检测与图形图像

  高调爱国 ·  2012-07-23 10:47  ·  19785 次点击
**1、近景摄影测量构建3D模型**
在各种计量检测中,不可避免的需要对检测目标进行扫描,构建3D模型,用来对各种检测目标进行量测。
非接触构建3D模型有多种技术实现手段,包括激光扫描,照相式扫描等等等。不同检测条件下,对构建3D模型和量测的精度有着不同的要求,而各种3D模型构建方法,其成本和效率有着很大的差别。
随着计算机图像处理技术的发展,随着数码成像技术的精度提高,传统应用于测绘行业的立体成像技术,在计量检测非接触3D模型构建方面,开始呈现越来越强大的优势。
近景摄影测量技术,利用两台或多台姿态固定的相机,对同一物体进行多角度同时成像,然后利用影像之间的成像数学关系,能够构建成像方程,通过成像方程,能够计算观测物体表面距离相机之间的距离,从而构建观测物体表面的3D点云,最终完成观测物体的3D建模。
近景摄影测量技术,相对其他非接触3D模型构建技术,有着模型构建速度快,成本低廉的优势,在3D模型构建领域,有着广泛的前途。
近景摄影测量技术,存在的最大问题是其模型精度受相机的直接影像,低分辨率、镜头畸变较大的成像,将会极大的降低模型精度。当采用高精度、高分辨率、镜头畸变较小的相机时,构建的3D模型精度还是可以得到保证的。
3D模型构建速度快是近景摄影测量技术的最大的优势,在降低一定程度的模型精度的情况下,甚至能够做到实时(准实时)模型的构建。
**2、目标识别及自动分类**
在各种工业应用环境中,难免会对目标群体根据其外形进行挑选、分类,已适应生产环节的需要。
随着计算机图像处理技术的发展,特别是目标识别技术的发展,为群体检测分类提供了一个高效低成本的解决方案。
通过数码相机或者高精度摄像头,对目标群体表面进行拍摄,提取其纹理和结构特征,在通过与数据库中的目标库特征进行比较,达到识别的目的。
现在的图像目标识别技术,已经很好的解决了不同成像光照条件、不同成像时间、不同成像设备、不同视角等多种关键技术,已经能够实时(准实时)对目标群体进行识别。
结合双摄像头或者单摄像头影像序列,能够判断出识别出来的目标物体距离相机的距离和角度,通过该信息对机械臂进行控制,从而实现目标物体的自动挑选和分类,较好的解决目标群体分类问题。
利用图像目标识别技术构建的目标群体识别技术,有着识别速度快、识别准确、成本低廉等多种优势,将会成为一种应用广泛的目标群体分类技术。
图像目标识别技术主要是利用目标物体表面的数字图像分析技术,当目标群体表面缺乏纹理(或纹理一致),结构形状一致的情况下,将很难发挥其作用,所以在图像识别技术应用时,必须考虑目标群体的实际情况。
**3、影像自动配准**
在测量和医疗领域,存在大量的影像配准工作,需要对影像进行配准,才能进行后续的工作。
常规的影像配准方法是半人工半自动作业模式,在影像上选取一定量的目标点,再从参考资料中读取相关坐标参数,输入专用处理软件进行纠正。
影像自动配准,利用计算机图像处理技术,自动提取影像和参考影像中的特征点,按照对应关系建立两者映射数学方程,最后采用此数学方程,对影像进行逐点映射计算,得到配准后的影像,能够直接使用于各种后续应用中。
在影像数量庞大、对配准速度要求较高、图像需要实时分析的条件下,人工影像配准工作将无法胜任,影像配准环节成了该应用的瓶颈,严重影像了后续工作的开展。
影像自动配准技术,能够低成本的、高效的实现影像的全自动配准,并且能够实现实时(准实时)配准,配准精度高,能够达到0.3像元的配准精度。
**4、影像自动对比分析**
通过对比不同时期拍摄的影像,能够发现影像的变化情况,有着很大的实用价值。但是不同时期拍摄的影像,存在传感器不一致,分辨率不一致,拍摄角度不一致等多种因素的影像,传统的对比方法都是人工进行对比解读,发现影像目标的变化。这样的方法,不仅效率低,而且存在一定程度的漏判和误判,因此,在很大程度上限制了影像对比分析的使用。
利用影像特征自动提取技术,能够从需要对比的影像中分别提取数量巨大的特征点,然后利用数学映射关系,建立两者的映射方程,通过映射方程,能够自动发现产生变化的特征点,再利用这些特征点实现变化区域的提取,实现影像自动对比分析。
影像自动对比技术,可以广泛应用于测量、土地利用调查、医学影像分析、工业目标分析、军事目标打击分析、损毁分析等等多种领域,理论上讲,只要需要进行影像对比分析的应用,均可以利用该技术。
**5、相似图像检索**
基于图像内容的检索,一直是数据挖掘、互联网应用的一个重要方面。而相似图像检索,是其中的基础。目前互联网上也存在多种相似图像检索应用,包括谷歌、百度等,均提供了相应的应用模块。但这些相似检索应用,均存在一个较大的问题——误判和漏判。对待检索图像而言,返回的检索结果,基本上均是颜色分布相似的影像,因此检索结果中存在大量颜色分布近似,但图像内容完全不相关的图像。而对大量颜色分步存在差异,但图像内容非常相似的图像,却不能正确的检索出来。这样的图像包括缩放、旋转、剪裁、合成、篡改后的图像。
通过图像结构特征提取技术,能够从图像中提取大量结构特征点,能够较好的表达图像内容信息。利用结构特征检索到的图像,能够较好的解决包括图像缩放、旋转、剪裁、合成、篡改后的相似性判断问题,能够较为合理的检索出内容真正相似的影像。
结构特征检索检索技术,目前还存在检索效率问题,也即高维空间高效检索索引问题,通过深入分析,本课题组也采用了多种高维空间索引技术,在一定程度上提高了检索效率,对比顺序遍历查找,效率提高100倍左右。
**6、图像目标识别**
图像目标识别,包括人像识别,是图像内容检索的另一个重要应用分支,成功的图像目标识别,将会应用在多种行业。目前较为成功的应用是车牌自动识别技术。特征物体、人像识别,一直是图像应用的重点研究领域。
通过对图像进行结构特征提取,能够较好的对图像目标进行分割,再对分割后的目标,对比识别库中的结构特征。通过结构特征的相似性判断,判定是否存在已知目标,并对其进行识别标识。
基于以上技术实现的目标识别,技术难点在于结构特征能够较为准确的描述目标物体和识别库物体,同时,对海量的库物体,需要实现高效的高维空间索引技术。
通过对图像自动配准、图像相似性检索的研究,基本上掌握了目标自动识别的基础核心内容,对目标识别技术进行了初步的研究。
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