空间变化PSF(Space-variant Point Spread Function,SVPSF)图像,即物空间各点的退化随位置的改变而改变的图像,由于其复原技术涉及到多个甚至海量PSF的提取、存储和运算,相对于空间不变PSF(Space-Invariant Point Spread Function,SIPSF...空间变化PSF(Space-variant Point Spread Function,SVPSF)图像,即物空间各点的退化随位置的改变而改变的图像,由于其复原技术涉及到多个甚至海量PSF的提取、存储和运算,相对于空间不变PSF(Space-Invariant Point Spread Function,SIPSF)图像复原要困难得多。目前处理此类图像的主要方法包括空间坐标转换法,等晕区分块复原法,以减少数据存储量,降低计算量,提高收敛速度为目标的直接复原法等。本文回顾了这一课题的研究历史,对目前的研究工作进行了分析和总结,介绍了本实验室提出的结合GRM(Gradient Ringing Metric)评价算法的总变分最小化图像分块复原法,并提出了未来工作关注重点的展望。展开更多
视觉跟随导航参数空间坐标转换环节是连结视觉环境感知与移动机器人运动控制的关键步骤。为了兼顾移动机器人视觉跟随导航参数转换的实时性和准确性,本文结合摄像机针孔模型,并加入一定约束条件与假设条件,设计了一种适用于单目视觉感...视觉跟随导航参数空间坐标转换环节是连结视觉环境感知与移动机器人运动控制的关键步骤。为了兼顾移动机器人视觉跟随导航参数转换的实时性和准确性,本文结合摄像机针孔模型,并加入一定约束条件与假设条件,设计了一种适用于单目视觉感知局部区域近似平面的导航参数空间坐标转换算法。同时,研究基于Visual Studio 2013结合OpenCV库开发了导航参数转换算法验证软件并进行实验。试验结果表明,本文设计的算法测量值与理论值平均偏差为23.20mm,平均标准差为11.48,最小偏差值为5.02mm,能满足一般地面移动机器人单目视觉导航的要求。展开更多
文摘空间变化PSF(Space-variant Point Spread Function,SVPSF)图像,即物空间各点的退化随位置的改变而改变的图像,由于其复原技术涉及到多个甚至海量PSF的提取、存储和运算,相对于空间不变PSF(Space-Invariant Point Spread Function,SIPSF)图像复原要困难得多。目前处理此类图像的主要方法包括空间坐标转换法,等晕区分块复原法,以减少数据存储量,降低计算量,提高收敛速度为目标的直接复原法等。本文回顾了这一课题的研究历史,对目前的研究工作进行了分析和总结,介绍了本实验室提出的结合GRM(Gradient Ringing Metric)评价算法的总变分最小化图像分块复原法,并提出了未来工作关注重点的展望。
文摘视觉跟随导航参数空间坐标转换环节是连结视觉环境感知与移动机器人运动控制的关键步骤。为了兼顾移动机器人视觉跟随导航参数转换的实时性和准确性,本文结合摄像机针孔模型,并加入一定约束条件与假设条件,设计了一种适用于单目视觉感知局部区域近似平面的导航参数空间坐标转换算法。同时,研究基于Visual Studio 2013结合OpenCV库开发了导航参数转换算法验证软件并进行实验。试验结果表明,本文设计的算法测量值与理论值平均偏差为23.20mm,平均标准差为11.48,最小偏差值为5.02mm,能满足一般地面移动机器人单目视觉导航的要求。