点云数据的管道面重构

针对反求工程中管道面重构问题，提出了一种从点云数据中直接提取管道面特征参数的算法.算法
分为两步：第一步将管道面数据视为过渡特征数据，利用过渡特征提取原理获得管道面的一系列截面线
，经概率统计方法进行噪声去除后，得到准确的截面线及其半径.第二步是由截面线的中心确定管道面的
脊线点列.利用移动球法，球的直径即是采样步长，沿着脊线方向对点列进行均匀采样，然后对采样点列
进行高斯平滑，获得光滑均匀的脊线点列.用三次B样条曲线拟合采样点列而获得脊线.计算实例表明，该
方法能够稳定、准确地提取出管道面的几何特征参数.     

基于离散点云的拉伸面与旋转面参数提取技术研究

为了提高拉伸面和旋转面参数提取的精度和抗噪声能力,依据拉伸和旋转面在各点的法矢与拉伸方向及旋转轴的几何约束关系,利用随机抽样一致性算法结合最小二乘法提取拉伸方向和旋转轴,然后采取全局约束策略,通过对轮廓数据整体拟合来提取轮廓线.实验证明了算法的有效性、鲁棒性和精确性,为逆向工程中高质量的重建曲面奠定了良好的基础.     

基于Contourlet域特征点的医学图像零水印算法

针对医学图像在传输过程中有可能泄露患者信息的问题,提出一种基于Contourlet域特征点的零水印算法.该算法首先对图像进行Contourlet分解,以此得到低通图像; 然后在低通图像中提取出SIFT特征点,并根据特征点的分布自动定位感兴趣区域(ROI); 最后筛选出一定数量的特征点,以生成特征向量用于水印嵌入.实验结果表明,该算法在抵抗高斯噪声、 JPEG压缩、旋转、缩放、剪切等攻击时具有很好的鲁棒性,可有效保护医学图像中的信息.     

基于旋转采样光场数据的物体表面重构

光场的旋转采样模式与图像重建的扫描模式具有相似的几何特性.借鉴图像重建的全刻画模型,提出一种基于旋转采样光场数据的物体表面重构算法,给出了旋转采样光场的参数化表示方法,建立了刻画旋转采样光场数据与物体表面关系的模型,得到物体表面特征点对应光线在旋转采样光场中的分布函数.根据分布函数结合图像的特征点匹配建立表面特征点位置的重构算法,由表面特征点生成物体表面的三维点云,实现物体的三维表面重构.实验结果验证了提出的基于旋转采样光场数据的物体表面重构算法的可行性和有效性.     

高斯插值哑像素边缘检测算法的优化

针对传统的高斯插值算法运用在图像检测上定位不准确,定位精度随着所选择定位角度的不同而不同,效率低等问题,对高斯插值亚像素边缘检测算法进行了优化．首先,通过LOG算子获得像素级的边缘后,进行Hough变换,得到图像边缘的斜率和在垂线方向相应点,并设置新的坐标系;然后,利用泰勒级数插值法在新的坐标系下获取灰度值的方向梯度;最后,对变换后的亚像素梯度方向进行高斯插值计算．实验结果表明：优化后的方法比传统的算法可以得到更好的精度,更高的效率,且具有方向不变性,验证算法的精度达到0．05个像素,有效地提高了图像边缘提取的精确度．且将该算法运用于刀具几何参数的检测和视觉设备效果很好．     

基于数字图像的单只燃烧器射流几何特征参数提取

提出一种燃烧器射流流场分析及几何特征参数提取的方法,实现流程包括:①采用加权中值滤波算法抑制射流图像离散点噪声;②采用种子区域生长算法将射流从图像背景中分割;③采用自适应边缘检测算法检测射流边缘像素点;④采用广义最小二乘法对射流边缘点进行线性拟合;⑤确定射流的几何中心线位置、中心角及射流扩展角等特征参数.研究结果表明,当处理图像噪声窗口为10×10,选择射流图像中亮度值最高的像素为种子,同时以5%为误差限确定生长准则时,整个流程消耗时间与精度处理的匹配最优.该燃烧器流场的实时测量与分析的方法具有较好的应用前景.     

基于图像力场理论的ORB特征优化方法

针对现有的移动机器人视觉图像ORB特征受图像尺度、光照和旋转影响比较大的问题,提出了一种基于图像力场理论转换的优化ORB算法.通过计算图像熵值确定图像金字塔尺度,构建稳定的ORB特征,以此解决ORB特征点的尺度不变性.采用ORB特征点的引力方向作为特征点描述子的主方向,优化ORB算法的旋转不变性.利用PROSAC算法剔除冗余ORB特征点.结果表明,本文方法在一定程度上提高了ORB特征点描述子的准确度和匹配正确率.     

人脸图像特征点的定位与提取方法的研究

对于复杂的人脸模式，脸部特征定位是人脸自动识别技术的关键.对人脸图像特征点的定位过程和提取算法进行了研究.通过对人脸图像进行增强与平滑等预处理，并生成清晰完整的二值化图像；利用灰度积分投影曲线确定人脸区域，以缩小定位范围；同时找到垂直方向上人脸特征的大致位置，以便进行下一步的特征提取工作；以粗定位为基准，按照适当的方法对眼、鼻、嘴的特征点依次准确提取.利用粗略与精确两步定位过程方法，在简化处理的同时，可准确提取正面人脸图像中的特征点.实践证明，该方法直观、可靠，具有良好的实用性.     

Harris-SIFT算法及其在双目立体视觉中的应用

为了降低尺度不变特征变换(SIFT)算法的复杂度,提高算法的实时性,克服算法提取的特征点不是角点的缺点,该文提出了一种新的Harris-SIFT算法。该算法首先用Harris算子提取图像的特征点,然后为每个特征点定义主方向,最后将特征描述子的坐标旋转到与特征点的主方向一致,计算出每个特征点的特征向量描述子。双目立体视觉图像匹配实验结果说明了该算法的有效性。     

基于GMM的人体运动姿态的追踪与识别

随着人工智能等技术的兴起,利用机器视觉对视频中运动目标进行追踪与识别在工业、交通、医疗和运动训练等领域都得到应用.对视频中人体运动姿态进行准确快速的检测,是目前一个热门的研究方向.本文采用改进的混合高斯背景模型(GMM)算法对视频每帧图像进行前景提取,通过帧间差分法分析得出不同差值对应的学习率,从而实现对背景模型更准确的更新,进而得到一个精确的二值化的前景图像;并将生成二值图像由更新后的像素与高斯B均值比较,得到背景或前景图像;再对处理后视频图像进行比对,利用Shi-tomasi算法提取图像特征点并进行追踪,获取运动目标轮廓并绘制出边缘,经过SVM训练实现对走、跳、跑3种人体运动姿态的实时追踪和识别.     

三维重建表面几何特征的提取与参数测量计算

对三维重建结果的表面特征进行提取和误差分析,是提高三维目标测量精度的关键步骤. 提出了对三维重建表面几何特征进行提取,并对其进行参数测量计算的方法. 首先利用STL文件对三维重建得到的目标点云数据进行读取、导出并筛选,得到三维重建目标的点云数据,通过迭代计算生成CAD模型表面点云数据. 再提取重建目标与CAD模型的几何特征,计算粗糙度、平行度和平面度等几何参数特征值,进行误差比较和分析,最后将该结果反馈至三维目标重建过程中. 实验结果表明,提出的方法能有效地提取三维重建结果表面几何特征及对表面进行测量计算.     

基于散乱点云数据的曲面重构方法

散乱点云的三维重构有广阔的应用前景,通用高效的重构算法是研究重点之一,目前大多采用三角面片重构,与通用CAD/CAM系统中的四边域重构不兼容。本文提出一种在三角域上对散乱点云数据进行NURBS曲面重构的方法,结合了三角面片重构的灵活性与NURBS曲面重构的通用性。首先对测量点     

单目视觉坐标测量方法

为了解决现代化生产中对高精度、大尺寸、三维整体现场在线测量技术的需求问题,提出了一种基于光学测头成像的单目视觉坐标测量方法。该方法以光学测头上的光学特征点作为成像目标,利用单个摄像机获取测量信息。测量过程中,通过分析光学测头上光学特征点的二维成像坐标,利用特征点之间已知的几何约束知识和摄像机的透视投影模型,建立特征点与对应像点的求解关系。通过基于奇异值分解的位姿优化算法确定特征点的空间位置坐标。根据特征点与测尖间已知的位置约束关系确定被测点的空间坐标,从而实现坐标测量目的。测试实验结果表明,该方法切实可行,系统的测量不确定度小于0.32mm。     

改进的SIFT算法在图像特征点匹配中的应用

为了提高图像拼接过程中常用的SIFT(尺度不变特征)算法的特征点匹配准确率,减少误匹配特征点的数量,为后续的图像拼接提供准确的依据,通过将SIFT算法和RANSAC(随机抽样一致性)算法相结合,提出了一种提高SIFT算法匹配准确率的算法。在利用SIFT算法对目标图像进行特征提取以及特征点匹配后,再由RANSAC算法利用迭代方式估算出一个合理的数据模型,剔除掉不符合该模型的错误匹配点。最后利用该算法得到的匹配特征点进行图像拼接,拼接后的结果表明该算法准确、有效。     

点云表示的旋转体文物碎片的整体特征的估计

从来自旋转体文物碎片中估计出旋转轴,利用轮廓线这些整体特征有助于快速修复文物。这里主要针对常见的旋转体文物,利用文物碎片的三维点云数据,给出估计旋转轴和轮廓线的方法。利用直线几何相关理论计算出整个物体的旋转轴。估计轮廓线算法首先对碎片的三维点云数据进行投影,得到二维的点云数据;然后再采用平方距离最小（Square Distance Minimization,简称SDM）方法用B-Spline曲线拟合这些二维点云数据。实验结果表明估计出的旋转轴和轮廓线能迭到较好的效果。     

植物景观三维图像边缘锐化方法

针对当前植物景观三维图像表面点自相似性系数较低,边缘锐化效果较差的问题,提出基于色调映射和颜色特征分解的植物景观三维图像边缘锐化方法.采用稀疏线性组合方法进行植物景观三维图像的边缘轮廓特征分解,提取植物景观三维图像的边缘分块特征量;根据植物景观的表面点、细节区域进行植物景观图像超分辨率重构和模板匹配,重建植物景观图像的整体直方图分布模型,采用色调映射和颜色特征分解方法,获得植物景观三维图像边缘锐化表面点自相似性系数.仿真结果表明,该方法获得的自相似性系数较高.     

基于切片图像的血管三维重建方法

研究了基于血管切片投影图像的血管三维重建问题。通过对所给血管切片图像格式的转换 ,利用细化方法和轮廓边缘检测的 Kirsch算法 ,构建了切片图像的骨架 (中心线 )和轮廓线 ;提出了最小距离最大半径法 ,得到了切片图像最大内含圆的圆心和半径。对于球心坐标及其在 XY,YZ,ZX坐标面上投影的散点图 ,利用非均匀有理 B样条 ( NURBS)技术、三次样条插值方法对散点数据进行拟合 ,分别得到了三坐标面的投影图及空间中轴线的方程。进而建立圆柱螺线模型 ,利用最小二乘原理对散点数据再拟合 ,得到结果如下 :中轴线为圆柱螺线 ,半径为 30 ,在 3个坐标面 XY,YZ,ZX上的投影分别为 :半圆弧曲线、正弦曲线、余弦曲线 ,并给出了相应的算法。最后 ,利用得到血管的中轴线方程及半径 ,建立了血管的管状曲面模型 ,对血管进行了三维重建     

多目立体视觉三维重建系统的设计

针对工业产品质量检测过程中产品三维表面的重建问题,提出一种基于多目立体视觉三维重建方法.设计了一套由八个直线分布的工业相机构成的三维重建系统方案.首先通过图像采集模块,在八个不同方向对目标物体进行图像采集.其次对采集到的图像进行预处理,其中包括图像背景抑制和目标物体分割.然后通过相机标定模块,对八个相机进行标定,获得它们的内外参数,并结合Harris角点检测及高斯差分检测算法对预处理后的图像实现特征点提取.在此结果上,再利用三角形法对提取到的特征点进行匹配和校正.最后采用泊松表面重建方法准确地获取和优化角点,并找到角点特征的匹配点,从而对物体进行三维表面的精确重建.实验结果表明,设计的系统能够重建出静止物体的局部三维表面,重建结果中的物体表面完整,结构清晰,表面上的字符重建完整,能够很好地进行识别.