从二维图象中恢复距离信息的体视匹配方法

利用双目立体视觉技术从二维图象中恢复三维距离信息是立体视觉研究中的一个重要研究方向，在双目立体视觉系统中，立体匹配部分是其核心部分。该文提出了一种基于边缘特征的立体匹配方法。该方法用边缘象素作为匹配基元，利用边皆的位置，差分强度和梯度方向属性，在核心线约束和视差连续性约束下，通过迭代运算实现了立体匹配，获得了较好的匹配效果，通过对匹配结果进行三维重建表明，该方法是有效可行的。     

改善传统体视技术三维测量精度的一种新方法

针对被动式体视技术精度受限的缺点,研究了改善被动式技术三维测量精度的方法。其主要手段是:(1)使用参数曲线精确地逼近(亚象素精度)混有噪声的线段,从而减小测量噪声的影响;(2)利用广义圆锥直接求出连续域空间物体坐标值,基本克服了取样点不够细而引入的量化误差限制。文中算法无需知道两幅图中精确的点对应关系,因而即使是分辨率较低的输入设备,也可达到较高的三维测量精度。     

图象传输误码控制信息恢复方法的研究

图象压缩编码数据在进行传输时对信道的误码显得十分脆弱。本文针对这种情况提出了一种基于块变换和变长编码技术的压缩编码图象提高传输质量的误码控制信息恢复方法。其处理过程是：首先通过在编码码流中加入扩展同步码以将误码控制在一行之内，然后在解码端对发生差错的数据进行误码检测并采用差错信息恢复算法重建原始信息。该方法对编码器只需作很小的修改，所增加的信息冗余度很小，实验结果表明采用此方法后重建图象质量得到明显提高。     

胶片颗粒噪声图象的一种恢复方法

处理胶片颗粒噪声时最麻烦的是它对信号的依赖特性,本文的目的是结合照相学家关于胶片颗粒噪声特性的一些理论和实验结果,以及新的数字图象处理技术,研究针对这类非平稳噪声的图象恢复方法。通过对一般的Kalman滤波公式进行修正,本文推导出一组适用于与信号有关的噪声的滤波参数递推公式,并提出一种利用图象灰度和梯度信息进行自适应的线性最佳递归滤波算法。实验表明它具有较好的主观和客观效果,较一般的平稳Kalman滤波器性能优越,同时计算时间优于其它非递归线性最佳滤波和非线性算法。     

一种结合进化策略与神经网络的图象恢复方法

图象恢复在已知退化矩阵的前提下,可近似看成求解最优化问题.本文提出了一种进化　策略与神经网络结合的求解最优算法,并应用于图象恢复.结果表明,综合算法优于仅采用神经网络的算法.     

人脸三维测量中的立体视觉

探讨了立体视觉在人脸外形测量中的应用,针对牙齿整容手术模拟时必须测量面部皮肤表面一些指定点三维信息的问题,建立了一种双目成象系统．根据人脸的特征,提出了人机交互确定特征点并结合先验知识进行图象匹配的新方法,通过受试者的正面和左右９０°侧面三组图象、成象系统的全局坐标系与面部局部坐标系之间的几何位置,确定指定点在面部局部坐标系中的坐标值．误差校正项的引入有效地提高了系统的精度,实验结果表明了该系统的合理性．     

一种三维图像表面重建的方法

在计算机立体视觉研究中，主要针对人造场景，提出了一种新的三维表面重建方法，该方法首先对景物的灰度图像进行了分割，将景物图像分成各种不同的区域，利用了将立体像对进行边缘特征匹配的结果，并使用各种曲面模型对各区域进行拟合，以求得整修区域内的视差值，再对整修视差图进行自适应平滑，得到了较为满意的结果。     

移动机器人作战平台立体视觉三维建模方法

虚拟现实技术在移动机器人作战平台遥操作中的应用,可增强操控人员的视觉临场感,提高操控效率.基于立体视觉的三维建模是构建虚拟环境的基础.根据立体视觉的基本原理,研究了立体视觉的三维建模方法.在对比同类型中不同算法基础上,提出适合立体视觉系统的三维建模算法,提出提高空间点求解精度的改进算法,最后用Open Inventor进行三维模型可视化显示.试验结果表明,该方法具有良好的建模效果,能精确反映障碍物深度信息.     

车辆运动模糊图象恢复的一种新方法

介绍了图象处理和分析的方法在交通监测中的应用,在状态空间运动模糊图象恢复方法的基础上提出了一种改进方法,实验结果表明该方法可以有效地恢复原图象．     

含噪图象恢复方法的研究

提供了两种含噪图象的恢复算法：农点扫描法和模拟退火法。用这些算法对不同信噪比的图象进行恢复的结果表明：当信噪比较高时，采用逐点扫描法是快速，满意的。在低信噪比时，采用模拟退火法将比逐点扫描法得到更好的恢复效果。     

用单个摄像机获机三维视觉信息的一种方法

讨论了在平面坐标系上摄像机的标定和利用单个摄像机获取的三维视觉信息的一种方法，实验结果表明，采用单个摄像机获取三维视学信息的精度与摄像机相对目标物体的高度及对象物本身的厚度有关，在视场范围内，对象物的厚度越小，摄像机坐标中心相对于目标物体表面中心的距离越远，定位精度越好。     

一种非线性的图象边缘检测方法

<正> 0 引言图象的边缘检测是计算机视觉领域里最重要和最基本的研究任务之一。近几十年来对边缘检测的研究一直方兴未艾,Marr 提出的 Gauss-Laplace 法在边缘检测方法上占有十分重要的地位,随后 Haralick、Chen 等人相继又进行了进一步的研究和发展。在总结前人思想的基础上,本文提出一种基于梯度方向上二阶差分的非线性微分算     

深度图象用于机器人视觉导引

本文讨论了激光深度图象感测器的原理.基于该原理,文中提出了一种计算时间省、抗干扰能力较强的提取图象边界的新方法.文中还提出了一种获取三维数据的变换方法和一种从表面到物体的识别方法.将上述方法和技术用于导引机器人焊接,提高了机器人适应外界环境的能力.     

提取深度图象尖顶边缘的一种新方法

提出了一种以基本数学形态学运算为基础的在深度图象中提取尖顶边缘的方法．首先用形态梯度算子处理深度图象，使尖顶边缘包含在图象的凹谷中．然后用形态凹谷检测算子将凹谷检测出来，并在尖顶边缘处形成凸峰．计算凸峰的局部极点，从而得到对应的尖顶边缘点的位置．用实际的深度图象进行了实验，结果证明这种方法快速有效，并且具有良好的抗噪声性能。     

用单个摄像机获取三维视觉信息的一种方法

讨论了在平面坐标系上摄像机的标定和利用单个摄像机获取三维视觉信息的一种方法。实验结果表明，采用单个摄像机获取三维视觉信息的精度与摄像机相对目标物体的高度及对象物本身的厚度有关，在视场范围内，对象物的厚度越小，摄像机坐标中心相对于目标物体表面中心的距离越远，定位精度越好。     

排球扣球动作的三维手势重建系统设计

为了精确、快速、低成本地获得运动员的排球扣球动作三维手势模型并对其进行数字化模拟,需要对排球扣球动作的三维手势进行重建系统设计。传统的基于多台Kinect的排球扣球动作三维手势重建系统设计方法,首先使用两台Kinect分别采集运动员排球扣球动作二维手势图像的点云数据,通过标定得到两台Kinect采集到的排球扣球动作二维手势图像姿态关系;然后基于标定结果,使用迭代最近点算法对两部分排球扣球动作三维手势图像的点云数据进行配准得到完整的排球扣球动作三维模型。存在重建成本高,噪声干扰严重导致重建系统失真严重的问题。为了降低噪声干扰,提高重建精确度,降低成本,提出一种基于立体视觉的排球扣球动作三维手势重建系统设计方法,首先通过传感器或摄像机等设备获取排球扣球动作二维手势图像,并对其进行平滑去噪;然后采用基于2D平面标靶的标定原理,建立摄像机成像的排球扣球动作三维手势图像几何模型并获得其参数;最后利用双目立体视觉算法实现对排球扣球动作三维手势图像的特征提取与匹配,完成三维手势重建。实验结果分析证明,所提方法可以提高排球扣球动作三维手势重建效率,提高重建精确度,降低噪声影响,具有更加广泛的使用价值。     

人脸视图象的特征提取与恢复

给出了能对正视图象和斜视图象同亲有效地进行特征点的提取的一些新算法，建立了人脸斜视图象的数学模型，对于斜视了一定角度的人脸图象提取出一些比较明显的特征，并通过查阅标准数据库，对特征向量进行恢复，找出最佳匹配的标准图象，最后给出了实验结果。     

基于自反馈神经网络的运动模糊图象恢复方法的研究

本文提出一种用自反馈神经网络来恢复被噪声污染的非零边界条件模糊灰度图象的方法。文中详细讨论了用于描述图象的神经元网络模型,给出了模型参数估计和根据该模型实现的图象恢复算法。在神经元网络模型中,图象的灰度函数被表示成神经元状态的简单代数和。实验结果表明由于神经元网络模型的容错性和自适应性,运用该方法对加有椒盐噪声的匀速直线运动模糊列车图象进行恢复,可以得到高质量的图象恢复结果。