数字摄影测量系统中非测量CCD相机标定算法

为了解决传统的相机标定方法,通常需要建立复杂三维标定块或高精度三维控制场这一实际问题,采用平面控制格网作为标定块,利用二维直接线性变换分解出相机的内外方位元素初值,然后采用改进的Hough变换算法检测标定图像中的格网直线并利用最小二乘法拟合出最佳直线,通过求直线的交点得到标定格网点的像坐标。最后利用自检校光线束法平差进行相机的精确标定。实际图像数据实验结果表明:主点和焦距的标定精度分别达到了0.2和0.3像素左右。可以满足高精度近景三维量测的要求。     

基于相机标定的物体轮廓实际大小测量

利用相机坐标标定相机随意位置拍摄的图片,获得内外参数并矫正图片;用canny边缘检测算子对图像做边缘检测,用轮廓检测获取轮廓的坐标,并按顺序依次连接各轮廓点得到完整的轮廓;计算图片中显示的任意两点的坐标距离与实际大小对比,获得误差.     

基于椭圆拟合的圆的摄像机标定方法

本文提出了基于椭圆拟合的圆的摄像机标定方法。该方法的平面模板要求圆内有3组两两正交的直径,从3个或多个不同的方位摄取平面圆模板的图像。通过非线性的最小二乘的椭圆的拟合,得到精确的椭圆边界,从而精确定位模板中的特征点,进一步提高摄像机的标定精度。真实图像实验表明,该方法易于实现,精度较高,稳定性较好。     

基于投影法的非球面透镜面形检测

为了解决非球面元件在加工和检测上的困难,提出了投影法测量非球面透镜面形的方法。在测量过程中,投影图像轮廓提取的准确性直接影响到系统的检测精度。通过滤波、边缘检测后,利用最小二乘曲面拟合算法得到非球面面形方程。与轮廓仪测量结果相比较,与其结果能很好的吻合,并使曲面点坐标值精度达到像素级。     

一般位置上的双摄像头立体视觉测距

本文基于一般位置上的双普通摄像头通过立体视觉的方法进行测距研究。为了减少错误匹配点对的个数,先采用Harris角点检测法对双摄像头捕获的两幅图像进行角点检测,然后将检测出的角点作为候选特征点,结合SIFT立体匹配算法实现对应点的匹配,从而进一步进行测距,该方法提高了测距的精度。     

基于特征点的图像拼接算法研究

在研究图像拼接理论的基础上,改进了拼接算法中的特征点匹配问题。首先利用Harris算法进行角点检测,然后利用归一化相关法进行匹配,接着利用该文中提到的方法来去除误匹配,从而得到匹配点对。实验结果证明该方法有效地提高了图像拼接的精度和速度。     

基于Harris和SIFT的特征匹配算法

为了克服传统的局部特征匹配算法对图像的尺寸和旋转比较敏感的缺点,文章提出了一种基于Harris和SIFT的特征匹配算法。该算法首先进行Harris角点提取,利用圆的旋转不变性和多维向量来构造SIFT特征描述子,然后利用极线约束降低对匹配点的搜索空间,最后度量特征描述子之间的欧氏距离,运用双向匹配技术得到最终的匹配结果。实验结果表明,该算法能提高匹配精度,减少匹配时间。     

植物全景拍摄中相机旋转角度的估算方法

植物全景浏览需要估算相机的拍摄位置,根据浏览者位置变化实时的调取合适的图片,实现全方位观察植物标本的目的。提出了一种相机拍摄角估算的方法,首先利用SITF计算图片的特征点,其次利用FLANN对特征点进行匹配,然后利用棋盘格方法求解相机的内部矩阵,利用匹配的特征点,计算透射变化的基础军阵,最后使用相机内部矩阵和基础矩阵计算相机的旋转角度。实验结果表明,该方法能够获得相邻图片间相机的角度。     

基于ADT算法的小波边缘提取

提出了一种小波边缘提取算法,应用多孔算法对视频信息进行小波分析,基于模极大值类内MIN variance原理,推导出高低2个阈值,进行候选边缘点的筛选。对在2个阈值之间的模极大值进行比较,进一步筛选候选边缘点。该方法不需要人为的设定任何系数或者初始值,根据不同的视频信息自适应地确定双阈值,避免了反复调试阈值系数,实验结果表明了该方法的有效性。     

基于ADT算法的小波边缘提取

提出了一种小波边缘提取算法,应用多孔算法对视频信息进行小波分析,基于模极大值类内MIN variance原理,推导出高低2个阈值,进行候选边缘点的筛选.对在2个阈值之间的模极大值进行比较,进一步筛选候选边缘点.该方法不需要人为的设定任何系数或者初始值,根据不同的视频信息自适应地确定双阈值,避免了反复调试阈值系数,实验结果表明了该方法的有效性.     

基于Tsai算法的光电系统畸变图像的标定和校正

畸变普遍存在于光电系统中,影响光电系统的成像。为了解决这个问题,研究Tsai模型,实现Tsai算法的标定,并利用线性变换方法或者透视变换矩阵求解摄像机参数,再用之前得到的结果带入非线性方程,解得一个估计值,然后用估计值作为初始值,根据特定的算法来迭代,直达满足条件为止,求解其他参数。并评估算法的精度。     

基于改进灰色预测模型的河南省第三产业对经济增长的贡献率预测

本文主要对河南省第三产业对经济增长的贡献率进行预测研究。在对该问题的研究过程中,一种改进的灰色预测模型被应用到实际的预测之中。这种改进的模型通过采用一次累加生成序列的最后一个数值作为时间响应函数的初始值,能够有效的利用新的信息。通过实际的预测发现,该模型能够有效拟合原始数据信息,并且越靠近最新时间点,预测精度越高,效果越好。因此,该模型可以为具有小样本特征的数据提供很好的预测思路。     

基于欧氏距离和余弦相似度特征选择的入侵检测模型

现今，数据挖掘技术已经广泛用于各个领域，得到社会各界的普遍关注。在入侵检测系统中，数据挖掘也已经成为了数据采集的主要技术手段。特征选择则是入侵检测系统中数据挖掘的关键，因为特征选择的好坏会直接影响到系统的检测精度。本文提出了基于欧氏距离和余弦相似度的特征选择方法。这种方法很容易实现，而且实验结果表明，该方法能够提取出一个完备的特征子集，为网络入侵检测建立模型。同时，该方法能够有效地降低误报率，提高入侵检测性能。     

基于自适应非最大抑制的Harris角点检测算法

本文提出一种基于自适应非最大抑制策略的Harris角点检测算法;算法从角点响应函数的局部极大值入手,计算图像中每个像素点的局部极大值通过设置抑制半径与角点响应函数的局部最大值关联最终获取角点。实验表明,该算法检测出的角点均匀分布,提高了检测角点的准确性,算法能够应用于图像特征匹配、运动估计等方面。     

基于历史航迹的航空器高度改变点数据挖掘模型

为分析航空器飞行中高度变化特征,对航空器历史航迹数据的深入挖掘,识别航空器历史航迹高度改变点,本文建立了一种基于最小二乘法的航空器历史航迹点自适应可扩展拟合池模型.该模型可分析航空器高度剖面并解析高度改变轨迹点,并以此分析管制员高度指令及发布时机.用监视数据对本文模型进行验证,结果表明,该模型能效地检测航空器历史航迹,...     

多规则面向对象方法用于采石场用地信息提取的研究

针对高分辨率遥感影像几何结构和纹理信息更加明显的特点,提出了一种多规则的面向对象提取方法。改进了基于边缘检测的影像分割方法,建立影像的高、低尺度空间,分别在不同尺度空间对影像进行边缘检测的分割,二者的结果相互约束调整合并,很好地抑制了过分割现象。利用分割得到的影像像对,设计特定的分类规则集,对采石场用地信息进行提取技术应用。总体分类精度达到83.1645%。     

角点提取算法探讨

角点特征具有计算量少，匹配简单以及旋转、平移、放缩不变的性质，因此角点在图像配准与匹配、目标识别、运动分析、目标跟踪等应用领域都起着非常重要的作用，其中角点的提取精度至关重要，文章围绕角点的提取算法，详细介绍现有的各种研究成果及其特点，为相关人员的研究提供参考。     

改进的Harris方法在交通事故现场图像拼中的应用

为了满足交通事故现场图像拼接时效性高的要求,本文提出了一种改进了Harris算法快速提取图像角点的方法。先采用3＆#215;3的预检窗口排除大部分疑似角点,保留候选角点,然后对候选角点采用Harris算法进行进一步的角点检测,确定最后的角点。实验结果表明,改进的方法不但能合理地检测出角点,还能大大提高角点检测速度,为交通事故现场图像快速拼接提供技术支持。     

基于CATIA的汽车内饰件逆向设计

逆向工程作为一种先进、快捷和实用的现代设计方法得到了学术界和企业界的认同,并得到了广泛应用。文中以汽车内饰件为逆向研究对象,采用三坐标测量机采集实物原型表面的一组特征教据点,并运用CATIA软件对特征数椐点进行NURBS曲线和曲面拟合,生成三维原型数字化模型。     

基于改进SSD的液晶玻璃基板缺陷检测

在液晶玻璃基板生产过程中容易产生夹杂、气泡、锡点、节瘤、裂痕等多种缺陷，这些缺陷严重降低了液晶玻璃的性能，本文提出了一种基于深度学习的液晶玻璃基板缺陷检测，在SSD目标检测网络的基础之上，引入了ResNet中的残差模块用于主干网络的特征提取，同时对提取到的特征进行了跨通道多尺度的融合，经实验表明该方法可以有效地改善SSD网络对缺陷检测的精度，特别是提高了对小目标的检测的检测精度。