超像素的戶外建筑圖像布局標定方法

針對在海量場景識別中現(xiàn)有透視失真校正方法的魯棒性尚不理想,不足以用于對場景復雜、干擾較多的戶外建筑物圖像進行準確校正的問題,提出一種改進的戶外建筑物透視失真校正方法.該方法針對建筑物的形狀特點,結(jié)合手機的重力感應功能對hough變換直線檢測算法進行了改進,并使用ransac方法剔除部分錯誤直線,提高了算法的魯棒性;利用消隱點坐標對圖像進行校正,恢復建筑物的仿射結(jié)構(gòu),使其與訓練圖像更加接近;在實驗中,將校正后的圖像用于圖像識別,并提出一種基于互信息的融合策略,將側(cè)視圖和校正后的圖像結(jié)合在一起進行識別.實驗結(jié)果表明,該方法能夠魯棒地對戶外建筑物圖像進行透視校正,極大地提高了戶外建筑物識別正確率.

qcif全稱quartercommonintermediateformat。qcif是常用的標準化圖像格式。在h.323 協(xié)議簇中，規(guī)定了視頻采集設備的標準采集分辨率。qcif=176×144像素。 cif是常用的標準化圖像格式（commonintermediateformat）。在h.323協(xié)議簇中， 規(guī)定了視頻采集設備的標準采集分辨率。cif=352×288像素 cif格式具有如下特性： （1）電視圖像的空間分辨率為家用錄像系統(tǒng)（videohomesystem，vhs）的分辨率，即 352×288。 （2）使用非隔行掃描（non-interlacedscan）。 （3）使用ntsc幀速率，電視圖像的最大幀速率為30000/1001≈29.97幅/秒。 （4）使用1/2的pal水平分辨率，即288線

基于圖像亞像素定位的精密測量系統(tǒng)是一個很有應用前景的研究方向。文中著重分析了影響測量系統(tǒng)精度的幾大因素:彩色圖像亮度信息的完整采集、圖像梯度值計算精度、多類型邊緣亞像素重定位精度。然后提出了綜合應用主軸分析、多尺度梯度、通用亞像素重定位等方法,設計出適合做電纜護套厚度檢測的簡單有效算法流程。

像素燈

led像素燈 定義:led像素燈適合大型樓宇外立面動畫圖文的顯示以及廣告招牌 動態(tài)燈光展示。像素密度任意組合，特別適用復雜造型如圓弧面、圓 柱體、招牌字、顯示視頻以及招牌字等視覺圖形顯示效果。 特點：dmx51控制程序任意變化，支持脫機工作。恒流驅(qū)動，內(nèi)置 pwm輝度等級控制，rgb輝度級別可達65536級。 適用場所：大型樓宇外立面動畫圖文的顯示以及廣告招牌動態(tài)燈光展 示。 光色：rgbyw單色全彩 注：每一控制端口最大連接燈具數(shù)為80只。 每一支路電源串接最大連接燈具數(shù)為10只。 性能特點：1、超薄型條形led像素燈，高強度拉伸鋁型材結(jié)構(gòu)。 2、高分子硅膠材料整體灌封防水靜電，防護等級達到 ip65. 3、高亮度、特定角度led光源，混色均勻柔和、飽滿。 4、德國拜耳進口pc防護透光罩，弧面混光設計可視角度 超過120°。 5、燈具連接安裝時可根據(jù)

第1頁共7頁 竭誠為您提供優(yōu)質(zhì)文檔/雙擊可除 像素格模板 篇一：像素為114156,圖片不大于30k的jpg格式 像素為114*156，圖片不大于30k的jpg格式 一、用photoshop軟件打開需要的圖片 二、在打開的圖片上點圖像——圖像大小，出現(xiàn)圖像大 小這個對話框后，設像素寬為114，高為156，點保存即可。 三、是不是發(fā)現(xiàn)圖片已經(jīng)變小了呢?，F(xiàn)在像素條件已經(jīng) 滿足了，只差圖片大小了?，F(xiàn)在點保存把文件的圖像品質(zhì)選 項調(diào)為7或8就可以了，如果想文件再小一些就再把值調(diào)小 一些保存就ok了。這樣是不是很簡單呢。 篇二：圖像分辨率和圖像格式 什么是圖像分辨率？為什么強調(diào)它？ 答：印刷圖像分辨率在印刷基礎部分已作介紹，我們知 道，高分辨率的圖像比相同大小的低分辨率的圖像包含的像 素多，圖像信息也較多，表現(xiàn)細節(jié)更清楚，這也就是考慮輸 出因素確

led像素燈 定義:led像素燈適合大型樓宇外立面動畫圖文的顯示以及廣告招牌 動態(tài)燈光展示。像素密度任意組合，特別適用復雜造型如圓弧面、圓 柱體、招牌字、顯示視頻以及招牌字等視覺圖形顯示效果。 特點：dmx51控制程序任意變化，支持脫機工作。恒流驅(qū)動，內(nèi)置 pwm輝度等級控制，rgb輝度級別可達65536級。 適用場所：大型樓宇外立面動畫圖文的顯示以及廣告招牌動態(tài)燈光展 示。 光色：rgbyw單色全彩 注：每一控制端口最大連接燈具數(shù)為80只。 每一支路電源串接最大連接燈具數(shù)為10只。 性能特點：1、超薄型條形led像素燈，高強度拉伸鋁型材結(jié)構(gòu)。 2、高分子硅膠材料整體灌封防水靜電，防護等級達到 ip65. 3、高亮度、特定角度led光源，混色均勻柔和、飽滿。 4、德國拜耳進口pc防護透光罩，弧面混光設計可視角度 超過120°。 5、燈具連接安裝時可根據(jù)

led像素燈 定義:led像素燈適合大型樓宇外立面動畫圖文的顯示以及廣告招牌 動態(tài)燈光展示。像素密度任意組合，特別適用復雜造型如圓弧面、圓 柱體、招牌字、顯示視頻以及招牌字等視覺圖形顯示效果。 特點：dmx51控制程序任意變化，支持脫機工作。恒流驅(qū)動，內(nèi)置 pwm輝度等級控制，rgb輝度級別可達65536級。 適用場所：大型樓宇外立面動畫圖文的顯示以及廣告招牌動態(tài)燈光展 示。 光色：rgbyw單色全彩 注：每一控制端口最大連接燈具數(shù)為80只。 每一支路電源串接最大連接燈具數(shù)為10只。 性能特點：1、超薄型條形led像素燈，高強度拉伸鋁型材結(jié)構(gòu)。 2、高分子硅膠材料整體灌封防水靜電，防護等級達到 ip65. 3、高亮度、特定角度led光源，混色均勻柔和、飽滿。 4、德國拜耳進口pc防護透光罩，弧面混光設計可視角度 超過120°。 5、燈具連接安裝時可根據(jù)

科視電子工程部，從實踐的角度理解led顯示屏的虛擬像素與是實像素

通過分析鑄鐵平板接觸點面積現(xiàn)行檢測方法中存在的不足,提出一種先進的檢測方法像素檢測法.該方法以圖像的像素多少來表征圖像的面積大小,即將掃描所獲得的鑄鐵平板的接觸點圖像,通過計算機進行像素計算,求出鑄鐵平板接觸點面積的比率,以檢測其精度等級.通過實例驗證,它是一種性能優(yōu)越、檢測準確的先進方法.建議補充標準jb/t79741999.

對“像素檢測法”在鑄鐵平板接觸點面積檢測中的應用進行了研究,指出在實際應用中,保證檢測結(jié)果準確與可靠的關(guān)鍵是保證“信息采集”與“信息處理”的可信度,并提出了具體解決方法。

在視頻管道檢測系統(tǒng)中重建管道內(nèi)壁圖像時必須解決圖像畸變與攝像機標定問題。針對無錐面反射鏡的簡化系統(tǒng),在針孔成像模型下,分析了如何利用一個標定參數(shù)將全景圖像重建成無畸變的內(nèi)壁展開圖像。提出一種新的攝像機標定方法,利用已知直徑的圓在兩個不同位置拍攝圖像,通過曲線擬合求出其像的直徑,進而得到該標定參數(shù)。實驗證明了這種標定方法具有操作簡單、精度高等特點。

為了適用手機這一特殊領域?qū)ξ⑿突秃唵位臄z像鏡頭的需要,在傳統(tǒng)球面玻璃鏡片基礎上結(jié)合非球面透鏡理論,運用codev優(yōu)化出一個用于可見波段且生產(chǎn)成本低廉的三鏡片定焦攝像鏡頭系統(tǒng)。該鏡頭總長度小于5mm,并且有著很好的成像效果。為了結(jié)構(gòu)緊湊并且能最大限度地降低生產(chǎn)成本,在結(jié)構(gòu)設計中采用球面的玻璃鏡片和非球面的塑料鏡片,鏡頭的適應像素尺寸是2.52μm×2.52μm,相應的尼奎斯特頻率是196條/mm,相關(guān)的調(diào)制傳輸函數(shù)值在尼奎斯特頻率的1/2時達到40%,所成像面的球差控制在-0.05mm~0.05mm之內(nèi),最大畸變小于0.17%。該鏡頭可滿足手機攝像鏡頭200萬像素的要求。

提出一個基于建筑外形表現(xiàn)的特征提取及識別策略,即基于掩模子采樣的全局特征提取、基于adaboost的局部特征提取、各特征貝葉斯子分類器訓練及子分類器融合策略.

圖像增強所包含的主要內(nèi)容如下圖。 1.灰度變換 灰度變換可調(diào)整圖像的動態(tài)范圍或圖像對比度,是圖像增強的重要手段之一。 （1）線性變換 令圖像f(i，j)的灰度范圍為[a，b]，線性變換后圖像g(i，j)的范圍為[a′,b′],如下圖 g(i，j)與f(i，j)之間的關(guān)系式為： 在曝光不足或過度的情況下，圖像灰度可能會局限在一個很小的范圍內(nèi)。這時在顯 示器上看到的將是一個模糊不清、似乎沒有灰度層次的圖像。采用線性變換對圖像 每一個像素灰度作線性拉伸，可有效地改善圖像視覺效果。 (2)分段線性變換 為了突出感興趣目標所在的灰度區(qū)間，相對抑制那些不感興趣的灰度區(qū)間，可采 用分段線性變換。如下圖所示。 設原圖像在[0，mf],感興趣目標所在灰度范圍在[a,b],欲使其灰度范圍拉伸到[c,d],則 對應的分段線性變換表達式為 通過調(diào)整折線拐點的位置及控制分段直線的斜率，可

視覺攝像機標定方法總結(jié)

古建筑圖像三維重建中圖像特征可靠匹配是影響重建效果的一個關(guān)鍵問題.為提高古建筑圖像特征的匹配性能；提出了一種基于網(wǎng)格多密度聚類的特征匹配方法.該方法首先采用sift算子獲取圖像特征點；其次對圖像進行網(wǎng)格劃分；依據(jù)網(wǎng)格單元特征點密度確定圖像錨單元、鄰居單元、邊界單元；然后依據(jù)局部區(qū)域密度相似性確定圖像簇；最后對相似簇中的特征點依據(jù)最近鄰距離比準則進行匹配.在中國古代建筑三維重建數(shù)據(jù)集和141幅山西晉祠古建筑圖像上進行了實驗；驗證了算法的有效性.

精確識別細胞的前提是細胞采樣。利用圖像矩的旋轉(zhuǎn)不變性和平移不變性,提出利用圖像矩的概念對細胞進行采樣處理,進而提取細胞的相關(guān)數(shù)學參數(shù)。首先利用動態(tài)閾值的方法分割灰度化后的細胞圖像;然后利用圖像細化算法對粘連細胞進行分割處理;最后利用圖像矩提取樣本細胞。實驗證明該方法有較好的穩(wěn)定性和魯棒性。

針對現(xiàn)有的距離測量方法僅能測量距離,功能較為單一的問題。提出一種基于關(guān)聯(lián)成像和圖像質(zhì)量評價的距離測量方法,其可達到測量距離和成像的目的。通過實驗測量檢測光路光強,由計算機模擬不同傳播距離參考光路光強,將兩路光強做相關(guān)運算獲得一系列目標物體圖像,用峰值信噪比評價圖像質(zhì)量,峰值信噪比最大的圖像對應的參考距離即為測量值。文中利用matlab設計了相應的實驗,驗證了文中方法達到了獲得目標物體圖像和準確測量的效果。

本文提出一種基于圖像輪廓進行相機自標定并計算投影矩陣從而恢復物體三維模型的方法。首先使用鏡面反射從圖像中獲取物體的多角度成像并利用閾值和邊緣提取得到圖像的輪廓信息,再結(jié)合對極幾何對圖像輪廓的限制條件確定相機的投影參數(shù),最后使用可視外殼技術(shù)擬合出物體三維模型。

一種基于圓的攝像機線性自標定方法

利用半導體光纖點光源設計研制了料位測量裝置,通過采集和分析點光源照射物料表層形成圖像的方法,實時檢測隨容器內(nèi)物料的高低而不斷變化的圓形光斑,然后分析光斑的直徑或面積大小以求出料位值,并將該值與料位現(xiàn)場實景圖像同時輸出,以有效避免誤導操作.實驗結(jié)果表明,所提方法是可行和有效的.