中央高校基本科研业务费专项资金(HUST2012QN036)
- 作品数：2 被引量：29H指数：2
- 相关作者：李中伟钟凯王从军雷玉珍徐玉玲更多>>
- 相关机构：华中科技大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 基于数学形态学光笔测量系统的特征点图像识别算法被引量：2
- 2014年
- 介绍了一种便携式光笔三坐标视觉测量系统,在分析测量系统成像特点的基础上,提出了一种基于数学形态学算法的图像数字处理方法,即通过在CCD摄像机镜头上加滤光片来隔离背景对图像产生亮斑的干扰。数学形态算法以光笔上被测特征点在CCD摄像机像面上的光斑图像轮廓所占的像素个数为基准,剔除过大和过小的图像轮廓,进而采用基于本算法的特征点图像识别方法来实现目标图像的获取,从而实现椭圆形光斑图像的识别。本文给出了该方法的具体实现过程,试验结果表明,该方法能够对背景复杂和灰度分布不均匀的图像实行有效的图像分割,实现目标图像和背景图像的分离,加快图像分析和处理速度,提高系统测量的效率和稳定性。
- 徐玉玲李中伟钟凯王从军
- 关键词：视觉坐标测量
- 基于随机抽样一致算法的误匹配标志点校正方法被引量：27
- 2013年
- 大型零件三维测量过程中常需要粘贴较多的标志点来进行自动拼接。由于人工粘贴标志点的随机性与噪声等因素的影响,标志点自动匹配时极易产生误匹配标志点,影响了多次测量时点云数据自动拼合的稳定性。针对此问题,在实现标志点自动匹配的基础上引入随机抽样一致(RANSAC)算法去除误匹配标志点。该方法根据选定好的目标模型和相关评判准则,将所有的匹配标志点分为内点和外点,利用内点计算出当前最佳目标模型参数,经过一定次数的随机采样后计算出最终的最佳目标模型参数,从而有效地去除大型零件点云数据自动拼合过程中出现的距离误匹配标志点和噪声误匹配标志点。模拟实验和拼接实例表明该方法是可行的,能有效地提高大型零件点云数据自动拼合的稳定性。
- 雷玉珍李中伟钟凯王从军
- 关键词：机器视觉
