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药品泡罩包装缺陷机器视觉检测技术的研究--优秀毕业论文
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基于单摄像头双目成像系统在计算机视觉中的应用研究|双​目​视​差​ ​双​目​立​体​视​觉
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你可能喜欢刘然, 导师:朱庆生,基于计算机立体视觉的双目立体成像研究
擅长领域&专家姓名
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&>&&>&内容
文献名称：基于计算机立体视觉的双目立体成像研究
&&&&前言：双目立体成像(nocular Stereo Imaging)是指根据双目立体视觉(Binocular Stereo Vis)的基本原理,获取、产生和传输一个场景,并将这个场景展现出具有立体感的景象。基于计算机立体视觉(Computer Stereo Vision)的双目立体成像不仅是实现虚拟植物可视化立体展现的关键技术,而且在虚拟现实、机器视觉、多媒体教学、数字娱乐、产品外观设计、雕刻与建筑等领域都有着广泛的应用。本文研究的目的,就是通过对基于计算机立体视觉的双目立体成像进行研究,为它的应用提供理论和技术支持。 论文首先对基于计算机立体视觉的双目立体成像技术及理论进行了研究,然后在此基础上给出了一个基于监视器的双目立体成像,详细讨论了这个模型所具有的成像性质。最后针对该模型结合实验深入研究了三种立体对(stereo p)获取的方法:基于Hou方法的立体图像对的生成方法、已有三维模型的情况下立体图像对的生成方法和基于单目视频图像序列的立体图像对的生成方法。 论文的主要研究成果包括以下几点: 针对遮挡问题,本文提出,可以利用空间关系的定性表示与推理来表...&&&&Binocular stereo imaging means capturing, producing and transmitting a scene, and then displaying it with stereoscopic perception based on the basic principles of binocular stereo vision. Binocular stereo imaging based on computer stereo vision is not only the key technique to realize the stereoscopic display of the virtual plant, but also widely used in many fields such as virtual reality, machine vision, multimedia education, digital entertainment, appearance design of industrial products, sculpture...
基于计算机立体视觉的双目立体成像研究
Article Name英文(英语)翻译
Study on Binocular Stereo Imaging Based on Computer Stereo V
导师:朱庆生;
作者单位Author Agencies
文献出处 Article From
中国科学院上海冶金研究所; 材料物理与化学(专业)
博士论文 2000年度
计算机立体视觉;
双目立体成像;
立体图像对;
Stereo VComputer Stereo VBinocular Stereo IStereo PPStereo V
<FONT color=# &2005&&京ICP备号&仿人眼的结构原理和关键视觉技术研究--《浙江大学》2011年博士论文
仿人眼的结构原理和关键视觉技术研究
【摘要】：在现代工程技术领域中,视觉信息采集与处理具有重要的科学意义。研究人员参考人眼视觉原理,发明感知视觉图像信息的传感器,建立基于计算机技术的图像处理理论体系,开创机器视觉这一崭新研究领域。机器视觉技术已经在先进制造系统、机器人系统、智能监控、航天军工等领域广泛应用。但是多数视觉平台仅实现基本视觉功能,与真实人眼功能差异大。由于人眼具有强大的视觉信息处理能力,因此对人眼生理特性深入分析将使机器视觉研究具有更加充实的理论基础,推动机器视觉技术的发展。本文针对人眼特性研究,提出并联驱动仿生人眼机构模型；对前庭系统图像稳定机制、视觉信息注意机制以及单眼立体成像功能等方面进行深入分析和应用研究,提出仿入视觉特性的机器视觉处理理论和方法,进行建模仿真和实验分析,主要内容如下：
第一章,阐述本课题的相关研究背景、目的和意义,介绍了人眼视觉系统的基本组成及特性,对国内外仿生人眼系统及仿人眼视觉理论研究的内容和现状进行了阐述,最后分析了仿生视觉系统及拟人视觉应用研究所面临的主要问题,给出了本课题的主要研究内容。
第二章,针对广义人眼系统功能特性进行分析,建立了仿生人眼机电系统模型；提出了仿生人眼结构的假设条件和模拟人眼的多孔道球支撑结构；依据仿生学设计原理,提出了一种基于柔性执行器并联驱动的仿生人眼结构模型,包含六条模仿眼外肌的执行元件、视觉传感器及姿态检测传感器,并且根据机械加工需求选取了尺寸系统参数；针对人眼最重要的扫视运动特性进行分析,利用并联仿生人眼运动学模型和扫视运动特性,以及所设计的仿生人眼机构对典型的扫视运动进行了模拟仿真,得到了双眼运动路径及执行器运动参数；
第三章,针对摄像机异常运动对视觉连续采集的影响进行研究,分析了保证视觉连续采集稳定处理原理和方法,研究视频连续采集稳定原理。在人眼前庭动反射的启发下,分析人眼视频稳定的机理,研究了摄像机异常运动在成像平面上所反映出的规律,提出了异常运动短时预测方法。在平均分布的子空间提取特征,利用预测结果确定搜索起始点进行匹配运算,有效减小图像内容中运动目标对稳像结果的影响。分析视频稳定后导致图像部分边缘信息丢失的现象,研究人眼的视觉暂留机理,提出以时间间隔为依据对当前帧空域所丢失内容进行线性化叠加恢复,保证视频主观判断的完整性。
第四章,对人眼视觉注意机制和视网膜成像的中心-四周机制进行分析,建立基于初级视觉特征融合的视觉注意机制计算模型,提出了一种基于非线性中心-四周多尺度特征提取的计算方法,得到分辨率非线性变化的各尺度图像提取特征图。根据各初级视觉特征的自身特点及对视觉注意机制的不同作用,提出了一种基于权重系数的显著图叠加方法。对注意感知机制在视觉信息压缩处理中的应用进行研究,提出一种基于图像注视区域的压缩系数可变图片压缩算法,利用人眼视觉成像的多分辨率特性,采用Log-Polar函数设定压缩系数过渡策略,有效的降低了图片的存储空间。
第五章,分析人眼视觉注意机制对运动目标的初级特征提取特性,提出了利用高斯模型进行背景建模提取运动目标作为感兴趣区域的算法,将背景与目标分割。经典DPCM编码压缩模型中整幅图像量化矩阵固定,本文提出了一种依据关注目标设置压缩量化矩阵的算法,设计量化矩阵过渡策略,降低视觉噪声,通过编解码端传递运动区域坐标和几何信息等少量数据的策略,保证编解码端数据一致性。
第六章,分析人眼立体视觉成像机理,研究分析单眼立体视觉功能,进行合理假设,提出了一种基于单目视觉的立体建模和测量模型。通过光学原理和几何学基础,分析单一像平面对空间目标进行立体成像的可行性。对立体测量中的特征提取等数字图像处理方法进行研究,提出了一种新的利用颜色空间特性的圆形特征标记提取与亚像素中心定位算法。依据空间目标特征点在多幅变倍图像中投影的几何关系和特性,提出了一种1-D空间特征匹配搜索算法,将二维图像内容的匹配降低到一维空间。建立虚拟摄像机及实验环境模型,通过建模参数与单目立体视觉图像处理算法结果进行比较,验证了算法的正确性和可行性；与传统立体视觉方法进行比较分析,提出课题算法的特点和适合应用场合。
第七章对全文作了总结,阐述了本课题的研究结论和创新点,对后续研究工作做出了展望。
【关键词】：
【学位授予单位】：浙江大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2011【分类号】：TP391.41【目录】：
Abstract10-24
第1章 绪论24-42
1.1 课题研究的目的和意义24-26
1.1.1 课题来源与研究背景24-25
1.1.2 课题研究的目的和意义25-26
1.2 人类视觉系统组成及视觉机理研究现状26-31
1.2.1 人类视觉系统生理解剖结构27
1.2.2 眼球的运动机理及形式27-30
1.2.3 人眼的视觉机理30-31
1.3 仿人眼生理机制的视觉系统研究现状31-38
1.3.1 仿人视觉采集系统研究现状31-33
1.3.2 仿人视觉图像处理应用研究现状33-37
1.3.3 视觉计算模型数字处理关键技术37-38
1.4 仿生人眼及拟人视觉研究的关键科学问题38-40
1.5 主要研究内容40-41
1.6 本章小结41-42
第2章 并联驱动仿生人眼结构建模及运动特性分析42-53
2.1 引言42
2.2 广义人眼功能分析及仿生人眼系统研究42-44
2.2.1 人眼主要功能及特性研究与分析43-44
2.2.2 仿生人眼系统整体建模44
2.3 多孔道并联仿人眼机构研究44-47
2.3.1 仿生人眼设计依据和假设44-45
2.3.2 气动肌肉执行器分析45
2.3.3 仿生人眼传感系统设计45-46
2.3.4 尺寸参数选择策略46
2.3.5 多孔道并联驱动仿生眼结构设计46-47
2.4 仿人眼扫视运动分析及模拟研究47-52
2.4.1 人眼同向扫视运动特性分析47-48
2.4.2 多孔道并联驱动仿人眼运动学模型分析48-51
2.4.3 仿生人眼扫视运动数值模拟分析51-52
2.5 本章小结52-53
第3章 仿人眼视频稳定获取技术研究53-83
3.1 引言53-54
3.2 连续视频不稳定机理研究54-57
3.2.1 像平面异常运动对视频采集的影响54-56
3.2.2 视频稳像与模糊图像恢复56-57
3.2.3 连续视频稳定方法57
3.3 电子稳像原理及关键问题57-59
3.3.1 电子稳像原理研究57-58
3.3.2 电子稳像关键科学问题58-59
3.4 人眼视觉信息获取机理研究59-61
3.4.1 前庭系统机理59-60
3.4.2 视觉暂留机制60-61
3.5 可预测均布特征运动估计方法研究61-75
3.5.1 可预测均布子空间特征提取匹配方法61
3.5.2 均布子空间特征提取61-64
3.5.3 视频运动参数预测算法研究64-66
3.5.4 混合模板两步搜索算法66-68
3.5.5 运动平滑与运动补偿68-69
3.5.6 实验研究69-75
3.6 边缘区域视觉暂留处理机制75-81
3.6.1 边缘区域缺陷分析75-76
3.6.2 视觉暂留图像恢复原理76-78
3.6.3 图像边缘数据补偿算法78-79
3.6.4 边缘补偿实验研究79-81
3.7 本章小结81-83
第4章 视觉注意模型及注视区域提取算法研究83-105
4.1 引言83
4.2 人眼视觉注意机制83-87
4.2.1 人眼视觉注意特性分析84-85
4.2.2 人眼视觉注意系统的生理学模型85-87
4.2.3 人眼视觉注意机制的心理学模型87
4.3 视觉注意机制建模87-91
4.3.1 视觉注意机制处理模型87-88
4.3.2 视觉注意机制感兴趣图生成方法88-90
4.3.3 视觉注意机制研究中的关键问题90-91
4.4 人眼视觉采样机制91-92
4.4.1 人眼的非均匀采样机制91
4.4.2 非均匀采样机制的离散化91-92
4.4.3 仿生视觉对数极坐标映射原理92
4.5 图像注意目标提取的显著性优先算法92-96
4.5.1 初级特征显著图生成方法92-94
4.5.2 兴趣图构建方法94-96
4.6 基于数据驱动注视模型图片压缩算法96-99
4.6.1 标准JPEG算法原理96-97
4.6.2 注视模型区域的JPEG图像压缩算法97-98
4.6.3 注视区域量化系数98-99
4.7 实验研究与结果分析99-104
4.7.1 实验研究99-103
4.7.2 结果分析103-104
4.8 本章小节104-105
第5章 基于人眼注意模型的视频视觉冗余消除方法105-124
5.1 引言105
5.2 连续视频冗余性分析105-107
5.2.1 空间冗余106
5.2.2 时间冗余106-107
5.2.3 视觉冗余107
5.3 消除冗余信息的视频编码压缩原理107-111
5.3.1 混合DPCM视频编码模型108-109
5.3.2 编码数据压缩与损失分析109-110
5.3.3 视频编码性能评价标准110-111
5.4 人眼视觉感兴趣图像检测算法111-113
5.4.1 视频背景建模111-112
5.4.2 运动目标检测112
5.4.3 运动目标位置和区域计算112-113
5.5 基于视觉运动注意的视觉冗余压缩算法113-115
5.5.1 编码压缩流程113
5.5.2 量化矩阵系数计算方法113-114
5.5.3 编解码端一致性策略114-115
5.6 实验结果及分析115-123
5.6.1 测试方法与视频115-116
5.6.2 感兴趣区域检测结果116-117
5.6.3 编码视频结果117-119
5.6.4 感兴趣区域视觉效果比较119-120
5.6.5 压缩比与峰值信噪比比较120-122
5.6.6 实验结果分析122-123
5.7 本章小结123-124
第6章 单目立体视觉1-D特征匹配算法及实验研究124-141
6.1 引言124
6.2 人眼立体成像原理研究124-127
6.2.1 目立体视觉原理124-125
6.2.2 单眼立体视觉线索分析125-127
6.3 单目立体成像模型127-131
6.3.1 单目立体成像光学原理127-129
6.3.2 立体目标的建模129-131
6.4 单相机立体测量技术研究131-135
6.4.1 单摄像头立体测量流程131-132
6.4.2 圆点特征提取与定位132-134
6.4.3 特征投影点1-D最优分布匹配算法134-135
6.5 单目立体视觉实验研究135-139
6.5.1 点目标空间几何关系测量实验研究135-137
6.5.2 虚拟环境立体目标建模实验研究137
6.5.3 立体测量实验137-139
6.5.4 实验结果分析139
6.6 本章小结139-141
第7章 总结与展望141-145
7.1 全文总结141-143
7.2 论文创新点143
7.3 展望143-145
参考文献145-157
作者简历及攻读博士学位期间的主要科研成果157-159
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