环状编码标记点的检测与识别

针对近景摄影测量中对编码标记点进行精确定位并对具有唯一编码值的编码标记点进行解码识别的要求,提出了一种环状编码标记点自动检测和识别算法。该算法首先对图像进行canny边缘检测,通过一系列限制条件和计算封闭轮廓质心来过滤噪声和非编码标记点。然后,采用最小二乘椭圆拟合进行编码标记点定位,结合椭圆拟合误差判断分割编码标记点轮廓并进行填充。最后,提出一种将局部同心椭圆变换为平行直线的ALPC(Affine LOG Polar Coordinate)变换,对分割出的编码标记点进行ALPC变换,利用变换后的图像特征进行解码。实验结果表明,利用本文算法对于编码标记点的定位可以达到亚像素级别;且当相机光轴与编码标记点法线夹角小于60°时平均识别准确率能达到98.8%,当夹角达到70°时识别准确率仍然能达到90.2%;在复杂背景下的识别准确率能够达到96.46%。

一种环状编码标记点的设计及解码算法

针对近景摄影测量中对编码标志点的精确定位和准确识别的要求,提出一种环状编码标记点的设计和识别算法。在传统环状编码标记点的基础上添加三个定位符,用于确定标志点的精确位置和增加标志点的数量。解码时先检测定位符坐标及其在标志点中的位置,然后对编码标志点进行透视变换以实现图像校正的目的,最后用提出的基于圆环扫描的方法进行解码。实验结果表明,该算法对任意旋转角度下的编码标志点均有较好的检测识别效果;当摄像机与标记平面的夹角小于65°时,其识别准确率可达99. 3%;在复杂背景情况下的平均识别准确率为97. 4%,误识别率为1. 25%,识别平均速率为2. 15 s/幅。

摄影测量中编码标记点检测算法研究

大型物体的三维测量中,使用编码标记点既解决了拼接累积误差,又大大降低了非编码点匹配的难度。首先采用一种自适应的二值化方法对图像进行分割,再根据几何特征和灰度特征提取标记点,然后对编码点和非编码点进行归类。编码点解码时,以灰度跳变点为解码起点,综合使用编码弧段对应的圆心角和弧长,提高了解码的准确性。模拟和实验结果表明:该算法受噪声影响小,标记点识别率高,解码正确率可达97%。

基于编码标记点的高精度运动估计

为实现前景运动的精确估计,本文提出了一种基于编码标记点的高精度运动估计方法。该方法在测量环境内的前背景中粘贴环状编码标记点,并在每次前景运动后采集若干图像,通过同时估计所有相机位姿以及背景固定标记点、前景运动标记点的空间坐标,获取前景运动六自由度参数(旋转、平移)。为实现上述目标,本文提出了包括基于随机抽样一致性的编码标记点识别与提取,图聚类的编码标记点与相机分组,增量式从运动恢复结构的背景点与相机位姿初始化,图优化的前景点与前景运动初始化以及广义光束平差的全局优化等在内的一套高精度运动估计流程。实验结果表明,本文提出的前景运动估计方法精度在0.3 mm左右,可以满足高精度前景运动估计的需求。

基于卷积神经网络的汉字编码标记点检测识别

近景摄影测量中采用的标记点要求具有唯一身份号并能在图像中被精确识别定位。设计了一种以汉字作为编码特征的编码标记点,提出了一种基于卷积神经网络的编码标记点检测识别方法。首先采用基于相机成像原理的虚拟相机法,自动生成大量汉字编码点模拟图像作为训练样本,并据此训练卷积神经网络成为汉字编码点识别网络。根据一系列编码点筛选准则分割得到实拍汉字编码点,然后用编码点识别网络对其身份号进行识别,最后通过中心定位算法定位编码点中心。实验结果表明构建的识别网络对汉字编码点识别率可达97. 67%,且受噪声、投影角度、图像对比度、亮度等因素的影响小;分割算法鲁棒性强,能准确分割出汉字编码点;中心定位算法对编码点中心的定位精度高。

视觉测量中环状编码标记点检测与识别方法

针对视觉测量中环状编码标记点检测识别易受成像角度、光照等因素影响的问题,提出了一种基于编码环采样的解码识别方法。使用Canny算子对图像进行边缘检测,提取图像轮廓结构信息,基于尺寸和形状约束,滤除非标记点轮廓;使用Otsu算法进一步提取标记点边缘环状邻域,通过最小二乘椭圆拟合求解椭圆参数,通过椭圆参数约束,再次滤除非标记点轮廓;基于标记点椭圆参数,对编码环进行连续采样,解算获得编码值。试验结果表明,所提出的检测识别算法受成像角度、光照等因素影响小,可实现编码标记点的精确定位与准确识别。

匿名通信系统中基于多Hash编码标记技术的匿名滥用控制策略

匿名通信系统采用重路由、流量填充的方式隐藏网络用户的IP地址等识别信息,为合法用户的通信提供匿名保护。然而,由于缺乏有效的控制,导致系统容易被滥用以进行DDoS攻击。论文提出在重路由匿名通信系统中引入基于多Hash编码的滥用控制策略,根据被标记的数据报文重构攻击路径,定位攻击者。对于合法用户,由于其流量小,被标记的报文数目低于重构所需的报文数,匿名性得到保持。因而,匿名系统能在提供匿名保护的同时,有效地防止匿名滥用。而且,由于采用多Hash编码,在系统规模增大时,仍能保持较低的误判率,保持定位攻击者的精确度。

一种环状编码标记点偏转变形的自矫正方法

文章提出了在摄影测量或者计算机视觉中用到的环状编码标记点的一种矫正方法。编码标记点广泛应用于摄影测量或机器视觉,可以快速简单地实现目标检测和目标匹配。在对环状编码标记点进行检测时,标记点图案因拍摄角度而发生偏转变形,对解码的准确性会产生很大影响,所以文章提出了一种基于仿射变换的无需干预自动矫正方法,从而提高解码的准确率。

一种基于简易标记点编码的光学跟踪系统

在虚拟现实,增强现实或是混合现实应用中,实时获取用户和交互对象的位姿是构建高沉浸感虚拟环境的前提条件。随着虚拟现实技术的不断发展,用户对虚拟环境中运动范围的要求不断提高,不再仅满足于单个房间内的小范围移动,而希望能在更大范围进行漫游和交互。为此,提出了一种光学定位追踪系统,通过在天花板或地面布置少量的红外LED标记点来实现精确的相机三维追踪。所述跟踪系统使用了最基本的点、线元素构建标记点图案,通过设计该标记点图案的编码原则、布局重复特征检索方法和对应点匹配算法,实现了标记点图像的快速、精确解析。实验证明系统计算的位置精度可以控制在毫米级别范围内,同时在对抗标记点抖动和遮挡等方面保持了较高的识别准确率。由此实现的跟踪系统具有低成本、易拓展和抗遮挡等特点,可以满足百平方米级别范围的实时追踪定位需求。

环状编码标记点的高效提取与鲁棒识别算法

针对当前环状编码标记点(CCT,circular coded target)的提取与识别算法效率、识别率较低的问题,提出了一种高效提取与鲁棒识别算法。介绍了编码标记点的特征及编码方式,采用提出的六点法获取目标点近似成像中心、边缘检测和椭圆拟合及边缘筛选,实现CCT的提取;根据CCT的仿射变换不变性提出的等分椭圆内切圆法,实现CCT的识别。对提出的算法进行了实验验证,结果表明,提取算法可有效剔除干扰且运行快速,效率高;椭圆拟合最大偏差与平均偏差分别小于0.06pixel和0.03pixel,精度高;识别算法在各种恶劣条件下均能得到正确结果,鲁棒性强;在复杂背景下,全局漏识别率、误识别率及平均运行时间分别为4.34%、0.47%和7.22ms,相对于其他识别算法,综合性能最优。

摄影测量中标记点编码与解码的方法

近景摄影测量中,可以在待测物体表面分布一些易于识别的标记点,以提高特征识别的准确性和精度,保证多幅图像间特征点对应匹配的可靠性。文中讨论了多种标记点的编码与解码,对各种标记点进行了分析,讨论了在不同的情况下使用不同的编码标记点可以起到准确识别和精确定位,提高效率,为图像识别打下良好的基础。

血管编码动脉自旋标记技术在烟雾病直接脑血运重建术中的应用

目的探讨血管编码动脉自旋标记技术(vessel encoded arterial spin-labeling,VE-ASL)在评估烟雾病直接脑血管搭桥手术中的应用价值。方法选取2017年8月至2019年5月首都医科大学附属北京天坛医院接受颞浅动脉-大脑中动脉搭桥手术治疗的烟雾病患者56例,所有患者术前和术后均接受头部3.0T MR-ASL扫描,分别评估双侧颈内动脉、颈外动脉和基底动脉供血情况,搭桥血管的供血范围通过标记的颞浅动脉来评估,CT脑灌注成像结果作为对比。结果 56例患者中,搭桥区域术前平均脑血流量(cerebral blood flow,CBF)为(349±55)mL·kg^-1·min^-1,术后7 d平均CBF为(558±74) mL·kg^-1·min^-1(P<0.01)。术后7 d,36例(64.2%)患者颞浅动脉VE-ASL显示搭桥血管向脑内的供血,20例(35.7%)未显示供血,术后3个月复查VE-ASL,其中6例显示颞浅动脉恢复向颅内供血;术后7 d脑血流灌注成像(computed tomography perfusion,CTP)显示39例(69.6%)患者搭桥侧脑血流灌注明显改善,术后3个月CTP显示44例(78.5%)搭桥侧脑血流灌注明显改善。术后7 d和术后3个月VE-ASL和CTP对CBF改善评估均具有很好的一致性(术后7 d,Kappa=0.718;术后3个月,Kappa=0.744)。结论 VE-ASL能很好评估烟雾病直接搭桥手术中搭桥血管供血范围和脑血管灌注状态变化,值得临床推广。

2018年江苏省基础性地理国情监测之生产标记信息编码更新方法改进

文章主要讨论在2018年江苏省基础性地理国情监测工作中,关于生产标记信息编码更新方法的改进,即在Arc GIS 10.1软件环境下,按照设计书要求,利用高分辨率航空航天遥感影像,整合最新的基础地理信息数据及相关部门专题数据,对2017年成果数据进行更新,形成覆盖江苏全省的基础性地理国情监测数据成果。

一种基于多目视觉的标记点定位方法

当前国内外科学家已研究出数种室内定位技术,然而各种定位技术都存在其局限性,其测量方法大都受室内信号强度的限制。因此设计出一种以梯度和位置为基础的椭圆检测算法,进行多次椭圆筛选提高椭圆提取准确率。结果证明该算法能够精确识别环形编码标记点,无需依靠信号强度,就能得到精确的环形编码标记点中心圆的圆心坐标,同时具有速度快、精度高、提取率高的优点。

基于几何特性的摄影测量标记点信息处理方法

介绍了用于逆向工程的近景摄影测量中数字图像处理的一般过程。使用基于圆形几何特性的形状因子判据进行标记点中心圆点的识别。提出一种利用图像连通域归一化面积、质心间连线夹角等信息的解码算法。这种基于编码标记点图案的几何构成规律的算法具有直观、简单的特点。

动脉自旋标记的新进展及其在缺血性脑血管病的应用

动脉自旋标记是一种利用血液中的水作为示踪剂的MR成像技术,它具有安全无创的优点,可用于灌注成像或血管成像,但其固有信噪比较低,易受多种因素干扰。近年出现多种兼具独特应用价值的改良技术,比如可以实现高选择性血管成像或灌注成像血管编码动脉自旋标记和可以对特定流速血流进行标记的流速选择动脉自旋标记。这些技术除了提高信噪比、改善影像质量外,也拓宽了动脉自旋标记技术的应用范围。就这些技术的新进展及其在缺血性脑血管病的应用现状予以综述。

一种测试数据分块纵向相容的编码压缩方案

为有效降低集成电路的测试数据量,设计了一种测试数据分块纵向相容的编码压缩和解压方案。将原始测试集中的每一测试向量以固定位数分块,然后将顺序号相同的数据块归为一列,根据每一列数据块间的相关性,将长的数据块用短的标记码表示,从而实现测试数据的压缩,进而设计了与该编码方案相应的解压结构。研究表明:该方案与同类方案相比有较高的编码压缩率,而且解压过程简单易行。

支持数据更新的压缩编码研究

提出一种支持数据更新的XML压缩编码CXSU(Compact XML storage for Supporting Update processing)。CXSU编码将节点路径信息进行分解,避免了记录重复信息,同时支持节点祖先后代关系,父子关系和兄弟关系的表示。实验表明CXSU编码能节省存储空间,有效地支持XML数据动态更新。

基于分布式反射拒绝服务攻击的包标记技术的研究

分布式拒绝服务攻击是当今网络安全领域最难防御的攻击之一。在众多的解决方法中,数据包标记无疑成为最主动和最有效的方法。该文通过提出一种结合自适应包标记和代数编码包标记两者特点的新型分布式拒绝服务攻击包标记方法来实现标记过程,并通过对攻击源发出的数据包进行分析重组和IP回溯,从而达到重构攻击树,追踪攻击源头的目的。

基于双目视觉的薄壁零件变形量测量

针对薄壁零件变形量测量困难且过程繁琐的问题,提出了一种基于双目视觉的薄壁零件变形量测量方法 .对于零件表面变形量的测量,将具有基准坐标系标记点的刚性金属块安装在被测零件上,并在零件表面粘贴多个设计的编码标志点和彩色圆形定位点.利用彩色标记点分割出基准坐标系和编码标记点的有效图像区域,排除干扰图像特征.进行基准坐标系标记点和编码标记点的识别和检测,利用设计的角点结构实现标记点圆心的精确定位,并计算得到测量点的三维坐标.在基准坐标系下,通过计算零件变形前后表面关键点的三维坐标变化得到工件表面变形量.对于零件边缘变形,采用改进Canny边缘检测算法提取零件边缘的有效轮廓信息,并利用极线几何约束和灰度相似性对边缘特征进行了立体匹配和三维重建.薄壁零件变形量测量实验和测量精度验证实验表明该测量方法合理有效且测量精度满足要求.