一种强辐射环境监测下图像降噪的新方法

强放射性环境的图像或视频监测是高危险环境遥控操作工程作业的基础,受高能离子射线的影响,直接获取图像的信噪比较低。针对该类噪声的特点,提出了一种改进的自适应中值滤波与自动阈值的小波变换相结合的复合图像去噪的处理方法。算法分析中选用了某辐照厂卡源故障处置时采集到的受γ射线影响的噪声图像,分析表明:该方法在降噪和边缘保持方面效果显著,能满足不同辐射环境下图像监测的需要。

一种改进的区域双目立体匹配方法

双目立体匹配是机器视觉中的热点、难点问题。分析了区域立体匹配方法的优缺点,提出了改进的区域立体匹配方法。首先,采集双目视觉图像对对图像对进行校正、去噪等处理,利用颜色特征进行图像分割,再用一种快速有效的块立体匹配算法对图像进行立体匹配。然后,在匹配过程中使用绝对误差累积(SAD)的小窗口来寻找左右两幅图像之间的匹配点。最后,通过滤波得到最终的视差图。实验表明:该方法能够有效地解决重复区域、低纹理区域、纹理相似区域、遮挡区域等带来的误匹配问题,能得到准确清晰的稠密视差图。

基于双目视觉的障碍物高度检测

针对变电站设备巡检机器人的应用需求,提出了一种基于双目视觉的障碍物高度检测方法。采用双目测距原理对障碍物的距离信息进行检测,然后在图像中选择样本点,根据这些点在视差图中的三维坐标,利用改进的RANSAC算法,求取当前帧的路面的平面方程,并利用Kalman滤波对此平面方程进行估计和预测。最后利用点到平面距离公式求取障碍物的高度,得到三维环境的高度图,利用高度信息检测障碍物。实际应用表明:提出的方法能有效地克服光照变化和阴影对障碍物检测的影响,所求得障碍物的高度信息精度较高,能够满足需求,对于环境变化的适应性较强。

一种自适应背景差分运动目标检测算法

运动目标检测是运动行为理解的前提,也是安防系统研究的热点、难点问题。在分析现有检测算法的基础上,针对背景更新模型不准确、分割阈值难以选取等问题,提出了一套自适应背景差分运动目标检测算法。算法包括:基于像素相关区域灰度曲率特征的背景更新模型,基于直方图统计的动态阈值,改进型区域生长的运动目标标识。实验表明该算法能较好解决光照变化所引起的背景更新以及不同环境下阈值选取等问题。

一种新的CCD相机与激光相机的标定方法

在智能机器人的导航定位系统中,为了得到的信息更加全面和准确,一般采用多种传感器共同获取信息,这就需要进行数据的融合,多传感器的联合标定是数据融合的关键问题。针对CCD相机和激光相机进行标定,首先采集标定靶特殊点的信息,建立标定靶平面方程,其次用harris角点检测算法检测角点,去除不符合平面方程的点,最后求解旋转矩阵和平移矩阵。实验结果表明,该方法能有效去除混合像素,标定结果更加准确。

对地下管廊无线传感器网络LEACH协议的改进

针对无线传感器网络应用于地下管廊环境中由于能耗不均而引起生存周期短的问题,通过研究LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy)路由协议及其应用,分析LEACH协议用于地下管廊环境的不足,提出了LEACH协议改进算法.改进的LEACH协议考虑了剩余能量对概率阈值的影响、引入半径竞争机制来实现簇首的高剩余能量、非均匀分布;数据传输阶段,改进算法采用设定单跳的传输阈值、选取多跳最低能耗传输路径的方式来降低网络能耗.仿真结果表明:在长带状网络中,与原有协议相比,改进LEACH协议的网络生存周期延长了2.66倍,相同轮数下该协议降低了能耗.