基于稀疏表示的可见光遥感图像飞机检测算法

为解决当前遥感图像飞机检测方法在复杂背景下准确率低,实现旋转不变困难的问题,结合图像稀疏表示原理,提出一种基于稀疏表示的飞机检测算法.该算法首先利用飞机是刚性目标且具有明显几何外观的特点,构建飞机几何原子库;然后建立飞机轮廓几何逼近的最优化方程,在稀疏表示原理框架下,得到飞机轮廓最优的几何部件组合;最后,以星型结构的部件模型为框架,生成待检测图像的目标显著图并根据显著图定位出飞机.实验结果表明,稀疏表示方法能自适应选取飞机部件,部件数目较少且不易受光照、颜色和复杂背景的影响.与现有算法相比,本文算法准确率达90%以上,检测速度有较大的提高.     

基于单片机的LED旋转式显示屏设计

基于视觉暂留特性设计并制作了一个13点线阵LED模块的显示屏。该系统可实现中文字符的显示和动态特效显示,将STC89C52单片机与发光二极管模块固定在电机的旋转轴上通过电机的旋转带动模块转动,再利用单片机控制发光二极管的亮灭,最后利用人眼的视觉暂留,构造出一个旋转的LED显示屏。     

机器视觉测量中成像系统光瞳球差对测量影响的研究

光瞳像差的存在会导致实际光瞳和理想近轴光瞳的形状和位置出现差异,从而对光学系统的成像质量产生间接的影响。由于光瞳球差会影响光瞳的位置,而在某些使用机器视觉的测量系统中,入瞳位置作为摄像机的光心,形成了机器视觉中的一种重要参数,当入瞳位置发生变化时,将会影响到测量的准确性,尤其在高精度的测量领域。介绍了光瞳像差的基础理论,以SCOTS(Software Configurable Optical Test System)光学面形测量系统为例,通过计算入瞳球差,分析了光瞳球差对相位测量偏折术测量的影响。结果表明,双高斯物镜中光瞳球差的存在,对测量结果的准确性和精度造成了影响,故在使用机器视觉进行测量的系统中,需考虑光瞳像差带来的影响。     

一种高清数字视频近眼立体显示系统设计

根据微型AM-OLED显示器的技术原理,提出了以双HDMI接口为视频输入接口、PIC16F1825为MCU控制芯片,以及双微型AM-OLED为显示器的立体显示系统的电路设计方案,主控芯片通过IIC串行总线对各模块寄存器进行配置。利用人眼的双目视差成像原理,通过配置HDMI解码芯片ADV7611和AM-OLED微显芯片的寄存器,使交错隔列立体视频源的奇数列和偶数列分离,视频源的奇数列和偶数列分别显示在左右眼相对应的AM-OLED显示器上,最终实现了立体显示。经测试,验证了系统方案的有效性。     

Pose estimation for UAV aerial refueling with serious turbulences based on extended Kalman filter

In recent years, many pose estimation algorithms were developed, and have been successfully applied to solve unmanned aerial vehicle (UAV) aerial refueling pose estimation problems. This paper mainly focuses on solving this problem under serious turbulences circumstance. The extended Kalman filter is a set of mathematical equations to estimate the state of a process, which is able to support estimations of past, present, and even future states. In reference to previous papers and some simulations, we build up the noise models of refueling boom and atmospheric turbulence. Then, an extend Kalman filter is adopted to solve the pose estimation problem in UAV aerial refueling with serious turbulences. The experimental results demonstrate the feasibility and effectiveness of our proposed approach.     

基于聚类分割和形态学的可见光与SAR图像配准

针对可见光与SAR图像灰度差异大,共有特征提取难的问题,提出了一种基于k-均值聚类分割和形态学处理的轮廓特征配准方法。利用k-均值聚类算法对两类图像进行分割,得到图像分割区域;通过形态学处理,有效减少SAR图像斑点噪声影响,准确提取两类图像的封闭轮廓;采用轮廓不变矩理论,引入矩变量距离均值、方差约束机制和一致性检查的匹配策略,获取最佳匹配对,实现了两类图像的配准。通过实验,三组图像的配准精度分别达到0.3450、0.2163和0.1810,结果表明该法可行且能达到亚像素的配准精度。     

基于脉冲耦合神经网络的弹簧卡箍缺陷检测

传统的弹簧卡箍缺陷多为产后人工全检,存在漏检与缺陷率上升等现象,这不但会使成本上升、也对人力资源提出了考验。为此实现自动实时在线全检就成为急需解决的课题,设计了基于机器视觉的弹簧卡箍在线自动检测系统,该系统安装在弹簧卡箍流水线两侧,搭建特定光源,通过激光传感器外部触发工业相机对其表面进行图像捕获,送上位机进行缺陷判定与定位,最后通过RS485将判定结果送下位机来控制剔除机制。实验结果显示：该系统采用改进的脉冲神经网络(PCNN)能准确提取目标缺陷区域并对缺陷进行判定,可在0.348 s每个零件的速度下,检测出弹簧卡箍表面大于10像素的缺陷。通过对不同弹簧卡箍进行检测验证实验,证明了PCNN算法对缺陷分割的准确性和有效性。     

Night vision dense crowd counting based on mid-term fusion of thermal imaging features北大核心CSCD

为了提高人群计数模型对尺度和光噪声的鲁棒性,设计了一种多模态图像融合网络。提出了一种针对夜间人群统计模型,并设计了一个子网络Rgb-T-net,网络融合了热成像特征和可见光图像的特征,增强了网络对热成像和夜间人群特征的判断能力。模型采用自适应高斯核对密度图进行回归,在Rgb-T-CC数据集上完成了夜视训练和测试。经验证网络平均绝对误差为18.16,均方误差为32.14,目标检测召回率为97.65%,计数性能和检测表现优于当前最先进的双峰融合方法。实验结果表明,所提出的多模态特征融合网络能够解决夜视环境下的计数与检测问题,消融实验进一步证明了融合模型各部分参数的有效性。     

利用三角形及其九点圆的摄像机标定

提出基于三角形及其九点圆的摄像机标定方法.利用了三角形九点圆中其九个点的特殊性,并且利用透视投影变换保二次曲线不变性,得到其像点在像平面共椭圆,从而可以通过九点的映射关系将透视投影变换的非线性问题线性化.图像分割和角点提取的误差会直接影响标定的精度,在此三角形及其九点圆中的点特别是算法中的关键点三角形顶点和垂心都是三条直线的交点,减小图像分割与提取时造成的误差.DLT方法的不精确就源于图像分割和角点提取的误差,方法克服了DLT方法的不足.张的方法无法保证单应性矩阵的正交性,因此为了保证正交性和提高精度需要优化.与传统方法相比操作简单,应用九点圆定理,仿射变换的引入将透视投影非线性问题线性化,避免了参数之间的非线性方程求解,降低了参数求解的复杂性,因此其定标过程快捷,准确.模板的构造,减少了图像分割和交点提取误差,算法实现保证旋转矩阵的正交性.综合上述分析,理论上表明方法的有效性.同时实验表明,标定方法操作简单,不需要计算机视觉的专业知识,快速,精度高,鲁棒性好.     

基于LED阵列的彩色视觉检测光源色度特性研究

彩色视觉成像是基于色度学理论的三刺激值法, 而光源的色度学特性是彩色成像的关键因素, 因此本文以色度学理论为基础, 计算并分析了用于彩色视觉检测的LED阵列光源的色度学特性, 并通过于标准D65光源进行对比, 研究了LED阵列光源的相关色温调节原理、范围, 以及白场平衡时的色度坐标、相关色温等. LED阵列光源具有相当宽泛的相关色温调节范围, 可调制出的颜色丰富, 色彩的表现能力更强, 色彩饱和度更高, 白场平衡R:G:B=254:237:90时的色度坐标、相关色温甚至比人工D65光源更加接近于白场的标准色度, 其颜色复现能力达到视觉允许的较优颜色复现效果. 因此LED阵列光源的色度学特性更加适用于彩色视觉检测.