;然后根据非完整约束特点的AGV运动学和动力学模型,利用计算力矩法设计了AGV动力学控制器,由广义控制速度计算出AGV控制力矩;从而实现了基于图像误差AGV力矩控制。并利用Matlab和Simulink进行了仿真,仿真结果表明了控制方法的有效性和可行性。最后利用Reinovo型AGV进行了实验,表明该方法具有很好的实用性。

局部放电远程识别中的分形图像压缩方法

研究了局部放电图像分形压缩技术 ,分析了解码图像误差对识别结果的影响。大量的样本数据识别结果说明 :采用分形图像压缩技术能获得较高的局放图像压缩比 ,提高了系统对远程计算机存储局放图像的识别速度 。

基于改进GWO-GRNN的管道焊缝三维重构测量

为提高双目相机不同位姿下焊缝的三维重构测量精度,提出一种基于立体视觉图像误差补偿的管道焊缝三维重构测量方法。采用改进灰狼算法(IGWO)优化广义回归神经网络(GRNN)补偿焊缝三维重构图像点的坐标误差。采用混沌映射、非线性收敛因子和最优记忆保存思想对GWO算法进行改进,通过8个标准测试函数进行仿真验证;利用优化后的GRNN模型对图像点坐标误差进行预测和补偿,计算三维坐标重构出焊缝点云,三维测量焊缝的焊宽、余高和长度。试验结果表明:该模型在双目相机不同的位姿状态下都能较准确地实现焊缝的三维重构,焊缝的三维测量相对误差在0.9%以内。

微操作中三维运动定位的目标识别误差矫正

根据形状差异和广义图像误差对微操作定位精度的影响,给出了形状差异的矫正算法。 基于光照度影响图像亮度的事实,导出了矫正广义图像误差的识别调节系数。使用精度±2m操作手控制运动,视觉模型的定位精度在5%左右。通过误差矫正,精度可以继续得到提高,提高的程度与识别调节系数的大小有关,而识别调节比达到初始调节比的60%-80%为宜。

电容层析成像图像重建算法对比

图像重建算法在电容层析成像技术的实际应用中起着至关重要的作用。针对图像重建算法的研究,文中将线性反投影法、奇异值分解法、代数重建算法、Landweber算法、Tikhonov正则化算法的基本原理进行对比。基于MATLAB仿真平台对4种多相流流型进行仿真,并从图像误差、相关系数、计算时间3个方面对比重建图像的效果。分析结果表明,直接算法的图像重建速度优于迭代算法,但其图像重建质量劣于迭代算法。

激光散斑技术中的图像细分方法

通过计算两幅数字散斑图像降采样后的频谱,得到由一系列筛选脉冲构成的两幅图像交叉能量谱。在对其交叉能量谱进行逆傅里叶变换后,利用亚像素图像配准技术实现对图像的细分。通过分析图像细分过程中所引入的配准误差,得到误差修正模型,使散斑图像相关精度进一步提高。在激光散斑试验图像处理中,利用相关理论和误差修正模型,使激光散斑图配准的精度得到提高。

基于压缩感知的MIT图像重建方法

针对目前磁感应成像技术(MIT)的图像重建质量存在精度较低的问题,提出了一种基于压缩感知原MIT图像重建方法.将MIT系统电压数据的采集过程视为压缩感知的线性测量过程,通过对灵敏度矩阵进行补零拓展和行向量随机重组操作重新设计了测量矩阵;采集到的电压向量也用相同的方式处理,作为压缩感知的测量信号.然后利用压缩感知信号重构算法恢复原始信号.最后进行了仿真实验,实验结果表明,利用本方法获得的重建图像误差和相关系数比传统图像重建算法要好.由此可见,这是一种精度较高的MIT图像重建方法.

一种图像隐写分析方法

针对现有隐写分析算法对彩色图像的检测效果不理想的问题,提出一种基于小波统计特征的隐写分析算法来分析嵌入信息前后载体图像与隐写图像之间的统计特征的差异。该算法首先将图像变换到YCbCr空间,其次通过小波分解提取预测子带的小波系数概率密度函数矩(PDF)和预测误差图像的子带系数直方图特征函数矩(CF),最后运用支持向量机(SVM)进行分类。实验表明,该方法对于流行的F5、OutGuess和Jphide&Seek隐写方法具有较强的检测能力。