基于粒子群算法的摄像机内参数优化方法北大核心CSCD

针对MATLAB标定工具箱的标定精度与所拍图像数量成正比的问题,即拍摄照片数量越多标定精度越高,提出了一种基于粒子群算法的摄像机内参数优化方法,从而达到拍摄少量图片也可以有较好精度的效果。首先摄像机从不同角度拍摄4张和20张标定板图片,利用MATLAB标定工具箱分别求取它们的内参数。然后根据标定点的实际坐标和反投影坐标建立目标函数,再由粒子群算法对标定箱求取的内参数进行优化。实验结果对比表明:与MATLAB标定工具箱相比,此方法能够在一定程度上提高少量标定板图片的标定精度。     

双镜头3D摄像系统的设计与标定

3D摄像系统的内参数以及相互位置关系与视差、立体深度密切相关.在双镜头3D摄像系统数学模型的基础上设计了组合式3D摄像系统,提出了一种基于显像棋盘作为标定靶面的新方法,直接利用液晶显示器生成动态标定靶面,运用标定工具箱对双摄像头内外参数进行标定,并利用标定的参数验证组合式3D摄像系统结构设计的合理性.实验表明,该标定方法方便、快捷,操作过程简单,取得了较高的精度,适合3D摄像系统的标定,标定后的组合式3D摄像系统符合人眼立体视觉.     

基于麻雀搜索算法的摄像机标定优化方法

针对传统摄像机标定方法标定精度低且标定可重复性差等问题,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)的摄像机标定方法.首先,利用MATLAB软件中的标定工具箱,获得摄像机内参和外参的初估值,并以求出的初估值为基础,确定SSA的运行区间.然后,通过建立平均重投影误差方程,利用SSA对确定区间内的摄像机参数进行优化,获得了较小的平均重投影误差.最后,将所提标定方法与基于天牛须搜索算法、粒子群优化算法的标定方法的结果进行对比分析,发现利用基于SSA的摄像机标定方法所得的平均重投影误差最小(0.0326 pixel)且方法的可重复性最好.     

基于神经网络的焊缝跟踪系统视觉标定方法

文中提出一种基于深度神经网络的焊缝跟踪系统机器人视觉标定方法，实现了机器人的简单快速标定。将焊缝跟踪传感器安装在机械臂末端，使用线激光器对被检测角点进行定位，工业相机拍摄对应的标定棋盘图像，用角点提取算法获取到相应棋盘格点的数字图像坐标，并通过示教器读取机械臂的各个关节角，利用神经网络极强的非线性映射能力，将其传入训练好的BP神经网络进行三维空间坐标的预测。此方法能够实现机器人的快速标定，避开传统标定方法中复杂的非线性运算，并减少坐标转换间的累积误差。实验结果表明，基于神经网络的标定方法具有较高的精度，且标定过程简单，为机器人视觉标定提供了一种新的方法。     

基于MATLAB的MCU串行通信

本文介绍了利用MATLAB的仪器控制工具箱实现串行通信的方法，使MATLAB通过串口与外部进行数据交换，为MATLAB进行动态数据分析提供了方便，并举例说明了串行通信的实现方法。     

基于模糊控制的洗衣机水位控制的仿真

在简要介绍MATLAB软件的基础上，结合其模糊逻辑工具箱，介绍了如何利用MATLAB构建洗衣机中有关水位控制系统的仿真模型，叙述了利用模糊逻辑控制模块，引用阀门模块和自建的水箱模块来控制系统仿真过程，并给出了仿真结果和过程参量变化。     

MATLAB遗传算法工具箱GADS优化及应用

为了解决复杂函数优化问题,简要对MATLAB遗传算法工具箱进行了介绍,并详细阐述了遗传算法的基本原理与方法,在此基础之上,介绍了MATLAB遗传算法工具箱GADS寻找最优值的工作过程,最后,结合测试函数,介绍了遗传算法工具箱编码方法,并验证了MATLAB遗传算法工具箱操作简单方便,具有较高可靠性的优点,为解决函数优化问题提供了一种强有力的工具.     

基于灰度特征的棋盘格内角点检测算法

标定物特征点的定位精度能直接影响相机标定的精准度，为提高检测的精度和效率，提出了一种基于灰度特征的棋盘格内角点检测的改进算法。通过分析角点的灰度分布特征，首先利用3×3环形邻域模板对初始角点预筛选；随后通过计算初始角点的BW算子响应值实现对棋盘格边缘角点及伪角点的剔除；最后结合改进的角点响应函数确定最终内角点。实验结果表明：运用改进算法在不同光照及噪声的影响下检测结果无漏检及误检，单幅图像所需检测时间为0.225 s,平均重投影误差结果为0.045像素，能为相机的高精度标定提供更精准可靠的数据。     

基于MATLAB神经网络工具箱的线性神经网络实现

首先简要介绍了线性神经网络结构和算法,以及 MATLAB 语言的特点。其次介绍了利用 MATLAB 神经网络工具箱实现线性神经网络方法和基本步骤。基于 MATLAB 语言提供的神经网络工具箱函数进行网络设计,用户可以根据自己的需要调用相关的程序,从而省去了编写具体的复杂而冗长的算法细节。最后给出具体的实例,证明该方法是可行的。     

LabVIEW与MATLAB在伺服系统中的应用研究

研究了一种新的伺服系统实物仿真的实现方法，给出了相应的仿真系统体系结构。在虚拟仪器系统开发平台——LabVIEW上编制友好的人机交互界面及数据采集；利用MATLAB中丰富的控制系统工具箱和仿真功能，进行控制算法仿真，并通过LabVIEW的MATLAB Script节点将MATLAB中编制的控制算法直接移植，实现伺服系统实物仿真。     

基于粒子群算法的相机参数优化

针对相机参数标定问题,本文在Matlab标定工具箱的标定算法原理的基础上利用PSO和MCPSO优化算法代替传统的LM算法对相机内参数加以优化。在同一组标定数据下,进行了PSO与MCPSO优化性能的比较实验,结果证明粒子群算法及其改进算法在相机参数寻优过程中比LM方法更具有优势,可以获得更高的标定精度。     

投影仪标定中的相位误差补偿

为了减小由投影仪-摄像机γ非线性引起的红蓝棋盘格标定板相位误差,分析了非线性相位误差的产生原因和表现特征,建立了非线性相位误差和相位主值之间的数学模型,由该模型得到相位误差补偿矩阵并修正展开相位;同时采用MATLAB仿真并结合相关试验对该算法进行了验证。结果表明,误差补偿后棋盘格平面展开相位的均方根误差从0.0836rad下降到0.0218rad;由γ非线性引起的棋盘格角点在标靶图像中像素坐标的最大误差值约从补偿前的0.3pixel降低到0.1pixel。该方法有效减小了由投影仪-摄像机γ非线性引起相位误差,提高了标靶图像的角点坐标精度。     

使用12像素对称模板的棋盘格内角点检测

棋盘图像的角点提取问题往往决定着三维测量中摄像机标定的精度。针对SUSAN（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）算法无法区分棋盘标定板内角点与边缘点的缺陷,提出一种12像素对称灰度模板检测算法。该算法首先根据棋盘格内角点周围像素的中心对称性分布,设计一种12像素对称USAN模板,可以迅速区分出内角点与边缘点,同时将内角点与平坦区域作为候选点。再结合灰度均方差算子,利用平坦区域灰度方差较小的特点将其剔除,最终实现对棋盘格内角点的高效检测。同时,该算法在检测过程中完全摒除易受外界因素影响的外圈角点,以保证角点提取时的精度。实验结果表明:新算法对9阶棋盘格的检测时间为1.244577s;用于张正友标定方法之后,得到的检测重投影误差仅为[0.3,0.3]像素。这两项指标,均优于传统SUSAN算法。     

基于MATLAB/SIMULINK直流电机调速系统模糊控制的建模与仿真

论述了一种基于MATLAB语言的直流电机模糊控制仿真系统，通过MATLAB语言中SIMULINK模块和模糊控制工具箱实现模糊控制仿真。     

使用MATLAB引擎库函数实现.NET下调用MATLAB

利用MATLAB提供的工具箱可以有效地解决各种科学及工程问题。但其对.NET的支持非常差,而.NET又是各种应用的主流平台,因此有必要研究二者的接口。本文使用MATLAB的引擎库函数实现在C#.NET下调用MATLAB。     

基于MATLAB小波工具箱进行真彩图像的分解与重构

采用MATLAB的小波工具箱实现了对真彩图像的分解与重构，给出了真彩图象分解与重构的原理、MATLAB源程序，进行了结果分析，实验证明使用该方法对真彩图像的分解与重构，效果比较好。     

三维点云与可见光图像融合方法及可视化

鉴于三维点云缺少颜色信息和光学图像缺少空间信息，提出一种基于激光雷达与相机自动标定的融合方法，融合后的数据兼有点云的空间信息和光学图像的颜色纹理信息。首先利用平面标定板对激光雷达和光学相机进行分步式自动标定，其次通过共线方程建立坐标关系，将光学图像的颜色纹理信息赋予点云进行融合并进行可视化。实验结果表明：所提方法在提高自动化程度的同时也在一定程度上提高了融合精度；与基于人工匹配的标定融合方法相比，所提方法的精度提升了51.7%；与基于梯形棋盘格标定板的标定融合方法相比，所提方法的精度提升了36.4%。从多角度观测可视化结果，所提方法都能从颜色和空间效果方面更好地还原真实场景。     

新版并行计算工具箱

新版Parallel Computing Toolbox（并行计算工具箱）提供了改进的分布式数组，可以让MATLAB用户直接访问多核计算机或计算机集群上存储的MATLAB进程数据。     

基于角点灰度分布特征的棋盘格角点检测

在摄像机标定过程中,较差的光照条件和镜头畸变会造成棋盘格角点漏检和角点冗余。分析了角点的灰度分布特性,提出一种基于角点灰度分布特征的棋盘格角点检测算法。为确保在较差光照条件和镜头畸变下,棋盘格图像角点不漏检,算法首先利用角点的灰度分布特性提取候选角点;然后通过迭代的方式提高候选角点的精度并再次结合棋盘格角点的灰度分布特性剔除候选角点中非角点处的伪角点,避免棋盘格角点冗余;最后通过角点处的邻近点合并获得最终的棋盘格角点坐标。实验结果证明,在较差的光照条件和镜头畸变条件下,本算法角点无漏检和冗余。将该算法提取的棋盘格角点应用于摄像机标定,结果显示重投影误差的均方差在0.1pixel范围以内,优于其他算法。     

基于MATLAB的DRFM系统仿真和分析

数字射频存储器（DRFM）是电子干扰机中的一个关键部件。在介绍DRFM基本原理的基础上，主要介绍了如何利用MATLAB语言及其SIMULINK工具箱进行DRFM系统仿真设计和信号频谱分析，给DRFM的设计者提供参考。