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为了解决运动参数光电探测过程中的相机标定问题,制作一种两端及中间各安装一个红外反光标记球的一维标定物.不需要其它复杂标定装置,只要将这种特制的一维标定物在测量空间内多次随意移动并摄取其图像,即可实现标定.算法首先假定主点位于像面中心附近的某个位置,再求出焦距、旋转矩阵、平移向量和比例因子,最后通过评价函数将相机标定转换成寻找两相机最佳主点对的非线性最小化问题.在传统进化策略中引进个体的自我改进系数、个体间距离等概念,提出了求取子代个体间的欧式距离并排序的方法,设计了搜索最佳主点对的改进型进化策略算法.与传统标定方法相比,基于一维标定物的方法克服了多相机场合的遮挡问题,改进进化策略的引入打破了一维标定物需做某种特殊运动的限制,使一维标定物自由运动时相机内、外参数的同时求解成为可能,改进的模拟退火进化策略改善了算法的全局收敛性能并加快了收敛速度. 相似文献
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基于可分解马尔科夫网的视频图像检测方法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
研究了可分解马尔科夫网的概念、方法,分析了可分解马尔科夫网在序列图像数据挖掘中的作用与意义,并直接将马尔科夫网的结构作为决策或推理依据,应用于问题求解,拓广了可分解马尔科夫网应用的可能性;以真实交通违章的视频图像为例,以多种粒度(节点数)广泛研究建立视频图像间的可分解马尔科夫网并分析其对问题的适用性,通过网络结构分析来检测视频图像间的差异,从而发现某种有意义的模式(例如,交通违章);仿真结果表明所提方法具有实用价值和较好效果;研究结果表明可分解马尔科夫网可以很好地揭示数据间的抽象近邻关系,并且这种网络具有很好的知识表达和逻辑推理的作用,是重要的模式识别方法。 相似文献
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在所有基于条纹分析的光学测量中,相位展开问题是难以避免的问题。所有传统的相位展开方法的共同点都是在相主值图中通过邻域内相主值差和寻找无噪声的相位展开路径来完成的。如果不利用整幅图像像素间的联系,则误差会沿展开路径传播。根据人眼识别栅线图周期的过程提出了一种与以往完全不同的相位展开方法。经过初步提取周期分界线、修补分界线和根据分界线确定周期三个步骤即可完成相位展开过程。该算法的原理简单明了,实现起来相对简单,只需单幅条纹图像即可得到周期,因而可用于动态测量。实验结果验证了该算法的可行性。 相似文献
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一种无相机标定的立体图像对校正新方法 总被引:11,自引:6,他引:5
双目立体视觉是光学被动三维测量的芷要方法。为了快速、准确地寻找对应点,通常要将立体图像对进行校正,消除垂直视差。提出了一种无需标定相机的立体图像对校正方法。该方法从基本矩阵计算初始透视投影、旋转和竖直平移变换矩阵.然后以对应点坐标为基础对这些变换矩阵进行优化计算,从而有效地避免了优化计算的局部最小值,而且不过分依赖基本矩阵的计算精度。通过对提出的方法和完全基于基本矩阵的图像校正方法以及无需基本矩阵计算的图像校正方法进行实验比较,结果表明提出的方法图像校正速度快,能有效地消除垂直视差,而产生的图像变形较小。 相似文献
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