6.2 仿复眼视觉系统的研究进展_邢强
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仿生复眼图像拼接技术研究摘要:为解决传统视频监控系统中瞬时宽视场和精细化图像采集的矛盾,开展了用于仿生复眼成像系统的相机阵列图像拼接技术研究,在现有SIFT方法、双向最大相关系数法和RANSAC方法的基础上,优化了算法融合方式。
关键词:仿生复眼角点检测图像拼接特征点匹配中图分类号:TP3 文献标识码:A0 引言传统单相机监控系统中,尽管配置了云台、变焦镜头等配件,仍然难以彻底解决瞬时宽视场和精细化图像采集的矛盾。
近年来,随着电子工业技术特别是微电子技术的发展,成像系统集成化越来越高,体积小而性能优异,为基于昆虫复眼的仿生学理论应用奠定了技术基础,各式各样的仿生复眼应用得以涌现[1-2]。
在仿生复眼成像系统中,需解决的主要问题包括各子相机单元图像特征点的提取和图像匹配融合两部分。
常用的图像特征点提取方法为基于SIFT(Scale-invariant feature transform,尺度不变特征变换)方法[2-4]等。
本文为了实现在大范围监控区域内的实时精细化探测,基于仿生复眼理论设计了一种复眼成像系统。
1 图像匹配在仿生复眼成像系统中的应用仿生复眼成像系统主要由三部分组成:一是前端仿生复眼相机阵列,主要完成数据信息获取;二是全景拼接单元,主要完成视频预处理及全景拼接;三是综合态势处理单元,主要完成全景态势信息显示。
在工作时,系统通过窗口将目标光信号透射进入子眼相机阵列,子眼相机将目标和背景的光信号转化为电信号。
电信号经过预处理电路,通过滤波增强等操作,将信号输出控制在一定范围内。
通过帧存,获取图像信息,进行拼接,形成全景图像,校正后可全景显示,进而形成全景视频流。
为提高匹配效果,本文使用双向最大相关系数法匹配和RANSAC方法匹配相结合的方式。
2 算法原理2.1 基于SIFT的特征不变角点提取尺度空间理论的主要思想是通过对原始图像进行尺度变换,获得图像多尺度下的尺度空间表示序列,然后对这些序列进行尺度空间主轮廓提取,并以该主轮廓作为一种特征向量,实现边缘、角点以及不同分辨率上的特征提取等。
《基于深度学习的仿生复眼目标识别系统设计》一、引言随着人工智能技术的不断发展,目标识别技术在众多领域中得到了广泛应用。
然而,传统的目标识别系统在复杂环境下的性能仍存在诸多挑战。
为了解决这些问题,本文提出了一种基于深度学习的仿生复眼目标识别系统设计。
该系统借鉴了自然界中复眼的构造和功能,通过深度学习技术实现高效、准确的目标识别。
二、仿生复眼结构与原理仿生复眼是一种模仿自然界中复眼结构的视觉系统。
复眼具有较高的分辨率和较广的视野,能够在复杂环境下实现快速、准确的目标识别。
本系统采用仿生复眼结构,通过多个小型相机组成阵列,模拟复眼的视觉功能。
每个相机负责捕捉一部分视野,然后将这些信息整合起来,形成完整的图像。
三、深度学习技术深度学习是一种模拟人脑神经网络的工作方式,通过大量数据的训练和学习,使机器能够自动提取特征并完成复杂的任务。
在本系统中,深度学习技术主要用于目标特征的提取和分类。
首先,通过深度神经网络对大量图像数据进行训练,使网络学会识别目标的基本特征。
然后,将这些特征用于实际的目标识别中,实现准确、高效的识别。
四、系统设计本系统主要包括数据采集、特征提取、目标识别和输出四个部分。
1. 数据采集:通过仿生复眼结构,采集目标图像数据。
这些数据包括不同角度、不同光照条件下的图像,以增加系统的泛化能力。
2. 特征提取:利用深度神经网络对采集的图像数据进行特征提取。
这些特征包括目标的形状、颜色、纹理等基本特征,以及更高级的语义特征。
3. 目标识别:将提取的特征输入到分类器中进行目标识别。
分类器可以是支持向量机、决策树等传统机器学习算法,也可以是深度学习网络。
通过训练和优化,使分类器能够准确地将目标从背景中分离出来。
4. 输出:将识别的目标信息以图像或文本的形式输出,以便于用户进行后续操作。
五、实验与分析为了验证本系统的性能,我们进行了大量的实验。
实验结果表明,本系统在复杂环境下的目标识别准确率较高,且具有较好的实时性。
仿复眼的动目标位置快速估计算法
邢强;戴振东;王浩
【期刊名称】《光子学报》
【年(卷),期】2014()6
【摘要】昆虫复眼由成百上千个小眼组成,具有大视范围内的快速识别能力.本文仿昆虫复眼的快速定位特性,提出一种基于小眼视场交汇空间分区的动目标位置快速估计法.根据探测器阵列组合与空间视野范围的对应关系建立参量方程,参量为检测到动目标时探测器阵列的组合方式;模拟探测器阵列与运动目标,验证定位算法的快速估计能力;最后通过阈值比较获得检测到目标的探测器组合方式,求解参量方程实现目标定位.对定位计算结果与实际模拟距离进行比较,结果表明该算法能够实现不同大小目标在不同运动轨迹下的位置估计.
【总页数】5页(P196-200)
【关键词】仿生学;位置测量;运动估计;空间划分;实时系统;复眼;多通道系统
【作者】邢强;戴振东;王浩
【作者单位】南京航空航天大学仿生结构与材料防护研究所;南京航空航天大学机电学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP274
【相关文献】
1.基于分布式多跳误差估计目标位置感知算法 [J], 蒋从元;杨杰
2.基于SA-PSO算法的多基地声纳水下目标初始位置估计 [J], 黄胜券; 郑鑫江
3.基于地面估算与目标位置估计的多目标跟踪算法 [J], 何嘉;奚峥皓;阚秀
4.目标临时位置估计的无线网络残差幂次方加权定位算法 [J], 赵梦龙
5.基于四参数仿射模型的快速运动估计算法 [J], 王孝通;杨常清;徐晓刚;李博因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
仿生复眼视觉系统中全景图拼接算法车静;卢鹏;韩焱;王鉴【摘要】模仿昆虫复眼的视觉机理,设计一种仿生球面9复眼视觉系统,并提出一种全景图拼接算法.首先采用抗旋转、抗尺度变化的SIFT图像匹配算法进行特征点的提取与匹配;然后利用稳健的RANSAC算法求出图像间变换矩阵的初始值,并使用LM非线性迭代算法精炼;最后通过改进的加权平滑算法完成多视角图像序列的无缝拼接,得到整个场景的全景图.实验结果表明:全景图的整个拼接过程中复眼视觉系统可以自动地实现对多视角图像序列的无缝拼接,并在多个方向都增大了视场,弥补了传统宽屏幕全景图的不足.【期刊名称】《应用光学》【年(卷),期】2013(034)005【总页数】5页(P815-819)【关键词】球面复眼;全景图;图像拼接;变换矩阵【作者】车静;卢鹏;韩焱;王鉴【作者单位】中北大学电子测试技术国家重点实验室,山西太原030051;中北大学机电工程学院,山西太原030051;中北大学电子测试技术国家重点实验室,山西太原030051;中北大学电子测试技术国家重点实验室,山西太原030051【正文语种】中文【中图分类】TN911.73;TP391引言图像拼接是计算机视觉领域的一个重要分支,广泛应用于数字视频、运动分析、虚拟现实技术、遥感图像处理、医学图像分析等多个领域。
诸如宏大文化遗产场景、长卷字画等大都具有大幅面的图像特征,普通的图像采集设备无法一次拍摄出高分辨率的全景图像,利用图像拼接技术可以克服数字采集设备的焦平面上传感器阵列密度的限制,成功地还原出大场景的原貌。
但传统的全景图是由单一方向(水平或垂直)旋转或平移获取的图像序列进行多次拼接生成的宽屏幕全景图,显然从单一方向拼接的宽屏幕全景图因失去了其他方向的图像信息而存在视觉盲区。
在对昆虫复眼结构的研究过程中发现,昆虫复眼是一种理想的小型化、多孔径、大视场的视觉系统[1],它由众多小视场的六边形小眼单元紧密排列而成,且每只小眼都可以从不同角度获取外界景物的部分图像信息,所有小眼所获取的图像拼接起来,就能获得大视场的图像。
中图分类号:UDC分类号:几种视觉仿生光学系统的研究作 者 姓 名 冯驰学 院 名 称 光电学院指 导 教 师 常军研究员答辩委员会主席 李林教授申 请 学 位 工学硕士学 科 专 业 光学工程学位授予单位 北京理工大学论文答辩日期 2015年1月几种视觉仿生光学系统的研究冯驰2015年1月The research of several vision bionics optical systemsCandidate Name:Chi FengSchool or Department: School of Optoelectronics Faculty Mentor: Prof. Chang JunChair, Thesis Committee:Prof. Li LinDegree Applied: Master of Engineering Major:Optical EngineeringDegree by: Beijing Institute of Technology The Date of Defence:January,2015研究成果声明本人郑重声明:所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。
尽我所知,文中除特别标注和致谢的地方外,学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。
与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。
特此申明。
签 名: 日期:摘要仿生学的研究起源于20世纪中期,而关于视觉仿生技术的研究则更是仿生学研究中的新贵。
本文根据视觉仿生技术在多领域的成功应用,对几种视觉仿生光学系统进行了研究。
论文首先介绍了视觉仿生技术的概念,总结归纳了包括昆虫复眼、鸟眼以及其他多种视觉仿生技术的技术原理和研究现状。
本文主要从仿昆虫视觉光学系统和仿鸟类视觉光学系统方向出发。
仿生复眼成像系统设计与制作的研究进展仿生复眼成像系统是一种模仿昆虫复眼的视觉系统,其中包含许多微小的相机单元,能够实现广角视野和快速运动检测。
该系统在机器人导航、无人飞行器和医学影像等领域具有广阔的应用前景。
本文将对仿生复眼成像系统的设计与制作的研究进展进行综述。
仿生复眼成像系统的设计主要包括光学设计、传感器设计和图像处理算法设计。
光学设计是仿生复眼成像系统的关键,主要包括镜头的设计和光学组件的布局。
根据仿生复眼的原理,系统应具有广角视野和高分辨率的特点。
许多研究者通过设计非球面镜头、微透镜阵列以及超薄镜片等光学组件,实现了具有高质量成像性能的仿生复眼成像系统。
传感器设计是仿生复眼成像系统的重要组成部分。
目前常用的传感器包括CMOS和CCD传感器。
为了实现高灵敏度和高速度的图像采集,研究者提出了许多传感器级联的方法,即在每个相机单元内使用多个传感器进行图像采集。
这种方法不仅提高了图像的采样率,还增强了系统的鲁棒性和冗余性。
图像处理算法设计是仿生复眼成像系统中的核心问题。
传统的图像处理算法无法适应仿生复眼成像系统的特点,因此需要开发新的算法来处理复杂的图像数据。
研究者通常使用分割、边缘检测和运动估计等算法来处理复眼成像系统的图像数据。
此外,由于仿生复眼成像系统具有多个相机单元,研究者还提出了多视图重建算法来从多个视角获取更全面的场景信息。
在仿生复眼成像系统的制作过程中,需要解决一些技术问题。
首先是微纳制造技术的应用。
由于仿生复眼成像系统中的相机单元非常小,所以需要采用微纳制造技术来制作微小的光学组件和传感器。
其次是互连技术的研究。
由于仿生复眼成像系统中相机单元的数量较大,因此需要开发新的互连技术来连接这些相机单元。
最后是系统集成技术的研究。
由于系统中包含许多相机单元和传感器,因此需要开发新的系统集成技术来实现复杂的电路布局和电气连接。
总的来说,仿生复眼成像系统的设计与制作的研究进展已经取得了很大的成就。