检索结果-南通市图书馆

作者：郝艳龙长春理工大学

学位级别：硕士

对以激光制导技术为原理的武器系统而言,激光指示器照射目标的精度是影响武器系统性能的重要因素,因此精确地获取激光光斑位置对照射器本身的性能评价和武器系统的综合性能提升均有重要的意义。首先,根据课题的需求分析比较了几种图像... 详细信息

对以激光制导技术为原理的武器系统而言,激光指示器照射目标的精度是影响武器系统性能的重要因素,因此精确地获取激光光斑位置对照射器本身的性能评价和武器系统的综合性能提升均有重要的意义。首先,根据课题的需求分析比较了几种图像处理的硬件平台,选用ZYNQXC7Z035作为双光谱图像融合系统的图像数据处理器,并编写驱动程序实现双光谱相机分别对激光光斑和目标靶板图像的采集,在ZYNQ系统“ARM+FPGA”的体系架构上实现了红外图像与可见光图像的融合与显示。然后,简单的阐述了非共轴摄远光学系统,分析了此光学系统结构中存在双光谱相机非共轴的问题以及测量系统的加工和装配过程中的各种误差的来源。为解决以上的问题,采用SIFT算法完成双光谱图像的配准,为高质量融合图像的输出提供前提条件。其次,对图像融合算法进行深入的研究,通过对比分析了多种可在FPGA平台运行的融合方法及其性能,并利用MATLAB软件对以上几种图像算法进行仿真研究,结合FPGA平台的特点和课题的需求后确定采用提升小波变换算法实现图像融合。改进了提升小波变换图像融合算法的硬件实现结构,利用Vivado HLS软件开发周期短、操作简单、代码可移植性强和算法开发难度低的优点,应用C/C++语言完成核心算法的编写,实现了基于ZYNQ硬件平台融合图像的输出。最后,基于本文搭建的双光谱图像融合系统进行了距离接近一公里的图像融合实验,将得到的融合图像与运用PC端MALAB软件进行图像融合得到的融合图像进行对比,对比结果表明二者间在主观评价上的图像细节信息基本相似,客观评价数据彼此接近,充分证明了系统输出的融合图像质量满足课题的需求。

关键词：双光谱图像 FPGA 图像融合图像配准提升小波变换

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基于双光谱图像的净化厂周界入侵系统设计与应用

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物联网技术 2023年第12期13卷 18-20,25页

作者：陈元科秦军龚德洪张霖中国石油西南油气田分公司川西北气矿四川江油621700

针对川西北气矿某天然气净化厂周界安防手段落后及低效问题,设计了一种基于双光谱图像的净化厂周界入侵报警系统。依靠可见光和红外两种光谱图像优势,结合深度学习目标检测算法和自定义周界区域,系统克服了单光谱图像在全天候工况下识... 详细信息

针对川西北气矿某天然气净化厂周界安防手段落后及低效问题,设计了一种基于双光谱图像的净化厂周界入侵报警系统。依靠可见光和红外两种光谱图像优势,结合深度学习目标检测算法和自定义周界区域,系统克服了单光谱图像在全天候工况下识别准确率低或漏检的问题。一方面,根据净化厂周界安防需求提出了入侵报警系统的具体方案和系统结构;另一方面,根据环境特点给出了系统的详细部署。为验证系统有效性,在净化厂周界不同地点和时间对系统进行实验验证,结果表明:给出的周界入侵系统方案能够实现对净化厂周界的全天候入侵检测与报警。净化厂周界入侵系统投入应用后,可有效降低厂区因入侵事件导致重大安全事故的风险,同时也为石油天然气行业其他场站安防建设提供了重要参考。

关键词：双光谱图像深度学习天然气净化厂周界入侵安防网络通信

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基于双光的双目视觉的测距研究

基于双光的双目视觉的测距研究

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作者：王泉钧哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

双目视觉是当前计算机视觉的热门研究领域,通过模仿人类两只眼睛来观察物体去获取工作场景信息,定位目标物体,以及获得目标物体的深度信息。由于实际的周围环境复杂多变以及对获取信息的需求的提高,常规的测距手段例如超声波等无法满足... 详细信息

双目视觉是当前计算机视觉的热门研究领域,通过模仿人类两只眼睛来观察物体去获取工作场景信息,定位目标物体,以及获得目标物体的深度信息。由于实际的周围环境复杂多变以及对获取信息的需求的提高,常规的测距手段例如超声波等无法满足日益增长的需求,而基于双目视觉的深度信息检测能够实现深度检测、目标识别、三维信息重建等功能,有广阔的应用前景和价值。为了弥补可见光相机在复杂环境下作为单光谱传感器的不足,例如在大雾、强光或者黑暗等复杂环境的影响,可以采用两个红外相机进行双目检测,或者采用红外相机与可见光相机相结合的双目系统进行实验和检测,本文的主要研究工作如下:(1)采用双目测距,首先需要对双目系统进行标定,然后根据标定得到双目系统的内外参数确定目标物体的坐标转换关系。在对比多种常用的标定方法后,采用了张氏标定法进行标定。由于常规的纸质标定板无法满足红外图像的标定要求,采用特制的铝合金棋盘格对可见光相机和红外相机进行标定。通过对棋盘格的加热,提高了标定板在红外图像中的对比度,成功实现了对红外相机的标定,也实现了红外相机和可见光相机的联合标定,双可见光双目系统的重投影误差为0.06个像素误差,双红外双目系统的重投影误差为0.14个像素误差,可见光与红外双目系统的重投影误差为0.34个像素误差,三种双目系统均实现了精度较高的联合标定。(2)在双可见光和双红外的同光谱图像的匹配中,对比分析了局部立体匹配以及全局立体匹配的优缺点,采用了融合这两种方法的半全局立体匹配算法,并应用于双可见光的双目系统和双红外热成像的同光谱图像的双目测距系统。该半全局立体匹配算法相比于局部立体匹配算法有高的匹配精准度,对比全局立体匹配算法有更快的匹配速度。双目系统的匹配和测距实验结果表明,采用基于路径聚合的半全局立体匹配的目标匹配的效果好,双可见光的双目测距系统5 m内的测距误差在3%以内,双红外的双目测距系统5 m内的测距误差在5%以内。(3)在可见光与红外的双光谱图像的匹配中,由于红外热成像相机和可见光相机的成像机理不同,红外热成像图像的像素灰度值是非线性的,且红外热成像相机和可见光相机的焦距不同以及像元尺寸和图像尺寸大小不同,难以提取双光谱图像的共性特征,无法采用与同光谱图像相同的基于图像灰度值大小的图像特征立体匹配算法。本文采用相位信息和互信息相结合的方法,实现了对双光谱图像的立体匹配,相位信息和互信息相结合的算法的均方根误差为0.39,相比于单独采用互信息算法的均方根误差0.54和采用互信息与梯度信息结合算法的均方根误差0.46,有了一定的改善,图像匹配精度更高。可见光与红外的双目系统在3 m内的测距误差在5%以内,6 m的测距误差在10%以内。

关键词：双目测距双光谱图像立体匹配路径聚合相位信息

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