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研究目的在于完善机器视觉在目标物的检测、跟踪方面的技术,系统地研究应用图像处理各种方法,对物体进行检测、识别,用计算机视觉技术测量目标物的距离,并且应用于各种条件。主要任务包括摄像机标定、图像获取、图像预处理及目标物提取、测距算法研究几个步骤,详细分析了各个步骤的技术特点、存在的问题和解决方案。 相似文献
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在视频图像序列中,假设目标的数量较多,会形成较大的干扰,利用传统算法对目标进行三维重建,会出现目标像素混合、特征丢失的问题,造成传统算法不能得到很好的约束效果,三维重建真实性较差,从而导致多目标三维重建失真.为了解决这一问题,本文提出了一种基于多目标约束立体视觉算法的抗干扰三维物体重建方法.提取视频序列不同图像中的目标特征点,加入形变约束分析方法,准确计算建模物体的形变,抵抗特征丢失带来的干扰,再利用立体视觉技术进行多目标三维重建.实验结果表明,这种算法能够有效提高多目标三维重建的真实性,取得了令人满意的效果. 相似文献
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图像拼接技术现在应用的范围已经愈加广泛,无论在计算机视觉,三维重建,医学图像处理,全景建设等领域都得到了广泛应用。作为图像处理领域的一门科学,已经受到越来越多的重视。本文对图像拼接的基本原理进行说明介绍,同时介绍一些基本的拼接算法,主要是基于特征点的研究。并且对图像拼接未来的发展进行一个展望。 相似文献
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三维重建技术在计算机视觉领域中是一项非常关键的技术.其中,由阴影信息恢复形状（shape from shading,简称为SFS）的技术已经成为计算机视觉领域三维重建技术的重要研究内容之一.该项技术在许多领域中都展示出了越来越不容忽略的地位和作用.本文主要介绍了SFS技术的概念、应用、常用技术等内容. 相似文献
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随着计算机技术的不断发展,我国计算机视觉检测方法也取得了良好的成就。进行计算机视觉研究的最终目的,就是实现计算机采用视觉观察和理解世界,提高自主适应能力。在这个技术中,正确合理的图像分割,是进行图像处理以及实现计算机视觉应用的重要问题之一。本文重点分析了基于计算机视觉的检测方法以及应用,对计算机视觉的检测和应用提供了有价值的路径参考。 相似文献
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对运动中的目标进行检测和跟踪,是数字图像处理与计算机机器视觉学科的分支,在军事、民用的领域应用很多。基于稀疏光流的对运动中的目标进行检测和跟踪的方法,其通过计算图像中特定像素点的光流矢量,从而实现对目标的检测和跟踪。该方法同时结合了图像金字塔技术,可以精确地检测和跟踪那些运动速度快的物体。该方法具有能有效解决目标物被遮挡的情况,且能检测并跟踪运动速度很快的目标。 相似文献
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<正>计算机视觉是人工智能的一项核心技术，目前正处于全球研发热潮期。计算机视觉是一种利用计算机从图像或视频中获取信息的技术，即试图理解或者仿真人类视觉系统达到完成特定任务的目的，可以分解为增强现实、生物识别、场景理解、字符识别、目标跟踪、视频图像识别等多个技术分支。场景理解作为计算机视觉领域的一个重要分支，其目标在于将采集到的视觉数据转换为语义信息，使计算机能够获得概括与描述视觉场景的能力，在人机交互、机器人模式识别、自动驾驶、增强现实等领域具有广泛的应用。 相似文献
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物体识别是计算机视觉领域的一个基本问题。与基于底层特征的物体识别方法相比,成分分析能够获得图像物体的一种鲁棒性描述,进而提高识别性能。针对成分分析技术,本文综述一些常用方法,包括属性学习、矩阵分解、LDA分析等,并说明它们在具体应用中的原理和特点。 相似文献
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随着现代图像处理和模式识别技术的快速发展,人们对双目视觉系统三维重建越来越重视。本文着重研究双目视觉三维重建的系统实现方法,采用了光流等方法快速提取图像对同名点进而建立三维模型的技术方案,其中包括容错匹配、基础矩阵估计、前方交会方法等。各模块经过试验测试和验证,最终能够通过两幅图像快速恢复出三维可见表面几何形状,满足三维重建目标的要求,有一定应用价值。 相似文献
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《科技风》2020,(17)
航拍影像为远距离对地目标观测提供了丰富的数据信息,尤其是随着无人机的发展,越来越多的航拍影像数据可被获取,为该场景下的目标检测与识别提供了坚实的数据基础。车辆识别作为航拍影像场景下的目标检测研究的重要方向之一,是智能交通系统中的重要一环,为路况实时获取、事故监测、违章停车监控等应用场景提供技术支撑。该方向的研究在军事、民用等领域发挥重要作用,在计算机视觉、遥感观测等领域成为重要的研究方向。近年来,随着机器学习的持续发展,特别是深度学习在计算机视觉及模式识别领域的大放异彩,与车辆目标检测相关的方法也推陈出新。本文将基于有关车辆目标检测的方法做一个综述,以期能够快速了解这个领域,并为后续工作做出一定指导。 相似文献
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焊接工艺是国内外普遍采用的生产工艺,但至今还没有一个特别好的图像提取手段来对其进行检测。而深度图像能够准确地表现物体目标表面的三维几何信息,越来越受到重视,并广泛应用于计算机视觉、图像分析等领域。本文采用边缘检测和区域分割相结合的研究方法对焊接图像进行研究,设计并实现了一种全新的、快速边缘检测算子,获得更丰富的边缘信息。 相似文献
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《科技广场》2017,(5)
智能汽车的核心技术是行人检测,而行人检测对行人安全、驾驶员具有重大意义,所以此项研究已经成为计算机视觉、智能车辆等领域的前沿研究课题。行人检测通常可分为感兴趣区分割、目标识别两阶段。基于距离的感兴趣区分割法鲁棒性很强,可以克服行人服饰、姿态与光照等因素的影响,由于需配置仪器如立体视觉测距、雷达等,经济成本高,算法也比较复杂。基于统计分类的目标识别法以提取行人图像特征为前提,然后通过统计学习法建立相应分类器(如Adaboost分类器、SVM分类器等)。该方法稳定性、通用性比较高,不过需要以寻找有效、稳定的目标属性或者特征为前提。随着时代发展,计算机技术的日新月异,测距手段以立体视觉的分割法所需的运算成本、经济成本会大大降低,因此基于立体视觉的ROIs分割技术将受到更多的关注,将运用立体视觉技术进行ROIs分割。由于轮廓曲线描述,受姿态、光线变化以及行人服饰等因素影响较小,边界是目标的分界线,是行人识别的重要特征。 相似文献
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随着经济的迅速发展以及科学技术水平的不断提高,计算机技术的发展突飞猛进,并广泛的运用于人们的生产生活之中。计算机图形图像处理技术是计算机技术中的重要分支,这一技术目前被广泛运用于视觉传达系统中,本文就针对计算机图形图像处理技术在视觉传达系统中的应用进行研究与分析。 相似文献
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图像的特征方法检索是当前计算机视觉、多媒体数据库管理等研究领域的热点之一.介绍了特征的提取过程和基于综合特征的图像检索方法,该方法能够根据对图像的主观认知反映出图像的视觉内容.实验结果表明,基于特征的图像检索更符合人的视觉特点. 相似文献
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