强激光与粒子束
2023, 35(2): 029001
1 国网上海电力科学研究院， 上海 200000
2 西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室， 陕西 西安 710049
利用图像配准与融合技术实现了一种超声、红外、 紫外联合的便携式局部放电在线检测系统。分别提出了这三种技术的检测原理和模块 化结构，然后利用计算机对三种局部放电检测信号进行了融合处理，并将该信号置入了由摄像头获取的设 备图像之中，从而建立了与设备图像的位置对应关系。本文系统不仅可以分别显示超声、红外、紫外三种信号的定 位成像视频，而且还可以将这三种信号融合到一个视频界面中，从而直观地显示出三种检测方法中的局部放电 位置及其变化情况。结果表明，该系统具有携带方便、检测快速等优点，能够及时发现电力设备的故障，因此具有 比较广泛的应用价值。
局部放电 超声定位 红外检测 紫外检测 图像配准 图像融合 partial discharge ultrasonic location infrared detection ultraviolet detection image rectification image fusion
1 中国科学院国家天文台, 北京, 100012
2 中国科学院月球与深空探测重点实验室, 北京, 100012
针对嫦娥三号极紫外相机影像由于缺少控制点约束而无法沿用地球遥感影像几何定位方法的现状, 研究了极紫外相机的工作原理、涉及的坐标系统及其转换关系, 提出了一种基于星上遥测参数和严格坐标转换关系的几何定位方法, 进行了影像数据几何定位及定位精度分析.研究结果表明, 该方法能够解算影像拍摄时刻极紫外相机光轴在太阳磁层坐标系中的指向, 以及着陆器在该坐标系中的位置, 精确定位影像中地球质心的位置, 校正相机光轴指向在原始影像中对应的位置, 确保极紫外相机探测数据的科学应用价值, 实现嫦娥三号空间环境探测的科学目标.
嫦娥三号 极紫外相机 等离子体层 坐标转换 几何定位 影像校正 Chang’E-3 Extreme ultraviolet camera Earth’s plasmasphere Coordinate transformation Geometric positioning Image rectification 光子学报
2016, 45(7): 070704002
海军潜艇学院航海观通系, 山东 青岛 266042
结合海空背景下图像特点与双目视觉测量的需求,提出一种基于海天线的双目图像校准方法,采用Sobel算子对图像进行边缘检测并做二值化处理,利用Hough变换算法提取和定位海天线,根据参数空间返回的参数值对图像进行旋转和平移变换.实验结果表明,该方法能够有效地实现双目图像对的行对准,可操作性强,对计算机视觉技术的进一步应用具有促进作用.
边缘检测 图像校准 海天线 双目视觉 edge detection image rectification sea-sky-line binocular vision
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，吉林 长春 130033
2 中国科学院 研究生院，北京100049
由于成像系统和目标的距离和方位的原因，会导致形成的图像发生透视而不再是正视图，这对于图像的特征提取、识别等后续处理非常不利。对于发生了透视畸变的图像，透视变换解决了一般仿射变换不能改变图像内部点相对位置的缺陷。文章根据透视变换的原理提出了基于改进的霍夫变换和透视变换的透视图像矫正技术，该算法根据摄像机的成像机理进行透视图像矫正，Matlab仿真实验结果表明，该算法可行性高，简单易行，稳定性好，可广泛推广至目标识别等领域。
图像处理 图像矫正 霍夫变换 透视变换 image process image rectification Hough transformation perspective transformation
上海大学 通信与信息工程学院, 上海 200072
多视图像的校正是提高3DTV观看质量的关键步骤之一。现有的图像校正算法大多是双目或三目相机校正, 对于平行或弧形相机阵列的多视图像校正的研究较少, 而且受相机标定参数和相机间距的影响较大。文章提出了一种对未标定的多目相机图像进行校正的方法, 通过寻找匹配特征点, 依据匹配点垂直视差的关系计算校正变换矩阵, 用以对原图像进行校正变换。实验结果显示, 图像间的垂直失配大为减少, 校正后的图像能够提供良好的立体视觉主观测试效果。
图像校正 未标定图像 特征点匹配 3DTV 3DTV image rectification un-calibrated image feature points matching
双目立体视觉是光学被动三维测量的主要方法。为了快速、准确地寻找对应点,通常要将立体图像对进行校正,消除垂直视差。提出了一种无需标定相机的立体图像对校正方法。该方法从基本矩阵计算初始透视投影、旋转和竖直平移变换矩阵,然后以对应点坐标为基础对这些变换矩阵进行优化计算,从而有效地避免了优化计算的局部最小值,而且不过分依赖基本矩阵的计算精度。通过对提出的方法和完全基于基本矩阵的图像校正方法以及无需基本矩阵计算的图像校正方法进行实验比较,结果表明提出的方法图像校正速度快,能有效地消除垂直视差,而产生的图像变形较小。
计算机视觉 图像校正 立体图像对 投影校正 基本矩阵
