颜色视觉匹配中明度阈值的评价

为了对颜色视觉匹配中的明度阈值特性进行评价,采用在阴极射线管显示器上获得的颜色刺激,在5个不同明度的中性色背景下,标准刺激的明度L*从5到95以5个CIELAB单位为变化步长,共对19个不同明度的中性标准颜色进行视觉匹配实验。通过对实验结果的处理和分析,验证了关于颜色刺激视觉辨别明度阈值与背景明度之间相关性的韦伯法则和crispening效应,同时利用颜色视觉匹配数据对基于CIELAB的相关色差公式进行了评价和比较,CIEDE2000具有最好的明度差预测性能,CMC次之,CIELAB和CIE94最差。     

基于CCD图像的火灾空间定位方法

大空间中火源的空间位置的定位,一直是火灾自动探测与自动扑救中的难点。研究了一种利用单一CCD摄像头进行火灾自动空间定位的方法。根据计算机视觉原理,利用固定在自动消防水炮末端的CCD摄像头随水炮旋转扫描时的角度、位移变化,将CCD摄像头在不同位置所拍摄的图像中火源图像坐标和火源的空间坐标建立联系,从而实现了火源空间位置的自动定位。     

小视角对颜色差别阀的影响

在均匀颜色空间的颜色差别计箅中,亮度和色彩的作用是相关且不同的,尤其是在目标尺度对人眼张角(亦称视角)小于30角度分的条件下观察,由于亮度差和色彩差受视角变化的影响程度不同步,使得人眼颜色差别分辨阈亦不确定。本文通过一定的试验和计算,探讨了在不同的亮度差和色彩差的情况下,颜色差别阈受视角影响的变化规律。     

基于特征圆单目视觉的飞机舵面角位移标定技术

提出了一种基于特征圆单目视觉的非接触式飞机舵面角位移标定技术。用一台数码摄像机对固定在飞机舵面上的特征圆进行拍照,经数字图像处理后确定五个特征点的坐标,利用针孔成像和射影变换原理建立物像空间坐标解算模型,计算出特征圆的法线相对方向和圆心的相对位置,舵面角位移由该圆的法线方向确定。仿真结果表明,该方法具有标定过程简单、实时、快速和准确的特点,标定精度可达到0.1°。该技术也可用于航天器上实时测量交会对接时的相对位姿参数。     

机器人头部的视觉跟踪系统研究

对运动目标进行识别和跟踪是机器人视觉的一项关键技术。提出了一种可以快速跟踪运动目标的系统设计方案,采用了双计算机处理和Memolink通信方式的机器人控制结构,以图像处理为基础,在图像经过校正之后,通过区域分割和目标识别两个步骤来确定目标的位置,并控制机器人对目标进行跟踪。实验表明,该方法具有较高的速度和准确性。     

立体视觉测量中的图像匹配策略研究

立体视觉测量广泛应用于机器人导向和各种柔性制造系统中 ,其中图像特征的准确匹配始终是一个难题。推导了共极性线方程 ,采取相关匹配和特征匹配相结合的方法来提高图像匹配的速度和精度 ,利用建模估计得到匹配像点的精确坐标 ,使三维测量精度达到目标距离的 1/10 0 0 0左右     

基于机器视觉的离散傅里叶变换目标识别方法

提出了一种基于机器视觉与离散傅里叶变换的目标特征识别方法。利用计算机图像技术采集和处理图像信号;利用离散的傅里叶变换对图像数据提取特征,能够更好的辨别数据细节,从而可通过图像的比对来实现目标的识别。该方法在对实际的静止图像进行处理与计算后,能够很好的对图像的细节变化进行识别。     

基于支持向量机的肤色滤波器

为了探测图像中的肤色像素，提出了一种新的方法-支持向量机（SVM：Support Vector Machine）方法.它是一种基于肤色的非特定人的面部定位方法，是非接触人机交互技术和机器视觉中的一个重要内容.实验结果表明，采用支持向量机方法较传统人工神经网络方法不仅有更高的探测准确性，而且具有更好的推广性能.由于SVM采用结构风险最小化（SRM：Structural Risk Minimization）准则，在最小化训练误差（经验风险）的同时，尽量缩小模型预测误差的上界，从而使模型有更好的泛化能力.     

基于BP网络分类器的交通标志识别

针对中国全部3大类116个交通标志,即禁令标志、指示标志、警告标志,用BP网络实现分类功能.实验中使用了3种测试集,即加高斯噪声、水平扭曲和日本交通标志实景图,对BP网络的分类性能进行了测试.实验结果表明:用BP网络实现交通标志粗分类功能的效果是比较理想的,对交通标志的颜色失真和形状失真均具有较好的容错性和鲁棒性.