基于控制点鲁棒提取的视觉成像畸变校正方法

基于控制点的摄像机视觉成像畸变校正过程中,控制点自动提取困难且误差较大,因此难以实现动态图像的在线准确校正.针对目前控制点提取校正方法的局限性,提出了基于鲁棒性好的控制点匹配提取校正方法.该方法在实现控制点的自动、精确、鲁棒提取的基础上,建立畸变图像与原始图像的最优次数多项式映射模型,并结合双线性插值运算对图像进行校正.该校正算法应用结果表明:该方法在图像识别系统中实现了快速、精确的图像畸变校正,校正误差为0.037像素.     

钻孔灌注桩错孔事故的处理方法

针对某些特殊施工环境中进行钻孔灌注桩施工时,出现错孔事故,采用转盘式钻机对孔进行修凿,保证了工程质量,同时也满足施工要求。     

氧化层厚度对铸坯表面偏振角发射率的影响

发射率是铸坯表面温度测量精度的一个重要影响因素,在连铸表面测温现场应用过程中氧化层又是影响发射率的主要因素,根据波传播理论建立了铸坯表面辐射的多层模型,研究铸坯氧化层厚度变化对其发射率的影响.推导了铸坯表面偏振角发射率的递推公式,根据文献资料确定各层物理参数,通过计算结果发现,铸坯在水平偏振方向上的角发射率在60°~80°之间明显增强;当氧化层增厚到一定程度后,发射率逐渐稳定.这两个结论为设计现场表面测温装置提供重要的理论依据.     

渐晕对面阵CCD高温计精度的影响及校正方法

基于面阵CCD(chargecoupleddevice)的高温计由于存在光学系统渐晕,直接测量得到的温度场会发生严重畸变,大大降低了测温精度.因此,根据辐射测温及几何光学理论,建立了基于面阵CCD温度场测量的温度畸变数学模型.分析了光学参数对温度场测量精度的影响,并提出了一种基于图像邻域灰度梯度分布稀疏特性的渐晕系数估计方法.该方法与利用积分球标定方法相比,其渐晕系数估计的最大绝对误差为0052,且其有效性在铸坯表面温度场校正实验中得到了进一步验证.     

基于注意力特征融合稠密网络的图像去雾算法

目前主流图像去雾算法输出的结果图像存在颜色失真、边缘模糊的问题.为改善上述问题,提出一种基于深度学习的图像去雾算法,所提算法由两个模块构成:注意力特征融合模块和雾霾模型参数估计模块.注意力特征融合模块用于充分提取雾霾图像的颜色、边缘特征;基于稠密连接空洞卷积自编码器的雾霾模型参数估计模块用于估计雾霾模型的参数,改善网络退化的问题.在浓雾图像、薄雾图像数据集上的实验表明,本文提出的算法有效地实现了图像去雾,与主流的图像去雾算法相比具有更高的结构相似性(SSIM),更低的均方误差(mean-square error,MSE)和边缘误差e_○edge.