1 四川大学 电子信息学院, 成都 610065
2 平顶山学院 电气与机械工程学院, 河南 平顶山 467000
用隔行扫描摄像机采集到的运动物体单帧变形条纹测量三维位移和速度.该方法将一帧变形条纹分成两个单场, 利用傅里叶变换轮廓术重建三维面形, 从单场条纹的调制度中提取二值化模板, 计算质心获得亚像素匹配定位点, 通过双三次插值和标定, 实现了一个场周期时间内三个维度上的位移和平均速度的测量.匀速运动物体实验结果表明：被测速度的最大绝对误差为0.6 mm/s, 相对误差为0.57%.该方法仅用一帧变形条纹即可测量运动物体的三维位移和速度, 提高了时间分辨率和测量准确度.
测量 三维位移 三维速度 傅里叶变换轮廓术 亚像素定位 隔行扫描 Measurement 3D displacement 3D velocity Fourier transform profilometry Sub-pixel localization Interlaced scanning
针对移动式三维视觉测量系统所采用的圆形标记点成像亮度较低且不均匀等问题，提出了一种基于灰度差重心法的识别与提取算法。获取标记点近似成像中心及成像区域，在成像区域内沿四个方向扫描得到像素级边缘点；利用灰度差重心法进行亚像素定位；对亚像素级边缘点进行椭圆拟合，得到标记点成像中心位置。实验结果表明，像素级边缘检测算法运行时间为3 ms左右；亚像素定位算法椭圆拟合最大偏差小于0.08 pixel，平均偏差小于0.03 pixel。与其他提取算法相比，该算法在速度及定位精度方面有一定的提高，更适用于移动式三维测量用圆形标记点的提取。
机器视觉 灰度差重心法 边缘检测 圆形标记点 亚像素定位 中国激光
2013, 40(12): 1208002
1 总装重庆军事代表局，重庆 400042
2 西南技术物理研究所， 四川 成都 610041
3 中国科学院光电技术研究所， 四川 成都 610209
亚像素技术是一种用软件方法来提高数字图像测量精度的方法，而基于相关系数拟合的方法又是亚像素方法中精度较高的方法之一，将其用在相关模板匹配中，将相关模板匹配的整数像素的定位精度进一步提高到亚像素。实验结果表明，基于相关系数拟合的亚像素定位方法可以很好的提高数字图像中相关匹配的定位精度到0.1～0.2 个像素。
亚像素定位 相关系数拟合 相关模板匹配 数字图像测量 Sub-pixel localization relative coefficient fitting relative template matching digital image measurement
1 重庆大学 数理学院,重庆 400044
2 重庆大学软件工程学院,重庆 400030
使用多尺度Harris算子检测图像的角点作为初始兴趣点。针对自适应非极大值抑制排除了大量潜在匹配点的缺陷,引入条件理论对初始兴趣点进行控制,排除病态点,减少后续过程的计算量,提高算法效率,同时最大限度的保留了匹配点。满足条件理论控制下的特征称为良态特征。由于初始Harris角点的位置会发生偏移以及有伪角点产生,所以利用亚像素定位技术进行精确定位,并排除伪角点和不稳定的角点。使用PCA-SIFT对特征点及其邻域进行描述获得特征向量。最后通过向量之间的欧几里德距离判断特征点是否匹配。实验结果表明算法效率改进明显,匹配效果良好,对图像的几何变换、噪声及光照变化等具有较强的鲁棒性。
特征匹配 条件理论 良态特征 自适应非极大值抑制 亚像素定位 feature matching condition theory well conditioned feature adaptive non-maximal suppression sub-pixel localization
