紧凑折反式仿生复眼及图像快速拼接识别算法

针对多相机阵列复眼质量大与图像数据生成量高的问题,开展多通道-单探测器构型的大视场仿生复眼成像系统及其图像快速拼接识别算法的研究。通过光路折反与光程归一的方式,实现多视角子眼共像面与分区成像。根据折反式复眼成像特征,提出特征图级下基于区域结构相似性的图像快速拼接算法。配合目标识别卷积神经网络,实现紧凑空间下大视场全局图像的快速重建与目标识别。所提出的复眼系统有效光学视场角为138°×75°、光学尺寸为29.78 mm×19.74 mm× 6.86 mm、全局图像拼接速度为0.011 s。紧凑型折反式仿生复眼具有体积小、视场大、计算开销少的特点,能够为载荷与算力受限的小型无人设备与低速弹箭提供广域视觉成像与快速图像拼接识别能力。     

基于HSV分割与Meanshift的多目视觉系统设计

实际应用中双目测距系统观测范围较小,目标物在运动中内部纹理与外部轮廓经常发生变化,且基于双目视差的测距方法需要人工进行视差图同位置点确认。本文提出了一种结合HSV图像分割法与Meanshift算法的多目视觉测量系统。利用目标物自身HSV特征作为目标物与背景分割的条件,将目标物从复杂背景中提取;通过Meanshift算法将提取出的目标物所在区域作为迭代模板,逐帧对目标物进行识别与跟踪;提出了一种基于双目视觉系统拓展出的多目视觉测距系统,对目标物进行实时测距。实验中以四相机组合多目系统为例,结果表明该系统能够自动对目标物进行识别跟踪与测距,精确度较高,观测范围大且不需要人工点选,较一般的双目视觉系统相比更为出色。