基于条纹级次编码与调制的结构光相位展开算法

利用相位级次的编码和调制方法将相位级次信息叠加到相移图像中,提出了一种直接利用相移图像进行相位解包裹的方法。在投影端,提出了一种邻接不重复德布鲁因序列,并用该序列对相位级次进行编码,然后将该周期级次编码序列调制、叠加到多步相移图像中。相应地,在解码阶段,从拍摄到的相移图像中同时解调、分解出包裹相位和周期级次编码序列,通过序列的匹配还原真实周期级次信息,并最终准确地解包裹出绝对相位。以四步相移法为例,本文方法相比传统的时间相位解包裹算法,投影图片从10张(64个相位周期)缩减到了4张,提高了测量效率。     

飞行试验中军用1553B总线的实时采集技术

针对飞行试验中飞机结构件的动态变形测量问题,提出了一种基于图像的测量方法,对其中涉及的关键技术进行了研究。采用10参数模型非线性成像模型补偿摄像机系统误差,引入摄像机动态校准算法,使摄像机标校重投影误差小于0.03pixel;采用编码标志作为测量标志,提高了图像自动识别和匹配效率;采用双像机交会测量计算测量标志位移变形量可达到0.15mm/1m。实验证明,该方法满足飞行试验中飞机结构件动态变形要求。     

飞机结构件动态变形测量技术研究

针对飞行试验中飞机结构件的动态变形测量问题,提出了一种基于图像的测量方法,对其中涉及的关键技术进行了研究;采用10参数模型非线性成像模型补偿摄像机系统误差,引入摄像机动态校准算法,使摄像机标校重投影误差小于0.03 pixel;采用编码标志作为测量标志,提高了图像自动识别和匹配效率;采用双像机交会测量计算测量标志位移变形量可达到0.15 mm/m;实验证明,该方法满足飞行试验中飞机结构件动态变形要求。     

基于二进制小波变换和改进SPIHT算法的图像编码方法

提出了一种基于二进制小波变换和改进SPIHT算法的图像编码方法.二进制小波变换将图像从实数域变换到实数域,消除像素之间的空间冗余性,得到了具有整数准确度的紧致描述.针对传统SPIHT算法解码图像视觉效果差的缺点,提出了改进方法.根据图像分析结果,将二进制小波变换变换系数按视觉重要性重新排序,通过对视觉重要系数优先编码,把量化误差集中在视觉不敏感区域,从而在不影响编码率失真性能的同时,有效地提高了解码图像的视觉效果.实验结果表明,和其它流行的编码算法相比,本文算法对不同性质的图像具有最优的编码性能和视觉效果.     

基于地面周期靶标的光学遥感相机在轨调制传递函数测量方法

为了克服传统的基于周期靶标的在轨调制传递函数测量方法中测量精度过分依赖靶标组数的问题,通过对传统方法的原理进行深入剖析,提出了一种新的测量方法。在获得多组具有一定相位差异的地面周期靶标图像数据后,充分利用所有采样数据及相应相位关系,进行参数拟合,得到地面靶标经成像系统后的调制度,对比输入调制度计算调制传递函数。仿真及实际光学遥感相机的实验结果表明:仅利用两组靶标,理论上所提方法的测量精度可优于0.5%;测试图像噪声、靶标周期匹配偏差、测量角度匹配偏差等因素对测量误差的影响均在4%以内,该测量方法的适应性较高。所提方法的计算结果与倾斜刃边法具有良好的一致性,可以应用于高分辨率光学遥感相机的在轨调制传递函数测量。     

基于改进的条件生成对抗网络的可见光红外图像转换算法

针对当前基于条件生成对抗网络的红外图像生成算法中红外生成图像纹理细节信息差和结构信息差的问题，提出了一种基于改进的条件生成对抗网络的红外图像生成算法。首先，基于ConvNext改进了生成网络，在生成网络解码部分通过添加残差连接增强了解码部分对编码部分提取的图像深层特征的利用；其次，生成网络采用UNet网络架构，增强了对图像底层特征的利用；最后，对抗网络通过对生成图像特征的一阶统计量（均值）和二阶统计量（标准差）的损失计算，进一步改善了红外生成图像的灰度信息和纹理细节信息。与现有典型红外图像生成算法的对比实验结果表明，该方法能够生成质量更高的红外图像，在主观视觉描述和客观指标评价上都取得了更好表现。匹配应用实验表明，该算法在可见光图像与红外图像异源匹配任务中体现了较好的应用价值。     

移动视觉测量中基于空间交会的匹配方法

移动视觉测量中大量非编码点粘贴在被测物表面。由于图像点在不同站位图像中形状相似,因此无法提供足够多的信息来对其进行分类识别,匹配不同图像间的非编码点是移动视觉测量中的一项重要任务。大量研究证明,极线匹配方法是实现图像点匹配的有效方法。然而移动视觉测量的相机是未经过标定的,在利用极线匹配方法时,图像畸变会使基本矩阵求解精度较低,从而导致大量误匹配情况出现。为了解决该问题,提出一种基于空间交会的非编码点匹配方法。该方法通过不同图像间编码点的自动匹配,结合平差优化算法初步获取各站位的内外参数。然后利用这些参数将二维图像点重投影成对应的三维空间直线,在空间中利用直线间的交会关系确定图像匹配点。大量实验证明,该方法可以比极线匹配方法寻找更多的匹配点,更适合用于移动视觉测量。     

基于灰度投影的数字近景摄影立体影像匹配

根据数字近景摄影测量的特点,针对建筑物三维建模的需要,提出了基于灰度投影的影像匹配算法。该算法将影像行、列两个方向上的一维灰度投影,拓展为行、列、主对角线和次对角线四个方向上的一维灰度投影,计算左右影像的四个一维投影向量间的相似性测度的加权平均值作为最后的匹配测度。利用相对定向线性变换（RLT）算法来确定同名核线,以改进的动态定界法来控制待匹配点序列中后续点沿核线匹配的搜索范围,以减少匹配的搜索空间并提高匹配的准确度。利用该算法对建筑物数字近景摄影影像进行了实验,结果表明该算法具有较高的匹配速度和匹配准确率。     

基于梯形与正弦相移算法的非线性误差校正北大核心CSCD

相移轮廓术是一种广泛使用的光学三维测量方法,其精度不仅受相位展开算法本身的影响,也受测量系统中投影仪和摄像机的非线性影响。理论上,投射更多的相移条纹可减弱非线性误差的影响,但是增加了测量时间。为了提高误差校正的效率,提出了一种基于梯形正弦相移的测量方法。该方法需要两组改进的梯形相移条纹和一幅正弦条纹。梯形条纹提供图像强度信息和条纹级次信息,图像强度信息用来求取系统的非线性响应曲线,进一步消除系统的非线性。正弦条纹经过希尔伯特变换可求得额外的条纹图像,用来计算截断相位信息。经过校正的截断相位信息,可进一步获取精度较高的三维信息。相较于先前的梯形与正弦误差校正方法,该方法的测量效率提高了28%。     

基于新型描述符的SIFT大尺寸精密测量

在图像配准和图像识别领域中,SIFT算法得到广泛应用。大量的噪声或是复杂的图像往往会导致匹配点的误判,从而降低了图像匹配效率。提出一个新的比较邻域,建立了一个新的"十字形"描述符并运用主成分分析法降低描述符计算时间,利用双向匹配方式来减少伪匹配点,以节省匹配时间。实验结果表明,改进SIFT算法能够成功匹配图像,应用于大型工业刀具的测量,为大型物体测量提供了一种新的方法。