基于编码结构光的物体表面点云获取算法

为了解决基于结构光的三维重建中摄像机观测条纹与投影仅模式之间的匹配问题,提高点云数据的精度,采用De Bruijn序列对结构光进行编码,基于全局优化思想对条纹边界进行最优邻域匹配(BN-Matching),并针对结构光图像的特点和用途提出了边界检测算法.该编码方法结合时分多路复用与空间邻域两种编码的思想,对物体表面的连续性和单调性不作限制.实验结果表明,边界检测及匹配算法有较强的鲁棒性,获得的点云数据能够满足后续三维表面重建的要求.     

基于单幅光模板的高分辨率可靠3维形貌重建

如今在计算机视觉领域,基于结构光从2维图像重建物体的3维轮廓已成为研究热点。然而低分辨率、纹理受限、对光照敏感是此项技术实际应用的主要制约。由于结构光视觉的关键技术是编码解码,因此为了进行高分辨率可靠的3维形貌重建,提出了一种新的彩色编码结构光技术,用来对单幅图像进行3维重建。该技术首先设计一个基于De Bruijn序列的等距白色光条间隔的彩色光模板,同时采用K均值聚类的方法来匹配投影仪和摄像机平面之间对应的光条颜色。然后引入聚类的统计特征量,以自适应不同场景、纹理,使之能够在无控光照条件下实现光条边界局部的精确定位、模板正确匹配和解码。另外,针对静态场景,同一光模板相移方法还可以获取高分辨率的3维形貌,可适用于高密度重建任务。实验结果表明,该方法可在日常光照下重建高分辨率可靠3维模型,并可提高3维形貌获取的适用条件。     

基于彩色结构光的自动编码算法

针对光栅投影三维轮廓测量中被测对象所含特性越来越复杂,提取到的细化光栅条纹存在大量断裂,导致细化条纹编码困难的问题,提出了一种基于彩色结构光的自动编码算法。设计了一种新的彩色结构光模型并且给出了其设计原理,实现了一种新的条纹自动编码算法。该算法从投影的彩色结构光栅中提取到带有颜色信息的细化光栅条纹,通过判断条纹最佳相邻的连通区域依次对其每种颜色的细化条纹进行编码,最后利用光栅模型的周期性进行组合编码得到完整图像的条纹编码。仿真实验结果表明：该彩色结构光模型设计简单,条纹自动编码算法的准确率较高,其误差能够降低将近10%,利用得到的条纹编码数据能够重建出较理想的三维点云数据模型。     

一种点云数据获取的编码结构光方法研究

介绍了采用De Bruiin序列对结构光进行编码,基于全局优化思想对条纹边界进行最优邻域匹配,利用增加约束的动态编程遍历最优匹配路径网格得到最优匹配路径;对畸变条纹图像进行颜色校正,提高了边界检测的准确率.该编码策略解码简单,匹配算法能取得较好效果,得到的点云数据精度能够达到三维表面重建的要求.     

用聚类算法提取基于彩色特征的语义物体

该文提出一种用聚类算法提取基于彩色特征的语义物体的方法。首先把RGB空间转化为L*a*b*空间,然后用最近邻算法进行聚类,把图象中象素依次聚类到各个颜色区域中,最后,根据彩色信息提取出语义物体,实验表明该方法具有实用性,并且对图象语义信息的研究有很大的帮助。     

基于蚁群和带空间约束FCM的荔枝图像分割算法

准确地提取荔枝果实的完整轮廓对采摘机器人自动识别与采摘至关重要。以蚁群和模糊C均值（FCM）聚类为理论基础,选用符合荔枝颜色特性的L*a*b*颜色空间,提出一种基于蚁群和带空间约束FCM的荔枝图像分割算法。该算法利用L*a*b*颜色空间的a*通道正轴代表红色和负轴代表绿颜色进行初始分割,然后利用蚁群聚类算法全局性和鲁棒性的优点确定FCM的聚类中心,用引入空间约束的FCM完整地分割出荔枝果实。实验结果表明此方法实现了荔枝图像完整地分割,并且满足了采摘机器人后续的荔枝识别与采摘,对成熟荔枝分割的正确率达到了87%。     

基于自动获取彩色目标的手臂运动轨迹跟踪

将计算机视觉应用于对示教者动作的分析,控制机器人完成动作轨迹的复现,成为机器人智能化的一个研究方向。针对机器人模仿示教者动作的视觉需求,提出一种基于自动获取彩色目标的目标跟踪算法。该算法在L*a*b空间采用k均值聚类算法对彩色图像分类;在HSV空间基于H分量采用直方图门限法识别彩色目标,最后采用camshift算法实现在图像序列中对目标轨迹的跟踪。通过对人体手臂关节点运动轨迹跟踪的实验表明,该算法能自动准确地识别多个彩色目标,并自动生成手臂关节运动轨迹,是机械臂模仿示教者动作的关键技术之一。     

基于预警等级的空间数据集伪彩色编码算法研究

针对空间数据集可视化能力差、基于视觉的统计分析难度较大、空间数据信息表达不完全等问题,提出一种基于预警等级的空间数据集伪彩色编码算法。在该算法中,首先对空间数据集进行三维空间数据集模型构造;然后进行三维空间数据集属性集合的灰度级映射,依据灰度级与彩色空间系统的映射关系对基于预警等级的彩色空间映射色彩变换函数的颜色聚类参数进行聚类,根据灰度级的阈值区间进行伪彩色色彩变换函数赋值;最后对伪彩色编码的颜色条纹带进行色彩渐进插值平滑过渡处理。实验证明,该算法处理的基于预警等级的空间数据集色彩渲染层次感强、色彩过渡平滑,有利于空间数据集信息的表达。     

彩色编码结构光测量系统器件非线性校正

在彩色编码结构光测量系统中,为解决伽马畸变和颜色串扰导致的CCD接收相位非线性问题,提出一种基于彩色灰度图像的伽马值预编码法.根据CCD对彩色三通道响应程度的差异,分别对各通道投影灰度引入不同预编码值进行预调制,同时求取串扰逆矩阵对颜色串扰进行补偿.为验证该方法的有限性,搭建光栅投影结构光三维测量系统.实验结果表明:该方法能够校正各通道光栅条纹的非正弦性,包裹相位的相位误差得到大幅减少.与已有的校正方法相比,该方法的校正效果更好.     

基于边界信息的结构光编解码方法

针对传统结构光编解码算法在处理有遮挡、阴影的光栅条纹时会导致错误的解码,且得到的不同编码值条纹会出现重叠现象的问题,通过采用改进的Canny算子提取黑白条纹之间的边界,提出一种基于边界信息的结构光精确编解码算法.根据结构光条纹图像的特点对Canny算子进行改进,使其适用于条纹边界精确提取.在结构光编解码方法中,首先建立描述结构光图像序列条纹边界的编解码二叉树,然后设计边界定位和解码算法来求解未知边界的编码值,再构造边界匹配算法来消除不同编码值条纹部分重叠的问题,最后实现对由于遮挡、阴影引起的断开边界的解码.实验结果表明,该算法对条纹进行解码的精度更高、误判率更低,并且对形状复杂的物体的条纹图像具有较好的抗干扰性.     

小波模极大值在图像消噪中的应用

提出利用小波模极大值进行图像消噪方法,对含噪声图像进行离散平稳小波变换和噪声标准差的估计,在Bayes-shrink阈值计算的基础上,得到消噪的阈值计算公式。对各尺度各子带的小波系数模极大值进行判断,获得由图像边缘产生的小波系数,使用自适应多阈值的方法在小波各尺度、各子带萎缩非图像边缘产生的小波系数。经平稳小波逆变换得到消噪后的图像。实验结果表明,与以前消噪方法相比,该方法具有更好的效果。     

基于贝叶斯最大后验估计的局部自适应小波去噪

利用图像小波子带内系数的相关性,提出了一种局部自适应小波去噪方法。首先在贝叶斯最大后验概率准则下推导出基于拉普拉斯先验分布的MAP估计表达式和子带MapShrink阈值。为得到局部自适应的MapShrink阈值和去噪算法,提出将子带内的每个小波系数建模为具有不同边缘标准差的拉普拉斯分布,而边缘标准差又假设为强局部相关的随机变量,可通过邻域局部窗口进行估计。实验结果表明,与经典的子带自适应去噪算法相比较,该方法获得了明显的峰值信噪比增益,主观视觉效果也得到了改善。     

先优化后分类改进的小波域图像去噪方法

提出一种先优化后分类改进的小波域图像去噪方法。该方法是对现存NeighShrink去噪方法的改进,用stein的无偏风险估计,在小波域每一个子带确定一个最优的阈值和邻域窗口;根据邻域阈值的大小,将子带内的每个小波系数划分为“小”系数或“大”系数;对“小”系数直接置零,对“大”系数采用一种具有局部空间强相关性的零均值高斯模型,通过最小均方误差准则得到真实系数的估计。实验结果表明,该方法在峰值信噪比指标上明显优于NeighShrink方法,同时有效地保存了图像的纹理信息,视觉效果较好。     

基于小波域维纳滤波的图像降噪技术

传统的小波域局部维纳滤波器的参数由小波系数的某个邻域上的系数或某个邻域上的系数加上相邻尺度上的对应系数所估计,由于邻域不可能取得很大,这样会导致在某些点上估计精度的下降.对此,该文首先分析了传统的小波域局部维纳滤波器的估计误差,然后根据分析的结果,提出了一种对该算法的改进,即先用适当的门限值对小波系数进行阈值化处理,再进行局部维纳滤波.对不同噪声水平的测试图像的仿真结果表明,该改进措施可以有效地改善小波域局部维纳滤波的降噪性能,而且噪声污染越严重,改善越明显.     

基于分频带最优阈值函数的电力信号去噪

研究电力信号在传输过程中受到噪声污染问题。由于电网负荷较大,系统的运行随机性强,系统非线性引起电力信号噪声严重。针对小波阈值去噪算法存在较大的缺陷,传统改进算法全局阈值去噪的局限性,提出了一种适合电力信号去噪的分频带(分层)最优阈值函数去噪方法。新方法根据电力信号与噪声各频带能量分布特性得到各频带最优阈值,并对含噪电力信号逐层分频带最优阈值函数去噪处理,明显地降低了波形畸变率。仿真与实验结果表明,分频带最优阈值函数去噪方法明显提高了电力信号的去噪效果,提高了电力信号的检测精确度。     

基于小波变换的语音增强方法研究

分析了小波去噪原理,根据随机噪声的小波变换系数在不同尺度上的传递特性和噪声信号奇异性与小波模极大值的关系,同时考虑到语音中浊音和清音的特点,提出了一种改进阈值的小波域语音增强方法。在阈值函数中引入参数,通过调整参数以获得最佳的小波系数的阈值估计,使得改进阈值介于硬阈值与软阈值之间。利用改进阈值对染噪语音信号的小波系数进行阈值处理,既抑制了噪声,又减少了语音段信息的损失。仿真结果表明,这是一种有效的语音增强方法。     

基于小波系数关系的图像去噪方法

为了在保留图像边缘信息的同时,尽可能地去除图像噪声,提出一种基于小波系数尺度间和尺度内关系的去噪方法。该方法使用小波系数的相关系数和邻域小波系数的平均幅值来分别表示小波系数的尺度间和尺度内关系,并以此来辨别出图像的边缘信息和噪声;同时提出了一种阈值函数来处理图像的小波系数。实验表明该方法能取得较高的信噪比,并能保存图像的一些细节信息。     

基于排列熵的振动信号小波包阈值去噪研究

工程实践中的振动信号往往存在噪声干扰而导致信号特征信息无法显露,传统小波包软、硬阈值函数去噪形式固定,无法依据信号小波包分解系数的噪声干扰情况进行调整.据此,提出一种新的介于软、硬阈值函数之间的改进小波包阈值函数,并将排列熵作为信号含噪情况表征参数引入阈值函数中.对信号小波包系数进行排列熵计算,并依据该值对阈值函数进行自适应调整,使得新的阈值函数能够对含噪较多的小波包系数进行大尺度收缩而对含实际信号特征较多的小波包系数尽可能地保留,从而达到最佳的去噪效果.对滚动轴承振动实验信号的去噪分析,并与其他方法进行对比,验证了该方法的有效性与优越性.     

基于自适应小波阈值的心电信号降噪方法

多尺度分析对于小波阈值的选取以及小波函数的设计依赖性较强,针对不同个体心电信号的降噪效果差异性较大。提出一种自适应的小波阈值计算和选取方法,该方法在启发式阈值优化方法基础上融入了小波分解层数和层级影响因子,通过动态调整每一层小波系数的阈值计算函数实现更加合理的信号分解与降噪处理。实验结果表明所提出算法在心电信号降噪效果方面获得了较好的表现,能够满足临床应用需求。     

一种基于领域阈值的小波图像去噪算法

为了去除图像中的噪声,文章利用图像分块的思想,结合阈值去噪法和最小均方误差估计(MMSE),给出了一种基于领域阈值的小波域图像去噪算法。该算法与经典的子带自适应阈值去噪法BayesShrink算法相比,本文算法在峰值信噪比和视觉效果上都好于BayesShrink算法。