【摘 要】
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在采用伪随机序列生成彩色条纹作为投影图像的基础上提出了一种对彩色伪随化编码结构光三步解码新方法。首先,建立向量梯度算子将Canny算子推广到彩色多通道图像,对彩色带状图像进行彩色边缘检测,确定边缘特征的位置信息;其次,采用引导式K-means聚类算法和颜色分辨能力较强的颜色不变量对图像进行颜色识别和分类,继而获得边缘特征的颜色信息;最后,提出分步窗口匹配算法对边缘特征序列进行匹配,从而确立拍摄图像
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在采用伪随机序列生成彩色条纹作为投影图像的基础上提出了一种对彩色伪随化编码结构光三步解码新方法。首先,建立向量梯度算子将Canny算子推广到彩色多通道图像,对彩色带状图像进行彩色边缘检测,确定边缘特征的位置信息;其次,采用引导式K-means聚类算法和颜色分辨能力较强的颜色不变量对图像进行颜色识别和分类,继而获得边缘特征的颜色信息;最后,提出分步窗口匹配算法对边缘特征序列进行匹配,从而确立拍摄图像和投射图像上的边缘特征的对应性。实验结果表明,提出的解码方法在不需要假定被测物体表面颜色和纹理结构的条件
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基于特征点自动匹配的图像配准技术通常无法实现亚像素精度的配准,在多模态图像集上甚至无法完成整像素配准.为了提高多模态图像配准精度,对亚像素图像配准技术进行研究,提出了一种基于人工交互的适用于多模态图像的亚像素配准算法.对待配准图像和参考图像输入控制点,利用投影变换和最小线性平方差算法进行粗配准,根据双边平均配准误差对控制点进行亚像素调整,从而达到精确配准.定性与定量实验结果表明,相比基于尺度不变特
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