基于光学联合变换相关器的像移探测技术*

针对稳像中运动矢量的求取,提出了一种基于光学联合变换相关器的像移探测技术.给出了基于光学联合变换相关器的像移探测原理,并给出了仿真结果.为了验证联合变换相关器的探测准确度,进行了实验验证,验证结果表明探测最大误差为0.8个像素.结果表明,光学联合变换相关器能够很好地探测出运动矢量,进而完成图像稳定工作.相比单纯的软件算法求取运动矢量,基于光学联合变换相关器的像移探测技术能够更快更好地达到目的.     

一种新的层次粒子滤波的目标跟踪方法

提出一种新的层次粒子滤波算法,选择局部区域特征点和颜色信息建立目标模型,引入粒子的二阶采样过程.算法通过粒子的一阶权重更新获得好的初始分布,二阶权重更新保证粒子的高置信度和高的采样效率,当粒子数目小于一定阈值时进行重要性重采样,利用仿射模型对目标区域精确定位及姿态修正.实验表明:改进算法将目标局部特征分布与目标颜色信息相结合,通过二阶采样过程,保证了局部特征跟踪的稳定性,解决了经典理论中误匹配导致的采样点发散问题,在目标部分遮挡情况下也可以完成实时目标跟踪.     

一种测量无规则裂缝宽度的量化模型与实现

建立了一种测量无规则裂缝宽度的量化模型,提出了一种真伪裂缝区域分割新方法.该方法通过边缘检测并利用形态学膨胀运算,在待测裂缝的两侧边缘区域选取近似等量的目标像素和背景像素后,设置门限以自适应选取最佳分割阈值,提取出裂缝区域,进而提取裂缝的走势及边缘像素,用建立的量化模型,即可实现宽度测量.该测量方法能有效克服裂缝图像的噪音较大、裂缝不规则等弊端,去除裂缝图像的伪裂缝区域,测量结果的重复准确度在0.1 mm以内.实验结果表明,该方法有效地实现了裂缝宽度的准确测量,具有较强的适应性.     

逆透视映射公式的误差分析及准确度验证

从数学上分析了目前普遍使用的逆透视映射公式的误差,给出重新推导的逆透视映射数学公式.设计实验验证了采用本文公式进行逆透视映射的效果,并与现有两公式的效果进行了比较.实验结果表明:无论相机内外参量如何变化,本文推导出的公式其IPM变换效果均好于现有公式.在相机架设高度等参量确定的条件下,采用改进后的公式,逆透视映射变换的相对误差平均为0.85%,较现有的公式准确度有较大提高,能更好地满足智能导航和路面状况勘测等对近距离图像的逆透视映射变换应用要求.     

基于运动目标尺寸检测的实时图像处理与显示

运动目标尺寸实时检测与显示是运动图像检测和应用视觉研究领域的一个重要课题,而图像处理则是其核心内容;文章针对采集到的图像进行一系列的处理,最终实时显示图像并获得运动目标的尺寸等信息;首先针对采集图像时电子设备的不稳定性和检测模块的不一致性,进行中值滤波和增益校正同时将处理图像实时显示出来;然后对其整体图像进行分割与二值化、角点检测和边缘拟合处理,获得目标的尺寸信息;最后利用VC++将整体处理图像及尺寸信息显示出来,以便于图像理解和模式识别;实验证明,文章提出的算法、软件的设计很好地滤除不相关的目标,保存感兴趣目标,具有良好的实时性、精确性,能够满足当代工业检测设备中的要求。     

基于纹理特征的“猫眼”效应目标识别方法

为解决目前方法在动态复杂环境下不能有效区分车灯和瞄准镜及"猫眼"效应目标识别率低的难题,提出了一种基于纹理特征的"猫眼"效应目标识别方法.首先采用列均值相减、指数高通滤波和中值滤波对差分图像进行滤波去除车灯;然后依据"猫眼"效应目标的形状特性进行判别;最后根据"猫眼"效应目标的纹理特征,构造隶属度向量,按照最大隶属度原则,采用模糊综合评判对"猫眼"效应目标进行识别.试验结果表明,与基于形状和频率双重判据的"猫眼"效应目标识别方法相比,该方法有更高的识别率和较低的虚警率.     

无阈值窗口傅里叶变换滤波法

为减少噪音对散斑相位图的影响,提出了一种无阈值的窗口傅里叶变换滤波方法.通过对窗口内条纹频率幅值扫描,寻找条纹频率幅值的最大值作为滤波标准,得到最佳滤波图像,缩短了计算时间,解决了窗口傅里叶变换滤波中需要设定阈值的问题.在无阈值窗口傅里叶变换滤波算法基础上,对散斑条纹图像进行了滤波,证明了该算法的可行性和良好的滤波效果,可用于各类条纹图像的低通滤波.