双目视觉中的角点检测算法研究

为了实现双目视觉中的特征提取与立体匹配,在研究现有角点检测算法的基础上,提出一种改进的Harris角点检测算法。该算法首先采用图像分块和邻近角点剔除的策略,实现了阈值的自适应调节,并保证角点分布的均匀和避免角点聚簇的产生。结合Forstner检测算法,将精度提高到亚像素级。编程计算结果验证了该方法的准确性和稳定性。     

基于CCD的乳腺X线摄影图像预处理方法的研究

为提高由闪烁屏到CCD的光耦合效率,减小大相对孔径和近距离成像造成CCD图像严重失真,提出一种有效补偿图像失真的预处理方法。该方法根据物像共轭关系将物面划分为与图像传感器像素相对应的许多微小物元,应用蒙特卡罗方法模拟从每一物元发出的光在像面上形成的光分布,即点扩散函数。由所有物元的点扩散函数构成一个点扩散数组,数组的每一行对应一个物元的点扩散函数。基于该点扩散数组建立描述像元与物元关系的线性方程组,解线性方程组可得到接近实物的图像。用实际光学系统的计算结果验证了该方法的有效性。