袁波
- 作品数：7 被引量：124H指数：5
- 供职机构：安徽大学计算机科学与技术学院人工智能研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 旋转图像序列的整合被引量：5
- 1999年
- 本文讨论图像整合问题,给出由摄像机旋转运动产生序列图像的整合方法。该方法有以下优点:整合图像仍满足透视几何关系,这保证了整合图像的真实性;整合参数的变化,对应于在不同视点下的整合,即可得到不同视点下的整合图像;此外,该方法不需要事先知道摄像机的内、外参数。这些优点说明本文的方法具有广泛的应用价值。
- 吴福朝于洪川袁波韦穗
- 关键词：匹配矩阵图像序列图像编码
- FP神经元网络的应用——加密编码/译码器被引量：2
- 1998年
- 本文将〔１〕提出的ＦＰ神经元网络，应用于加密编码／译码问题，ＦＰ网络实现任何（线性与非线性）加密编码系统Ｆ及译密系统Ｆ－１且具有最佳的容错／纠错能力。
- 袁波吴福朝
- 关键词：FP算法加密编码器译码器
- 手—眼系统自标定技术被引量：1
- 1999年
- 手-眼关系的建立是校准主动视觉系统的核心内容。本文提出的自标定技术是通过摄像机在三维空间内作平移运动,实现自标定。与以往方法相比,它不要求摄像机作多组相互正交的平移运动,而是控制摄像机运动,通过所采图像数据,直接标定出手-眼几何关系;同时控制摄像机相对于初始位置作三次线性独立的平移运动,即可线性求解出摄像机内参数。理论证明,解存在且唯一。为克服所采图像数据误差,通过校正算法预先校正,数值模拟表明,该方法具有较强的鲁棒性,最后给出真实图像的实验结果。
- 于洪川吴福朝袁波韦穗
- 关键词：自标定主动视觉系统
- 与视点对应的视图插补被引量：10
- 1999年
- Ｉｍ ａｇｅ Ｍｏｒｐｈｉｎｇ 是产生图象之间插补变换的一类被广泛使用的技术，所有的Ｍｏｒｐｈｉｎｇ 方法都是基于两幅图象之间的象素位置和颜色的内插。现行的Ｍｏｒｐｈｉｎｇ 技术不能保证所生成图象的真实性。引进视点Ｍｏｒｐｈｉｎｇ 技术，则能保持生成图象的真实性，但事先要知道源图象所对应的３Ｄ到２Ｄ的投影变换，即摄像机投影矩阵。用目前的技术，从图象获得摄像机矩阵是十分困难的，这极大地限制了视点Ｍｏｒｐｈｉｎｇ 技术的应用。本文提出的视图插补技术，使得所生成的插补图象对应于某个视点，且不需要知道源图象所对应的摄像机矩阵。
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- 关键词：视点
- 基于主动视觉的摄像机自标定方法被引量：66
- 1999年
- 摄像机标定是计算机视觉的一项基本任务．目前基于主动视觉的摄像机内参数自标定方法可分为两类：第一类方法是通过摄像机在三维空间内作两组平移运动，来求解摄像机内参数．第二类是由Ｂａｓｕ，Ｄｕ，和Ｈａｒｔｌｅｙ等人提出的通过摄像机旋转，求解摄像机内参数方法．后者在实际应用中存在严重不足，由于它要求摄像机只绕光源中心旋转，不能有任何平移，而在工程实践中摄像机光源中心难以测定，其旋转也难以保证无任何平移，因此难以实用．本文提出的摄像机标定方法属于前一类方法．与以往方法相比，它不要求摄像机作多组相互正交的平移运动，只要能准确测定出摄像机相对于初始位置三次线性独立平移运动的平移矢量，即可线性求解出摄像机内参数．理论证明，解存在且唯一．数值模拟表明该方法具有较强的鲁棒性。
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- 关键词：摄像机自标定主动视觉计算机视觉
- 视觉基础矩阵的统一表示被引量：14
- 1999年
- 通用的基础矩阵表示形式为Ｆ＝ＫＴ［ｔ］×ＲＫ－１，其中：Ｋ为摄像机内参数阵，Ｒ，ｔ分别为摄像机的旋转矩阵与平移矢量．纯旋转运动所对应的基础矩阵并不包含在此表达式之中．文中给出一种新的基础矩阵表达式：Ｆ＝［ｅ′］×ＫＲＫ－１，其中ｅ′是极点．这个表达式统一了纯旋转的情形．更重要的是在末标定的情况下，由此表达式可使求解摄像机内参数、运动参数等问题得到简化．
- 吴福朝于洪川袁波韦穗
- 关键词：主动视觉基础矩阵图像获取摄像机
- 摄像机内参数自标定——理论与算法被引量：37
- 1999年
- 讨论如何通过摄像机的旋转运动标定其内参数．当摄像机绕其坐标轴旋转时，运用代数方法给出了计算内参数的公式．该公式在２Ｄ投影变换接近理论值Ｐ 时是非常实用的．在摄像机绕未知轴旋转时，根据相应的２Ｄ投影变换，运用矩阵特征向量理论给出了内参数的通解公式．通过摄像机绕两个不同未知轴的旋转，摄像机内参数能被唯一地确定．这些结果为摄像机自标定算法提供了理论基础，同时也给出了实用性算法。模拟实验和真实图像实验的结果表明本文所给的算法具有一定实用价值．
- 吴福朝于洪川袁波韦穗
- 关键词：自标定摄像机计算机视觉
