近场毫米波三维成像算法

介绍了一种近场毫米波三维成像算法。首先对目标进行二维成像,然后提出一种基于局部信息联合BM3D自适应滤波滑窗算法,有效保留了图像信息并抑制杂波,实现三维成像重构。分别从系统平台、信号回波模型、后向投影与全息成像算法及成像结果、图像滤波、三维成像重构展开介绍,所得结果验证了实验的可行性和准确性,在诸多场景中具有广阔的应用价值。     

线阵扫描三维成像激光雷达系统

针对小型智能机动平台对三维成像激光雷达小型化、低功耗、高精度、快速成像的特定应用要求,基于集成激光器阵列和APD探测阵列设计并实现了12元线阵扫描三维成像激光雷达系统;基于高速数字处理芯片和高精度时间间隔测量芯片实现了并行高精度激光脉冲飞行时间测量和实时数据处理和传输。详细描述了系统原理、组成部分以及实验结果。实验验证该系统激光脉冲重复频率大于10 kHz,垂直方向激光单元角度间隔小于2.5 mrad,近距离距离分辨率优于2.4 cm,测量数据统计标准差小于1,各通道一致性良好。在高速水平扫描转动平台驱动下实现了室内三维场景重构以及高塔大视场远距离目标探测成像实验。     

红外运动目标轨迹重构动态仿真平台

提出了一种红外热成像视频中运动目标识别追踪以及轨迹重构的动态仿真方法。通过仿真环境中虚拟红外图像的生成方式与成像的基本模型,对得到的图像进行一系列预处理。以空对空场景搭建了基于Gazebo与OpenCV的动态仿真平台,利用平滑约束算法对追踪目标进行实时动态轨迹重构,提出了误差分析模型,并分析出轨迹重构算法的性能以及仿真平台的效能。实验结果表明,该方法针对空对空场景下的红外运动目标轨迹重构具有较好的精度与鲁棒性,对目标的运动模型基本没有约束,同时仿真平台具有较高的运行效能与实时性,普通家用电脑即可实现高于60 fps的实时动态仿真,满足轨迹重构算法性能测试与训练的需求,其核心算法亦可迁移至机载计算平台实现真实场景下的实时轨迹重构。所提出的单路热成像视频中运动目标轨迹重构动态仿真方法对空间目标三维轨迹重建与动态测距定位的研究具有重要意义。     

基于计算集成成像的图像配准算法研究

计算集成成像是目前三维重构与显示领域的主流研究方向,是一种基于透镜阵列来获取和重现目标场景三维的技术,针对集成成像采集的子图特征点匹配问题,传统的图像匹配方法匹配点少、耗费时间长、容易产生局部极值等问题。为了获取更多的匹配点,在原有SIFT配准算法基础上进行了适当的改进,实现集成成像稠密的图像配准,较大地缩短了配准时间。     

基于DaVinci技术数字对焦重构算法研究与实现

数字对焦光场成像技术是一种新型的计算成像技术,利用光学手段获取四维光场信息,通过重构二维空间信息和一维深度信息,达到先拍摄后对焦的目的。研究光场图像数字对焦重构算法,利用TI公司推出的DaVinci系列处理器DM6467对数字对焦重构算法进行硬件仿真,通过改变对焦系数,得到不同深度的对焦图像。同时,根据C64x+DSP核的特点,通过循环分解、项目级优化等方法对代码进行一定的优化,使代码执行效率提高了18倍左右,对实现光场成像系统的小型化和实时化具有重要的指导意义。     

基于数字光栅相移法的三维重构

利用光栅投影法进行三维测量有良好的发展前景,但仍未能很好地解决高精度测量问题。提出结合相位高度映射关系和棋盘标定法的三维测量方法,该方法基于数字光栅相移技术,减少了对数字光栅和CCD几何约束要求,操作简单,实现对被测物三维信息的测量与重构。对已知高度为20 mm的参考物体进行测量,高度相对误差为0.727 5%。实验结...     

基于聚合型涡旋电磁波束的三维SAR成像

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)能够突破天线孔径对分辨率的限制,因而得到了广泛应用. 本文提出了一种基于聚合型涡旋电磁波束的三维SAR成像方法,通过设计合适的成像几何构型,利用涡旋电磁波的相位特性实现对高度维的分辨,并推导得到高度维分辨率与模式数及雷达参数之间的关系. 考虑到回波信号中引入的涡旋相位项,对后向投影算法进行改进,实现对观测区域的三维成像,并引入稀疏重构算法减少对模式数的需求. 仿真结果表明,利用多模式聚合型涡旋电磁波束能够对分布在不同高度的目标进行准确重构,利用稀疏重构算法能够用少数模式实现高分辨三维成像. 本文提出的方法为新体制雷达成像研究提供了一定的参考.     

一种改进的基于波前重构的圆周SAR三维成像算法

与传统的直线SAR相比,圆周SAR(CSAR)具有对场景进行3维成像的能力。该文提出了一种基于波前重构的圆周SAR 3维成像的新方法,该算法通过补偿掉雷达运动轨迹引入的相位项的方法实现了图像的聚焦,避免了Hankel函数的计算,从而大大降低了算法实现的复杂度。仿真与实测CSAR数据成像结果验证了该算法的有效性。     

基于匹配滤波的Gm-APD激光雷达三维重构算法研究

Geiger mode Avalanche Photo Diode(Gm-APD)激光成像雷达三维重构常用的峰值法对于异常峰会提取到错误的目标位置,阈值选取整数会造成重构三维像信噪比不高及目标缺失等。针对此问题,提出了基于加权一阶类高斯匹配滤波算法,通过对脉冲回波触发频数直方图的拟合归一化得到权重窗口平滑直方图再次选取峰值位置进行重构。应用基于Poisson分布的Gm-APD触发模型理论推导得到该算法的探测率及虚警率表达式并与峰值法对比,理论结果为使用基于加权一阶类高斯匹配滤波算法提取到目标的概率更高,通过Monte Carlo仿真验证了理论推导结果。最后使用两种算法对真实实验数据进行三维重构,主观及客观对比其重构得到的三维距离像,基于加权一阶类高斯匹配滤波算法在复原效果上较峰值法有了明显提升。结果表明,基于加权一阶类高斯匹配滤波算法在处理低信噪比、实时三维重构等方面具有良好的实际应用前景。     

基于多媒体技术的三维人物图像动态重构

针对基于自标定的三维人物图像动态重构方法不能准确获取人物运动形态的三维位置,重构结果存在较高的偏差的问题,提出基于多媒体技术的三维人物图像动态重构方法,采用单目图像重构算法完成人体三维姿态重构。对多媒体技术中单摄像机拍摄的单目人体运动图像进行重构时,首先基于人体树状模型,采用基于部件检测器的二维肢体检测算法完成人体二维肢体检测;再采用基于关节点图像坐标的三维姿态重构算法,依据人体二维姿态检测结果,通过预测关节点反投影误差的退火粒子滤波算法完成人体三维姿态的跟踪,实现三维人体图像动态重构。实验结果说明,所提方法可准确实现三维人物图像动态重构,具有较高的重构精度和效率。     

一种基于MRF的单幅图像数据的三维重构方法研究

综合分析了常见的基于图像的三维重构方法的优缺点,提出了一种基于单张图像,采用马尔科夫随机场(MRF)推断3D位置和方向的3D重构方法。该算法首先将图片分割成多个小的区域(超像素块),并假定空间场景由许多很小的平面组成,超像素块与平面相互对应,对图像中每个超像素块求取出一组特征向量(纹理、颜色等),使用MRF模型化平面参数之间、超像素特征向量与平面参数之间的关系,采用监督学习的方式求取相关参数,求解MRF模型,并根据平面参数进行场景重建。这种算法不需对场景结构做明确的假定,因此较之以前的方法可以获得更多3D结构细节信息。用该方法对200张图片样本进行验算,样本中有60%实现了较为准确的3D重构。     

一种基于飞行时间相机的点云目标提取方法

基于飞行时间(Time of Flight,TOF)原理的深度相机成像方法不同于二维图像来计算三维信息,而是通过光在空气中的飞行时间,来计算出目标的距离,从而直接获取场景目标的三维点云信息。本文通过研究基于飞行时间红外相机的三维重建技术,设计了一种基于飞行时间红外相机的点云目标提取方法。利用飞行时间相机直接获得场景的三维点云数据,提出一种双阈值空间滤波算法,对点云数据进行空间滤波,并对滤波效果进行了对比评价。在双阈值空间滤波算法的基础上提出了一种改进的基于法向量的随机抽样一致性(RANSAC)算法,实现了对三维点云数据的目标提取,为基于飞行时间相机的场景目标三维重建奠定了基础。     

Plane surface detection and reconstruction using segment-based tensor voting

A Segment-based Tensor Voting (SBTV) algorithm is presented for planar surface detection and reconstruction of man-made objects. Our work is inspired by piecewise planar stereo reconstruction. During the vital procedure to detect and label the planar surface, the two main contributions are: first, tensor voting is used for obtaining the geometry attribute of the 3D points cloud. The candidate planar patches are generated through scene image segment of low variation of color and intensity. Second, we over-segment the scene image into the segment and the candidate 3D planar patch is generated. The SBTV algorithm is used on 3D points cloud sets to identify the co-plane on the candidate patch. After detecting every planar patch, the geometry architecture of object is obtained. The experiments demonstrate the effectiveness of our proposed approach on either outdoor or indoor datasets.     

基于多视影像的三维数码城市快速自动建模方法的研究

提出了一种基于多视影像的三维数码城市快速自动建模的方法。首先获取重建区域的多视(多角度)影像,经过数字摄影测量处理之后,自动获取地面的三维信息,然后在人工干预下半自动地获取建筑物的几何信息,并自动从多视影像中提取建筑物屋顶和墙面的纹理,建立建筑物的三维模型,最终建立重建区域的三维场景。实验结果表明,该方法是可行的、有效的。     

基于人工智能的足迹识别与特征提取

针对战场感知及侦破现场中传统人工主观经验检验与识别模式误差较大的问题,提出了一种基于人工智能的足迹识别与特征提取方法。采用三维形貌重构系统进行足迹图像采集,并将数字图像处理算法与传统足迹检验法结合,提取足迹的区域关系特征和形状长度特征,进而采用支持向量机的模式识别方法对提取的特征进行立体足迹身份鉴别对比实验。实验结果表明,所提方法准确率超过人工鉴别准确率,达到99.1%,可应用于战场感知及侦破现场足迹准确检测与识别,也可推广应用于人体身份鉴别的相关领域。     

基于HLA和Vega的目标跟踪算法测试系统

介绍了目标跟踪算法测试系统的构建方法,采用Multigen Creator创建目标及背景的三维数字仿真模型,在Vega视景仿真中利用数字仿真模型构建仿真场景,并利用HLA实现分布式仿真试验系统。     

基于激光扫描的人脸三维重建方法

针对人脸三维重建,基于RGB 激光扫描系统,提出了一种彩色三维重建方法。首先,以直接标定的方法,建立了数码相机采样图片的像素坐标系与世界坐标系的映射关系;利用相机拍摄的三色激光照明下的标准色板图像,标定了数码相机对三原色的感光曲线,即建立了相机三原色记录值与标准值之间的关系。然后,以人脸为目标,提出了从获取扫描数据到进行三维重建的完整方法。最后,经迭代法匹配,输出为通用的三维模型格式,实现了人脸在毫米量级上的三维重建。该方法简化了标定过程,算法简单,系统造价低,可推广至各种物件的三维扫描重建。     

基于PCA-TrICP的多源点云无缝三维重建

针对三维重建时使用单一数据源的局限性问题,融合异源的倾斜影像和三维激光点云进行三维实景重建。在前期工作中,利用倾斜摄影技术对校园图书馆建立初始模型,生成影像点云,并使用三维激光扫描仪获取其立面数据,完成去噪及拼接等预处理工作。针对预处理过后的影像点云和激光点云数据的配准,首先使用主成分分析方法对数据降低维度,对齐跨源点云的姿态方向,并利用数据的空间几何中心匹配得到初始位姿;然后使用TrICP算法完成低重叠率的跨源点云的精确配准。实验结果表明,本文粗配准方法的精度达到0.32 m,远高于快速点特征直方图算法精度;在精配准的精度分析中,建筑物立面的独立精度为0.03 m、0.08 m、0.22 m,整体精度相对于传统ICP算法提高了53.5%,达到了0.08m。     

彩色数字全息波前重建算法概论

基于单色CCD记录彩色数字全息图的光学系统及衍射的数值计算理论,综合评述彩色数字全息波前重建的常用算法。对一种只适用于静态物理量检测的波前重建算法做了重要改进,不但消除了频谱混叠对重建光波场的影响,而且让该重建算法适用于动态物理量的实时数字全息检测。并将研究工作推广于彩色CCD记录彩色数字全息图的光学系统,给出了三色光照明下重建物体彩色图像的实例。     

基于多幅未标定图像的三维度量重构

提出了一种基于多幅未标定图像，恢复场景三维几何的优化矩阵分解算法，该算法先通过迭代逼近得到射影重构，然后通过估计绝对二次曲面，将射影重构更新到度量重构。采用真实图像测试，获得好的实验结果，说明该方法简单易用。