哈尔滨理工大学自动化学院, 黑龙江 哈尔滨 150080
针对室内小场景下图像采集位置受限、弱纹理物体重建效果不佳的问题,提出了一种只需用手机采集图像的三维重建算法。首先,用一种主动选择式图像匹配策略减少原始运动恢复结构算法中图像两两匹配的次数。然后,将尺度不变特征变换(SIFT)算法改进为Harris-SIFT算法,以提升算法的实时性;通过全卷积神经网络获得预测深度并与多视图立体匹配算法进行融合,以获得更多的稠密点云。最后,用泊松表面重建算法完成物体的重建。实验结果表明,本算法不仅能有效恢复室内场景下的物体细节特征,对弱纹理物体表面的重建效果也较好。相比原始算法,本算法所用的时间减少了21.07%。
图像处理 三维重建 图像匹配 运动恢复结构 深度预测 激光与光电子学进展
2021, 58(8): 0810017
哈尔滨理工大学自动化学院, 黑龙江 哈尔滨 150080
针对传统SIFT算法很难兼顾匹配实时性与匹配准确率这一矛盾,提出一种融合彩色信息表征与光照补偿的Harris-SIFT算法。该算法在图像灰度化之前计算彩色信息补偿,并通过高斯权重函数得出光照补偿量,增强图像对比度,进而提高系统的匹配准确率。通过Harris角点检测算法与SIFT算法融合提高系统的快速性并剔除表征不好的特征点,改善系统的实时性。实验结果表明匹配算法在匹配准确率提高的同时,还提高了算法的实时性。
图像处理 光照补偿 色彩补偿 Harris-SIFT 图像匹配 激光与光电子学进展
2019, 56(19): 191004
1 中国科学院 光束控制重点实验室, 成都 610209
2 中国科学院 光电技术研究所, 成都 610209
3 中国科学院大学, 北京 100049
为减小大口径光学窗口对系统入射光线的影响, 提高光学窗口性能及光学系统成像质量, 提出了基于普通环带支撑的中间环带辅助支撑形式, 并在不同口径、径厚比及遮拦比状态下比较两种支撑方式对光学系统波前误差的影响。与普通环带支撑方式相比, 采用中间环带辅助支撑形式可以降低90%的由窗口引入的波前误差, 该方式对径厚比为100/1的窗口的支撑效果可以达到普通支撑方式下径厚比为100/3的窗口类似的支撑效果。因此, 中间环带辅助支撑形式可以有效提高窗口支撑效率、减小窗口厚度及质量、降低窗口对入射光线的体吸收率。
大口径光学窗口 普通环带支撑 中间环带辅助支撑 波前误差 径厚比 large aperture optic window normal zonal supporting form intermediate zonal auxiliary supporting form wavefront error diameter-thickness ratio 强激光与粒子束
2018, 30(12): 121003
