范艳
- 作品数：7 被引量：9H指数：2
- 供职机构：武汉工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖北省自然科学基金国际科技合作与交流专项项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 动目标多视角观测图像的三维去模糊方法（英文）被引量：3
- 2016年
- 当目标在多视角观测成像系统中有相对运动时,所获取的多观测点图像是模糊的且各视角图像的模糊是不一样的,模糊核长度和方向都不同。针对这一问题,提出了多视角观测图像的三维去模糊方法。现有的图像去模糊方法主要是对单视角观测图像进行二维去模糊的,没有考虑目标多视角观测图像的模糊核之间的对应关系。文中从三维空间到二维观测面的映射关系出发,建立多视角观测图像的模糊路径之间的对应关系。先采用单观测图像去模糊的方法获取两视角观测图像的模糊核,并对模糊核进行精确化处理,得到单像素点宽的模糊核路径。再通过多视角观测图像模糊核路径之间的对应关系,估计其它观测图像的模糊核路径。最后,对多视角观测图像进行统一去模糊,并对去模糊后的多视角观测图像进行三维重建。实验结果表明,文中方法能较好地去除目标多视角观测图像的三维模糊,提高了目标的三维重建质量。
- 洪汉玉范艳邓哲煜时愈
- 关键词：三维重建
- 立体视觉双目图像MAP的优化复原方法
- 2016年
- 为了有效地对立体视觉双目模糊图像进行复原,提出一种动目标双目图像MAP的优化复原方法,将双目运动模糊图像的复原问题转化为在模糊核路径关系约束下的双重循环MAP优化估计问题,在保证模糊核路径对应关系前提下,对双目图像进行去模糊。建立了双目图像模糊核路径的对应关系模型,将关系模型作为约束条件式,嵌入到基于模糊核和双目原图像的MAP优化估计过程中,通过双重循环迭代获取双目图像的模糊核和清晰图像。实验结果表明,该方法能够有效地去除立体视觉双目图像的模糊。
- 洪汉玉范艳时愈华夏张天序
- 关键词：立体视觉动目标双目图像MAP模糊核图像复原
- 基于多视点同步成像的三维重建方法被引量：1
- 2016年
- 在工业产品质量检测过程中,如何精确地重建出产品的三维表面是一个关键性问题。为了解决这一问题,论文提出一种基于多目立体视觉同步成像的三维重建方法,设计了一套由八个工业相机构成的三维重建方法。相比单相机拍摄,该方法可以将多个相机的曝光时间控制在有效的范围,做到同步多视点拍摄目标,可以得到更加精确的相机参数。实验表明该文方法可以有效的重建三维物体。
- 罗枭范艳曹太腾邓哲煜
- 关键词：三维重建多视点特征点匹配
- 三维重建表面几何特征的提取与参数测量计算被引量：2
- 2016年
- 对三维重建结果的表面特征进行提取和误差分析,是提高三维目标测量精度的关键步骤.提出了对三维重建表面几何特征进行提取,并对其进行参数测量计算的方法.首先利用STL文件对三维重建得到的目标点云数据进行读取、导出并筛选,得到三维重建目标的点云数据,通过迭代计算生成CAD模型表面点云数据.再提取重建目标与CAD模型的几何特征,计算粗糙度、平行度和平面度等几何参数特征值,进行误差比较和分析,最后将该结果反馈至三维目标重建过程中.实验结果表明,提出的方法能有效地提取三维重建结果表面几何特征及对表面进行测量计算.
- 郭盛威章秀华范艳邓哲煜
- 关键词：三维重建误差分析
- 多视点模糊图像复原方法研究
- 2015年
- 提出了基于多视点图像模糊核估计的复原方法.先给出了一种基于正则化保PSF路径的模糊核估计算法,将各向异性正则化方法引入模糊核估计的迭代过程中,在此基础上,为了降低噪声和保护图像边缘,又给出了基于保边缘的最大似然估计多视点去模糊方法.建立了多视点图像PSF路径之间的关系模型,确保多视点图像特征点对应关系.估计了两视点图像的PSF路径后,利用PSF路径对应关系,计算了其它视点图像的PSF路径.当获得所有视点图像的PSF路径和模糊核后,利用最大似然估计去模糊方法,得到了多视点去模糊图像.实验结果表明:该方法对多视点图像复原效果好,提高了三维重建精度.
- 洪汉玉章秀华范艳邓哲煜曹太腾张天序
- 关键词：多视点点扩散函数图像复原
- 基于云端号的大视场图像拼接方法研究
- 图像拼接技术研究的是如何将多张相互之间具有一定重叠部分的小视场图像拼接成为一张大视场的高分辨率图像。随着计算机技术和机器视觉技术的发展，图像拼接技术在全景监控领域、医学图像合成领域、虚拟现实领域和军事领域中都得到了广泛的...
- 范艳
- 关键词：图像拼接特征提取特征点匹配
- 基于多观测点图像SURF特征配准及去模糊的三维重建被引量：3
- 2016年
- 动目标多观测点图像去模糊及三维重建是三维视觉检测与测量技术应用中的难题,而特征检测对去模糊及三维重建的结果影响较大。针对这个问题,提出了一种基于多观测点图像SURF特征配准及去模糊的三维重建方法。首先对图像进行SURF特征点检测并对这些特征点进行配准,根据配准的特征点求解Kruppa方程得到各视点图像的相机内外参数矩阵,进而求取图像的点扩散函数即模糊核并对图像进行去模糊处理。其次,提取图像中的SURF特征点并进行配准,求取任意两幅图像的仿射变换矩阵,获取多观测图像的像素点投影。最后根据SURF特征的配准及多观测的投影结果,对去模糊后的图像进行立体匹配,从而完成多观测图像的三维重建。实验结果表明提出的方法对多观测点图像去模糊及三维重建具有良好的效果。
- 时愈罗枭邓哲煜曹太腾范艳
- 关键词：SURF特征特征配准
