深度图象采集
图像信息采集技术的概念
图像信息采集技术的概念图像信息采集技术是指通过相机、扫描仪、激光雷达等设备对现实世界的图像进行采集和处理，获取图像中所包含的各种信息。
图像信息采集技术涉及到计算机视觉、图像处理、医学影像等多个领域，具有广泛的应用前景。
下面将从图像采集设备、图像处理算法以及应用案例等方面进行详细阐述。
一、图像采集设备图像采集设备是实现图像信息采集的重要工具，包括相机、扫描仪、激光雷达等。
其中，相机是最常用的图像采集设备之一。
相机通过镜头将现实世界中的光信息转化为电信号，然后通过传感器将电信号转化为数字信号，最终生成数字图像。
相机的性能直接影响到图像采集的质量，目前市面上有各种不同类型和性能的相机可供选择，如单反相机、运动相机、手机相机等。
扫描仪是另一种常见的图像采集设备，它通过光学系统将纸质文件等转化为数字图像。
扫描仪可以分为平板扫描仪和卷帘扫描仪两种类型。
平板扫描仪主要适用于扫描单张纸质文件，而卷帘扫描仪适用于扫描大尺寸的纸质文件，如绘画作品、地图等。
激光雷达是一种通过测量物体与激光束之间的相互作用来获取物体三维空间位置信息的设备。
激光雷达通过发射激光束并接收反射回来的光信号，通过测量激光束的时间和光强来计算出物体的距离和反射率，从而实现对物体形状和位置的获取。
激光雷达主要应用于地质勘探、机器人导航、自动驾驶等领域。
二、图像处理算法图像处理算法是将采集到的图像进行处理和分析的重要手段，用于提取图像中的有用信息。
常用的图像处理算法包括图像滤波、边缘检测、目标检测、图像分割等。
图像滤波是一种用于去噪和增强图像的处理方法。
通过不同的滤波器和滤波算法，可以有效地降低噪声、增强图像细节，并改善图像的视觉效果。
边缘检测是一种用于检测图像中物体边界的算法。
边缘是图像中亮度变化较大的区域，边缘检测算法可以通过计算图像中像素的梯度和方向来提取出边缘。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
目标检测是一种用于在图像中检测和定位目标的算法。
复杂光场环境下多重聚焦深度图像三维重建
第１３卷㊀第８期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．８㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年８月㊀Ａｕｇ．２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）０８－０１４０－０５中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ复杂光场环境下多重聚焦深度图像三维重建王佳欣，窦小磊（河南工程学院计算机学院，郑州４５１１９１）摘㊀要：在复杂光场环境下图像采集和重建受到多重聚焦深度像素分布的随机性影响导致重建效果不好㊂提出基于亚像素特征偏移修正的复杂光场环境下多重聚焦深度图像三维重建方法㊂采用深度引导滤波方法实现对图像的边缘保持修正和滤波处理，根据多重聚焦深度图像在空间域偏移特征分布，采用融合空间信息的端元特征提取方法提取图像的谱特征点，结合亚像素特征偏移修正方法实现对复杂光场环境采样图像的像素偏移特征点修正，考虑像素空间差异和强度差异，根据光强纠正结果实现对图像的三维重建和特征配准㊂仿真测试结果表明，采用该方法进行复杂光场环境下多重聚焦深度图像三维重建有效解决了重建模糊的问题，得到较为精细的重建结果，光场偏移修正能力较好㊂关键词：复杂光场环境；多重聚焦；深度图像；三维重建３Ｄｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉ－ｆｏｃｕｓｄｅｐｔｈｉｍａｇｅｉｎｃｏｍｐｌｅｘｌｉｇｈｔｆｉｅｌｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＷＡＮＧＪｉａｘｉｎ，ＤＯＵＸｉａｏｌｅｉ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ，ＨｅｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５１１９１，Ｃｈｉｎａ）ʌＡｂｓｔｒａｃｔɔＩｎｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｌｉｇｈｔｆｉｅｌｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｉｍａｇｅａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｒｅａｆｆｅｃｔｅｄｂｙｔｈｅｒａｎｄｏｍｎｅｓｓｏｆｐｉｘｅｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉｐｌｅｆｏｃｕｓｄｅｐｔｈｓ，ｗｈｉｃｈｌｅａｄｓｔｏｐｏｏｒｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔ．Ａｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｍｕｌｔｉ－ｆｏｃｕｓｄｅｐｔｈｉｍａｇｅｉｎｃｏｍｐｌｅｘｌｉｇｈｔｆｉｅｌｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｂａｓｅｄｏｎｓｕｂ－ｐｉｘｅｌｆｅａｔｕｒｅｏｆｆｓｅｔｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｄｅｐｔｈ－ｇｕｉｄｅｄｆｉｌｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｓｕｓｅｄｔｏａｃｈｉｅｖｅｅｄｇｅ－ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎａｎｄｆｉｌｔｅｒｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆｔｈｅｉｍａｇｅ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｏｆｆｓｅｔｆｅａｔｕｒｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉ－ｆｏｃｕｓｄｅｐｔｈｉｍａｇｅｓｉｎｓｐａｔｉａｌｄｏｍａｉｎ，ｅｎｄｍｅｍｂｅｒｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗｉｔｈｓｐａｔｉａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｓｕｓｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｓｐｅｃｔｒａｌｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓｏｆｔｈｅｉｍａｇｅ．Ｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｓｕｂ－ｐｉｘｅｌｆｅａｔｕｒｅｏｆｆｓｅｔｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ，ｐｉｘｅｌｏｆｆｓｅｔｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓｏｆｓａｍｐｌｅｄｉｍａｇｅｓｉｎｃｏｍｐｌｅｘｌｉｇｈｔｆｉｅｌｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｒｅｃｏｒｒｅｃｔｅｄ．Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｐｉｘｅｌｓｐａｔｉａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓａｎｄｉｎｔｅｎｓｉｔｙｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ，ｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｎｄｆｅａｔｕｒｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｉｍａｇｅａｒｅｒｅａｌｉｚｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｌｉｇｈｔｉｎｔｅｎｓｉｔｙｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｂｌｕｒｒｅｄｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｉｎｔｈｅｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉ－ｆｏｃｕｓｄｅｐｔｈｉｍａｇｅｓｉｎｃｏｍｐｌｅｘｌｉｇｈｔｆｉｅｌｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ａｎｄｇｅｔｍｏｒｅｆｉｎｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅｌｉｇｈｔｆｉｅｌｄｏｆｆｓｅｔｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｙｉｓｇｏｏｄ．ʌＫｅｙｗｏｒｄｓɔｃｏｍｐｌｅｘｌｉｇｈｔｆｉｅｌｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ；ｍｕｌｔｉｐｌｅｆｏｃｕｓｉｎｇ；ｄｅｐｔｈｉｍａｇｅ；ｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ作者简介：王佳欣（１９８３－），男，硕士，副教授，主要研究方向：计算机应用；窦小磊（１９８０－），女，硕士，讲师，主要研究方向：计算机应用㊂收稿日期：２０２３－０１－０８０㊀引㊀言随着计算机视觉成像技术的发展，通过对不同光场环境的视觉信息跟踪识别和图像重建实现对复杂光场环境下多重聚焦深度图像采集和三维重建，结合对多维光场的图像视觉融合处理和三维特征重构，提取图像的亚像素特征点，通过机器学习和图像滤波检测算法实现对复杂光场环境下多重聚焦图像重建识别，提高图像的成像精度，相关复杂光场环境下多重聚焦深度图像三维重建方法研究在图像视觉跟踪识别㊁遥感监测等领域都具有很好的应用价值［１］㊂对图像的三维重建㊁特别是对复杂光场环境下成型的图像三维重建是建立在对图像的降噪滤波和特征提取基础上［２］，结合对四维光场的极平面图像特征检测和自适应跟踪识别，采用Ｈａｒｒｉｓ角点检测技术［３］，通过视差线索跟踪识别，实现对深度图像检测和识别，文献［４］中提出基于ＬＹＴＲＯ相机光场图像深度估计算法及重建技术，通过残差视觉跟踪方法，结合对子孔径图像亚像素偏移修正实现对图像的光场特征提取和滤波处理，提高图像的动态识别能力，但该方法对复杂光场环境下多重聚焦深度图像三维重建的动态识别性能不好㊂文献［５］中提出基于空谱协同多尺度顶点成分分析的高光谱影像端元提取方法，通过２个端元间的光谱角，确定特征检测，结合集合约束的动态检测实现动态检测重建，但该方法对高光谱图像的点云数据重建效果不好㊂针对上述问题，本文提出基于亚像素特征偏移修正的复杂光场环境下多重聚焦深度图像三维重建方法㊂首先采用深度引导滤波方法实现对图像的边缘保持修正和滤波处理，然后结合亚像素特征偏移修正方法实现对复杂光场环境采样图像的像素偏移特征点修正，考虑像素空间差异和强度差异，根据光强纠正结果实现对图像的三维重建和特征配准㊂最后进行实验测试分析，展示了本文方法在提高多重聚焦深度图像三维重建视觉效果方面的优越性能㊂１㊀图像边缘保持修正和滤波１．１㊀多重聚焦深度图像边缘保持修正为了实现对复杂光场环境下多重聚焦深度图像的三维重建，首先构建图像采集和融合模型，在不同的光场相机下通过构建复杂光场环境下多重聚焦深度图像的双边滤波降噪模型，采用深度置信度测量的方法实现对复杂光场环境下多重聚焦深度图像的三维深度立体匹配，给出面向对象影像分析特征辨识参数分布集，结合图像的结构信息和纹理信息分布，采用基于块的修复方法实现图模型参数匹配，通过传感器像素集特征分布式组合控制，采用几何校正和图像融合处理相结合的方法［６］，结合深度引导滤波方法实现对图像的边缘保持修正和滤波处理，实现图像三维重建，实现流程如图１所示㊂图像三维重建图像特征聚类和分块匹配光场强度校正几何校正和数据融合图像边缘特征检测图１㊀图像三维重建实现流程Ｆｉｇ．１㊀Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｆｌｏｗｏｆｉｍａｇｅ３Ｄｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ㊀㊀结合图１中的图像三维重建实现结构流程，根据多重聚焦深度图像在空间域偏移特征分布，采用融合空间信息的端元特征提取方法提取图像的谱特征点，采用低分辨视觉检测技术，得到原始的多重聚焦深度图像的像素分布函数：ｆ（ｘ）＝ðｎｉ＝１（αｉ－αｉ∗）Ｋ（ｘｉ，ｘｊ）＋ｂ（１）㊀㊀其中，αｉ和αｉ∗是表示复杂光场环境下多重聚焦的深度项及卷积特征；Ｋ（ｘｉ，ｘｊ）是成像设备采集到的深度图像的边缘分布核函数；ｂ表示暗通道先验边缘像素分布区域ｙ中的视觉连通度水平㊂通过结构模板图像和较大搜索区域的连续块匹配处理，得到复杂光场环境下多重聚焦深度图像的时序逻辑分量表示为Ｐ＝１， ，Ｐ{}㊂提取复杂光场环境下多重聚焦深度图像的边缘特征分布集，通过空谱得模糊集函数为：Ｐｉ（ｔ）＝ðＮｎ＝１Ａｒｅ－ｊｋｒＲｉｎ１ｒｅ－ｉｋｒ（２）㊀㊀其中，ｒ为已知像素值的平均值；Ａ是多重聚焦深度图像模糊降噪聚合参数；Ｒｉｎ为特征图分离系数；ｅ－ｉｋｒ为已知像素的位置相对应指数增益㊂采用全局特性和局部细节特征重组，得到图像的边界模糊集分配函数为：Ｐｉ（ｔ）＝Ａｒ２ðＮｎ＝１ｅ－ｊ２ｋｒａｉｎｅｊψｉｎ（３）㊀㊀式（３）表示结构连续块的聚合度，基于光照－反射模型分析，采用高光谱与多光谱图像组合控制，结合ＳＶ色彩组合，建立多重聚焦深度图像边缘保持修正模型［７］㊂１．２㊀图像引导滤波采用场景深度估计方法，得到复杂光场环境下多重聚焦深度图像图片各元素的特征匹配集为Ｂ０，根据场景深度检测［８］，得到图像的边缘信息熵平均值表示为：ＡＶｍ（ｒ）＝１Ｎ－（ｍ－１）τðＮ－（ｍ－１）τｉ＝１ｌｎＲｍｒ，ｉ()（４）其中，Ｒｍｒ，ｉ()为ｑｊ处像素的深度值，ｉ下标为边缘模糊和纹理特征点㊂在采样深度图和给定的低分辨率分布集中：Ω＝ｘңɪｓ｜ｇｊ（ｘң）ɤ０，ｊ＝１， ，ｌ；ｈｊ（ｘң）＝０，ｊ＝ｌ＋１， ，ｐìîíïïïüþýïïï（５）其中，ｘң表示弥补像素级损失的动态参数；ｓ表示综合半方差分布邻域；ｇｊ（ｘң）表示第ｊ个像素点中复杂光场环境下多重聚焦深度图像虚拟细节信息；ｌ表示属性空间分割特征值；ｈｊ（ｘң）表示最佳属性参数跳变值；ｐ为子图像的子空间降噪特征分配系数㊂通过灰度动态调节的方法进行多重聚焦深度图像的１４１第８期王佳欣，等：复杂光场环境下多重聚焦深度图像三维重建滤波处理，得到滤波函数为：ｔＢＥＲæèçöø÷＝ｘｋ－ｆ（ｘｋ－１）ｙｋ－ｈ（ｘｋ）æèçöø÷（６）㊀㊀其中，ｔ为图像的特征匹配权重；ＢＥＲ为图像降噪滤波的特征分辨率；ｘｋ表示目标图像采集时间间隔；ｙｋ为模糊隶属度㊂由此，采用融合空间信息的端元特征提取方法提取图像的谱特征点，结合亚像素特征偏移修正方法进行图像三维重建处理㊂２㊀图像三维重建优化２．１㊀图像亚像素特征偏移修正采用自相似性数据立方体的提取方法，得到复杂光场环境下多重聚焦深度图像三维虚拟重建的拟合梯度函数，采用目标分块特征匹配和模板匹配方法［９］，得到先验样本块的优先权分布函数为：ｎｔｆ（ｋ，Ｎ）＝１＋ｌｎ（１＋ｔｆ（ｋ，Ｎ））（７）ｎｄｌ＝（１－ｓ）＋ｓ∗ｄｌａｖｇｄｌ（８）ｉｄｆｋ＝ｌｎ（｜Ｄ｜＋１ｄｆｋ＋１）（９）㊀㊀其中，ｔ为图像的空间映射时间点；ｆ（ｋ，Ｎ）为所有格点的系数；ｓ为复杂光场环境下多重聚焦深度图像的干扰因子；ａｖｇ为复杂光场环境下多重聚焦深度图像干扰噪声的均值㊂设计联合双边滤波器，表示为：ｗ＾ｋｊ＝ｓｉｇｎ（ｗｋｊ）｜ｗｋｊ｜－β㊃Ｔｊ()㊀ｉｆ｜ｗｋｊ｜ȡＴｊ０㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀ｅｌｓｅ{㊀㊀㊀㊀ｊ＝１，２， ，Ｊ＋１（１０）㊀㊀其中，ｗｋｊ为三维拟合重建后图像方向信息特征点的加权映射序列；β＝ｅ－ｍˑ｜ｗｋｊ｜２－Ｔ２ｊＴｊ为高置信度像素的边界频点；Ｔｊ为波段图像合成的伪彩色频偏因子㊂通过复杂光场环境下多重聚焦融合处理，得到深度学习的动态分配模糊度函数Ｈ（ｆ）：Ｈ（ｆ）＝ｕｔ－τ０()ｅｘｐｊωｄｔ－τ０()[]（１１）㊀㊀其中，τ０为场景深度估计的门限因子，ωｄ为门限因子㊂采用图像亚像素特征偏移修正的方法，得到全局对比度融合图像输出：ｔｆ（ｓｅａｒｃｈ，ｐ１）＝１ｎｄｌ＝０．８＋０．２ˑ６／ａｖｇｄｌ（１２）ｉｄｆｓｅａｒｃｈ＝ｌｎ（（６＋１）／（３＋１））（１３）Ｍ（ｓｅａｒｃｈ，ｐ１）＝ｔｆ（ｓｅａｒｃｈ，ｐ１）ｎｄｌ∗ｉｄｆｓｅａｒｃｈ（１４）㊀㊀其中，ａｖｇｄｌ表示颜色和亮度信息的均值；ｆｓｅａｒｃｈ表示预测图与参考图之间的动态辨识寻优参数；ｎ为前置门限；ｄ为第ｉ个滤波器窗口的加权函数；ｌ为分虚拟重建的特征滤波参数㊂根据图像亚像素特征偏移修正结果，实现对复杂光场环境采样图像的像素偏移特征点修正，考虑像素空间差异和强度差异，构建图像的三维立体重建模型［１０］㊂２．２㊀图像的特征配准及三维重建考虑像素空间差异和强度差异，根据光强纠正结果实现对图像的三维重建和特征配准处理，通过灰度动态调节的方法构造不同种类图像的自动增强和三维重构模型，得到ｑｊ处像素的深度值为：ＥＳｎａｋｅ＝ðＮ－１０［Ｅｉｎｔ（ｖｉ）＋Ｅｅｘｔ（ｖｉ）］（１５）㊀㊀其中，Ｅｉｎｔ（ｖｉ）表示复杂光场环境下多重聚焦深度图像的边缘模糊度寻优参数；Ｅｅｘｔ（ｖｉ）表示图像的像素增强目标匹配系数；Ｎ表示分割斑块的样本数㊂采用采样深度图融合的方法，结合波段图像合成的伪彩色图像重构结果，通过增强辐射度的方法进行复杂光场环境下多重聚焦深度图像的视觉传达跟踪拟合，得到图像三维重建的边缘细节特征检测结果为：Ｗｕ＝ｃｏｓａ－ｓｉｎａ０ｓｉｎａｃｏｓａ０００１éëêêêùûúúú（１６）㊀㊀其中，ａ表示线性增强的图像景深维度，照明不足或亮度分布不均下，提取深度修复的局部采样放大图，得到图像三维重建输出为：ｆ＾（ｘ，ｙ）＝ｇ（ｘ，ｙ）－１㊀ｉｆｇ（ｘ，ｙ）－ｆ＾Ｌｅｅ（ｘ，ｙ）ȡｔｇ（ｘ，ｙ）＋１㊀ｉｆｇ（ｘ，ｙ）－ｆ＾Ｌｅｅ（ｘ，ｙ）＜ｔｇ（ｘ，ｙ）㊀㊀㊀ｅｌｓｅìîíïïïï（１７）其中，ｇ（ｘ，ｙ）为空间信息约束的光谱波段；ｆ＾Ｌｅｅ（ｘ，ｙ）为图像的线性混合模板参数；ｔ为采样点㊂综上分析，结合像元集合特征重组的方法，根据光强纠正结果实现对图像的三维重建和特征配准㊂３㊀仿真测试与结果分析为了验证本文方法在实现多重聚焦深度图像三维重建上的性能，采用ＵＳＧＳ图像作为学习训练库，结合Ｍａｔｌａｂ仿真工具进行仿真实验，图像采集中干扰为零均值高斯噪声，噪声强度为－１２ｄＢ，图像的标准训练集个数为１２００，测试集为５００，特征动态分辨率为３２ｍ，模板匹配系数为０．７２，各个波段的图像模型分布参数见表１㊂２４１智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀表１㊀各个波段的图像模型分布参数Ｔａｂ．１㊀Ｉｍａｇｅｍｏｄｅｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｅａｃｈｂａｎｄ类别边缘尺度匹配度水准残差波段１０．２６５４．９２７３．６２９波段２０．２７６５．０２５３．８７５波段３０．２７４５．０６４３．９７８波段４０．２６６４．８４９３．８２０波段５０．２７４４．９２４３．７５７波段６０．２６５４．９２７３．６２９㊀㊀根据上述仿真参数设定，进行图像三维重建的仿真实验，给出原始图像如图２所示㊂㊀㊀图２的图像受到采集环境的光场环境突变等因素影响，导致图像的成像效果不好，采用本文方法对图像进行多重融合和重建，对目标图像进行深度渲染和映射处理，得到网格映射结果如图３所示㊂图２㊀原始图像Ｆｉｇ．２㊀Ｏｒｉｇｉｎａｌｉｍａｇｅ图３㊀图像网格映射结果Ｆｉｇ．３㊀Ｉｍａｇｅｇｒｉｄｍａｐｐｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓ㊀㊀根据图３对图像的网格映射结果，进行图像的边缘校正处理，得到校正结果如图４所示㊂图４㊀图像校正Ｆｉｇ．４㊀Ｉｍａｇｅｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ㊀㊀在对图像校正的基础上，根据光强纠正结果实现对图像的三维重建和特征配准，得到目标深度图像如图５所示㊂图５㊀目标深度图像Ｆｉｇ．５㊀Ｔａｒｇｅｔｄｅｐｔｈｉｍａｇｅ㊀㊀基于ＶＣ＋＋的ＯｐｅｎＧＬ，考虑像素空间差异和强度差异，根据光强纠正结果实现对图像的三维重建和特征配准，得到三维重建输出如图６所示㊂图６㊀图像三维重建输出Ｆｉｇ．６㊀Ｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｕｔｐｕｔｏｆｔｈｅｉｍａｇｅ㊀㊀分析上述仿真结果得知，本文方法能有效实现对复杂光场环境下多重聚焦深度图像三维重建，得到较为精细的重建结果，光场偏移修正能力较好㊂测试重建精度，得到对比结果如图７所示㊂分析图７得知，本文方法对图像重建的精度更高㊂1009080706050403020102030405060708090100P C A 方法H a r i s s 方法本文方法迭代次数重建精度/%图７㊀重建精度对比测试Ｆｉｇ．７㊀Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｔｅｓｔｏｆｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ（下转第１４９页）３４１第８期王佳欣，等：复杂光场环境下多重聚焦深度图像三维重建３㊀结束语本文提出了一种基于车载点云数据，具有一定实时性的多轨道提取算法㊂利用原始数据特征使用ＬＰＲ快速提取出路基区域，而后利用铁轨在路基上连续的高程差异特征提取铁轨点云，并利用ＰＣＡ过滤掉离散的假阳性非线性点簇，利用点簇距离及角度阈值实现同一轨迹点簇的连接，进一步简化提取流程，有效提高检测准确性㊂在多轨道测试数据集中进行实验验证，结果显示检测的平均召回率及准确率分别为９４％㊁９３．７％㊂此外，统计算法运行各主要步骤运行时间及对应处理点数，其每帧数据平均总处理时间小于８０ｍｓ，实际运行可达１０Ｈｚ，说明本算法具有良好实时性㊂参考文献［１］ＳＴＥＩＮＤ，ＬＡＵＥＲＭ，ＳＰＩＮＤＬＥＲＭ．Ａｎａｎａｌｙｓｉｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｅｎｓｏｒｓｆｏｒｔｕｒｎｏｕｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｆｏｒｔｒａｉｎ－ｂｏｒｎｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．ＷＩＴＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＴｈｅＢｕｉｌｔＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０１４，１３５：８２７－８３８．［２］ＬＯＵＹｉｄｏｎｇ，ＺＨＡＮＧＴｉａｎ，ＴＡＮＧＪｉａｎ，ｅｔａｌ．Ａｆａｓｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｒａｉｌｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｕｓｉｎｇｍｏｂｉｌｅｌａｓｅｒｓｃａｎｎｉｎｇｄａｔａ［Ｊ］．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ，２０１８，１０（１２）：１９９８．［３］ＨＡＣＫＥＬＴ，ＳＴＥＩＮＤ，ＭＡＩＮＤＯＲＦＥＲＩ，ｅｔａｌ．Ｔｒａｃｋｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎ３Ｄｌａｓｅｒｓｃａｎｎｉｎｇｄａｔａｏｆｒａｉｌｗａｙｃａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ［Ｃ］／／２０１５ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ（Ｉ２ＭＴＣ）Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ．Ｐｉｓａ，Ｉｔａｌｙ：ＩＥＥＥ，２０１５：６９３－６９８．［４］ＹＡＮＧＢｉｓｈｅｎｇ，ＤＯＮＧＺｈｅｎ．Ａｓｈａｐｅ－ｂａｓｅｄｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｍｏｂｉｌｅｌａｓｅｒｓｃａｎｎｉｎｇｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｓ［Ｊ］．ＩＳＰＲＳＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｙａｎｄＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ，２０１３，８１（７）：１９－３０．［５］ＺＨＵＬｉｎｇｌｉ，ＨＹＹＰＰＡＪ．Ｔｈｅｕｓｅｏｆａｉｒｂｏｒｎｅａｎｄｍｏｂｉｌｅｌａｓｅｒｓｃａｎｎｉｎｇｆｏｒｍｏｄｅｌｉｎｇｒａｉｌｗａｙｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓｉｎ３Ｄ［Ｊ］．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ，２０１４，６（４）：３０７５－３１００．［６］ＤＥＭＪＡᶄＮＡ．ＯｂｊｅｃｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆｒａｉｌｔｒａｃｋｆｒｏｍＶＬＳＬｉＤＡＲｄａｔａ［Ｄ］．Ｂｕｄａｐｅｓｔ：ＥöｔｖöｓＬｏｒ ｎｄＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０２０．［７］李维刚，梅洋，樊响，等．基于车载激光点云的铁路轨道检测［Ｊ］．中国激光，２０２２，４９（０４）：１２．［８］ＥＬＢＥＲＩＮＫＳＯ，ＫＨＯＳＨＥＬＨＡＭＫ．Ａｕｔｏｍａｔｉｃｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆｒａｉｌｒｏａｄｃｅｎｔｅｒｌｉｎｅｓｆｒｏｍｍｏｂｉｌｅｌａｓｅｒｓｃａｎｎｉｎｇｄａｔａ［Ｊ］．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ，２０１５，７（５）：５５６５－５５８３．［９］ＭＯＳＴＡＦＡＡ．ＡｕｔｏｍａｔｅｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｒａｉｌｒｏａｄｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｎｒｕｒａｌａｒｅａｓｆｒｏｍＬＩＤＡＲｄａｔａ［Ｊ］．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ，２０１５：９１６－９３８．（上接第１４３页）４㊀结束语通过机器学习和图像滤波检测算法实现对复杂光场环境下多重聚焦图像重建识别，提高图像的成像精度，本文提出基于亚像素特征偏移修正的复杂光场环境下多重聚焦深度图像三维重建方法㊂采用基于块的修复方法实现图模型参数匹配，考虑像素空间差异和强度差异，根据光强纠正结果实现对图像的三维重建和特征配准处理㊂分析得知，本文方法对多重聚焦深度图像三维重建的精度更高，特征匹配能力较强，重建视觉效果较好㊂参考文献［１］刘佶鑫，魏嫚．可见光－近红外ＨＳＶ图像融合的场景类字典稀疏识别方法［Ｊ］．计算机应用，２０１８，３８（１２）：３３５５－３３５９，３３６６．［２］赖星锦，郑致远，杜晓颜，等．基于超像素锚图二重降维的高光谱聚类算法［Ｊ］．计算机应用，２０２２，４２（０７）：２０８８－２０９３．［３］李蒙蒙，邵良志，崔文超，等．Ｆｉｓｈｅｒ－Ｔｉｐｐｅｔ分布拟合的超声图像联合双边滤波方法［Ｊ］．计算机工程与应用，２０２０，５６（０９）：２２１－２２７．［４］孙福盛，韩燮，丁江华，等．ＬＹＴＲＯ相机光场图像深度估计算法及重建的研究［Ｊ］．计算机工程与应用，２０１８，５４（１３）：１７５－１８０．［５］孙伟伟，常明会，孟祥超，等．空谱协同多尺度顶点成分分析的高光谱影像端元提取［Ｊ］．测绘学报，２０２２，５１（０４）：５８７－５９８．［６］ＧＡＯＰｅｉｃｈａｏ，ＷＡＮＧＪｉｃｈｅｎｇ，ＺＨＡＮＧＨｏｎｇ，ｅｔａｌ．Ｂｏｌｔｚｍａｎｎｅｎｔｒｏｐｙ－ｂａｓｅｄｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｂａｎｄｓｅｌｅｃｔｉｏｎｆｏｒｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＧｅｏｓｃｉｅｎｃｅａｎｄＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＬｅｔｔｅｒｓ，２０１９，１６（３）：４６２－４６６．［７］ＣＡＳＡＲ，ＵＰＲＥＴＩＤ，ＰＡＬＯＭＢＯＡ，ｅｔａｌ．ＥｖａｌｕａｔｉｏｎａｎｄｅｘｐｌｏｉｔａｔｉｏｎｏｆｒｅｔｒｉｅｖａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒｅｓｔｉｍａｔｉｎｇｂｉｏｐｈｙｓｉｃａｌｃｒｏｐｖａｒｉａｂｌｅｓｕｓｉｎｇＳｅｎｔｉｎｅｌ－２，Ｖｅｎｕｓ，ａｎｄＰＲＩＳＭＡｓａｔｅｌｌｉｔｅｄａｔａ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｅｏｄｅｓｙａｎｄＧｅｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ，２０２０，３（４）：７９－８８．［８］常家顺，孙力帆，杨哲，等．融合暗通道先验的去雾目标跟踪算法［Ｊ］．计算机工程与应用，２０２３，５９（０８）：２３９－２４６．［９］卢鹏，卢奇，邹国良，等．基于改进ＳＩＦＴ的时间序列图像拼接方法研究［Ｊ］．计算机工程与应用，２０２０，５６（０１）：１９６－２０２．［１０］ＷＡＮＧＪｉｎｂａｏ，ＬＵＫｅ，ＸＵＥＪｉａｎ，ｅｔａｌ．ＳｉｎｇｌｅｉｍａｇｅｄｅｈａｚｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｈｙｓｉｃａｌｍｏｄｅｌａｎｄＭＳＲＣＲａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１８，２８（９）：２１９０－２１９９．９４１第８期胡智豪，等：基于激光雷达的实时铁路轨道提取方法。
图像采集与图像采集系统概述
图像采集示意图
coms图像采集系统原理.
coms .
图 像 采 集 系 统 原 理
图像采集基本知识 视频采集 •即将视频转换成PC机可使用的数字格式。 微视专业图象采集卡是将视频信号经过AD转换后，经过PCI总线实时传到内存 和显存。 •在采集过程中，由于采集卡传送数据采用PCI Master Burst方式，图象传送速 度高达33MB/S，可实现摄像机图像到计算机内存的可靠实时传送，并且几乎不 占用CPU时间，留给CPU更多的时间去做图像的运算与处理。 •图象速率及采集的计算公式 •帧图像大小（Image Size）：W×H（长×宽）---您必须首先了解：需要采集 多大的图象尺寸？ • 颜色深度∶d（比特数）---希望采集到的图象颜色（8Bit灰度图象还是 16/24/32Bit真彩色） 帧 速∶f---标准PAL制当然就是25帧，非标准就没准了！500-1000帧都有可能 数 据 量∶Q（MB）---图象信号的数据量
4、分辨率：采集卡能支持的最大点阵反映了其分辨率的性能。一般采集卡能支持 768*576点阵，而性能优异的采集卡其支持的最大点阵可达64K*64K。单最大点数和 单帧最大行数也可反映采集卡的分辨率性能。 5、采样频率：采样频率反映了采集卡处理图像的速度和能力。在进行高度图像采集 时，需要注意采集卡的采样频率是否满足要求。 6、传输速率：主流图像采集卡与主板间都采用PCI接口，其理论传输速du132MB/S 。 随着数字化信息的快速发展，图像采集卡在监控、远程教学、大屏拼接、医疗等众 多行业中都有着广泛的应用。
• 视频采集卡是我们进行视频处理必不可少的硬件设备，是视频数字化合数字 • 化视频编辑后期制作中必不可少的硬件设备。通过视频采集卡，可以把摄像 • 机拍摄的视频信号从摄像带上转存到计算机中，利用相关的视频编辑软件 • ， • 对数字化的视频信号进行后期编辑处理，比如剪切画面，添加滤镱，字幕和 • 音效，设置转场效果以及加入各种视频特效等等，最后将编辑完成的视频信 • 号转换成标准的VCD，DVD以及网上流媒体等格式，方便传播和保存
图像采集与图像采集系统概述资料
图像采集示意图
coms图像采集系统原理.
coms .图 像 Fra bibliotek 集 系 统 原 理
图像采集基本知识 视频采集 •即将视频转换成PC机可使用的数字格式。 微视专业图象采集卡是将视频信号经过AD转换后，经过PCI总线实时传到内存 和显存。 •在采集过程中，由于采集卡传送数据采用PCI Master Burst方式，图象传送速 度高达33MB/S，可实现摄像机图像到计算机内存的可靠实时传送，并且几乎不 占用CPU时间，留给CPU更多的时间去做图像的运算与处理。 •图象速率及采集的计算公式 •帧图像大小（Image Size）：W×H（长×宽）---您必须首先了解：需要采集 多大的图象尺寸？ • 颜色深度∶d（比特数）---希望采集到的图象颜色（8Bit灰度图象还是 16/24/32Bit真彩色） 帧 速∶f---标准PAL制当然就是25帧，非标准就没准了！500-1000帧都有可能 数 据 量∶Q（MB）---图象信号的数据量
图像采集 (image acquisition)
1.什么是图像采集及分类
2.图像采集基本知识 3. 图像采集原理及技术参数
4. 图像采集卡的技术参数
5.图像采集各种技术及应用
人类获取的外界信息约有60％来自于视觉图象，如何获取和处理视觉信息是 非常重要的。多媒体通信、高清晰度电视以及图像处理、模式识别和计算机视觉 等众多领域都对视频图像的采集与处理提出了越来越高的要求。显然视频图像采 集技术的研究具有重要的意义。 图像采集(image acquisition)是指摄像机摄取图像增强器的光学图像转换为视 频信号,传送至图像采集卡进行数字化,形成数字图像数据,供计算机进行处理和 保存的过程.图像采集有两个指标即灰度等级和采集分辨率 :将通过视觉传感器 采集的光信号转或全电视换成电信号，在空间采样和幅值量化后，这些信号就 形成了一幅数字图像。 通常，图象采集可以分成两类：一类是静态图象采集，也就是拍摄照片，以 得到某个时刻的图象为目的；另外一类是动态图象采集，也就是拍摄视频，以获 得某个时段的连续图象为目的 。 静态图象采集可以通过普通的相机拍摄，而后通过扫描把图象数据转化成数 字信息存储，而这些年数码相机的快速发展，使得数码相机在快速的普及，数码 相机直接把拍摄的图片以数字方式存储在相机的存储卡中，用数码相机拍摄照片 后，可以把存储卡里的照片直接拷贝、传输到电脑上，做备份和后期处理。 使用数码相机得到图象数据，然后传输到电脑上处理，这个过程图象拍摄和 图象处理分析是分离的，使得如果系统需要对图象的分析结果做实时快速响应， 变得不可能。
第3章图像采集
3.1 采集装置 3.2 采集模型 3.3 采集方式 3.4 摄像机标定
第3章 图像采集
图像采集：获取图像的技术和过程。利用几何学原理， 解决场景中目标投影在图像中什么位置的问题，利用辐 射度或者光度原理，建立场景中目标亮度与图像中对应 位置的灰度之间的联系。
采集装置（照相机和摄像头）性能指标：空间分辨率和 幅度分辨率
3.2.1 几何成像模型
2. 分离模型
① 将图像平面原点按矢量D移出世界坐标系统
的原点；② 以某个 角（绕z轴）扫视x轴；③ 以某个 a 角将z轴倾斜（绕 x轴旋转）
3.2.2 亮度成像模型
1. 景物亮度
➢ 场景中景物本身的亮度与光辐射的强度有关 ➢ 对不发光的景物，要考虑其他光源对它的照度 ➢ 照度和均匀照度
的夹角）为，
而倾斜角（z 和Z轴间的夹
角）为a
第3章
3.2.1 几何成像模型2. 分离源自型平移 旋转第3章
3.2.1 几何成像模型
2. 分离模型
一个满足几何关系的摄像机观察到的齐次世界 坐标点在摄像机坐标系统中具有如下的齐次表达
3.2.1 几何成像模型
2. 分离模型
这个不重合的摄像机模型可通过以下一系列步 骤转换为前面 的重合模型：
3.2.2 亮度成像模型
1. 景物亮度
3.2.2 亮度成像模型
2. 图像灰度
空间位置的亮度
照度分量 反射分量
照度函数 反射函数
图像点灰度值
3.2.3 空间和幅度分辨率
空间分辨率（即数字化的空间采样点数） 幅度分辨率（即采样点值的量化级数） 辐射到图像采集矩阵中光电感受单元的信号在 空间上被采样，而在强度上被量化
3.2 采集模型
视差Disparity与深度图
视差Disparity与深度图
双目立体视觉，在百度百科里的解释是这样解释的：双目立体视觉（Binocular Stereo Vision）是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。
一、视差Disparity与深度图
提到双目视觉就不得不提视差图：双目立体视觉融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity)图像。
对于视差的理解自己可以体验一下：将手指头放在离眼睛不同距离的位置，并轮换睁、闭左右眼，可以发现手指在不同距离的位置，视觉差也不同，且距离越近，视差越大。
那么提到视差图，就有深度图，深度图像也叫距离影像，是指将从图像采集器到场景中各点的距离（深度）值作为像素值的图像。
获取方法有：激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法、莫尔条纹法、结构光法。
那么这里引申一下深度图与点云的区别，点云：当一束激光照射到物体表面时，所反射的激光会携带方位、距离等信息。
若将激光束按照某种轨迹进行扫描，便会边扫描边记录到反射的激光点信息，由于扫描极为精细，则能够得到大量的激光点，因而就可形成激光点云。
深度图像经过坐标转换可以计算为点云数据；有规则及必要信息的点云数据可以反算为深度图像。
两者在一定条件下是可以相互转化的，之前的博客里，有使用PCL库实现过点云提取深度图，当然给出相机参数也是可以由深度图转为点云的。
截图一个深度图：
所以深度与视差的关系如下
比如绝对差值法绝对差值图的计算方法如下：。
图像处理技术第2章图象采集
02 图像采集设备
扫描仪
平板扫描仪
适用于扫描反射稿，如照片、 图纸等。
馈纸式扫描仪
适用于扫描大量文件，如文档 、票据等。
胶片扫描仪
专门用于扫描胶片，如电影胶 片、幻灯片等。
鼓式扫描仪
专业级扫描仪，适用于高精度 、大幅面扫描。
数码相机
消费级数码相机
适用于普通消费者，具有便携、易用等特点。
长焦数码相机
以满足不同输出需求。
04 图像采集技术
光学字符识别（OCR）技术
01
OCR技术原理
通过扫描、拍照等方式将纸质文档转换为图像，再利用OCR技术对图像
中的文字进行识别，将其转换为可编辑和检索的文本格式。
02
OCR技术应用
广泛应用于文档数字化、数据录入、自然语言处理等领域，如将扫描的
纸质文档转换为可编辑的电子文档，方便存储、传输和编辑。
• 三维图像采集技术：近年来，三维图像采集技术得到了快速发展。通过结构光 、激光扫描等技术手段，可以获取物体的三维形状和纹理信息，为三维重建、 虚拟现实等领域提供了有力支持。
• 智能图像采集技术：随着人工智能和深度学习技术的发展，智能图像采集技术 逐渐兴起。该技术能够自适应地调整采集参数、优化图像质量，并实现自动聚 焦、曝光控制等功能，极大地提高了图像采集的效率和准确性。
特殊摄像头
如红外摄像头、夜视摄像头等，适用 于特殊环境下的图像采集。
其他图像采集设备
01
医疗影像设备
如X光机、CT机、MRI等，用于医学 诊断和治疗。
工业检测设备
如工业相机、机器视觉系统等，用 于工业自动化和质量控制。
03
02
科研图像采集设备
如显微镜、望远镜等，用于科学研 究和实验。
图像采集实施方案
图像采集实施方案一、引言。
图像采集是指通过各种设备和技术手段获取目标物体的图像信息，是计算机视觉、图像处理和模式识别等领域的重要基础工作。
在各种应用场景中，图像采集的质量和效率直接影响着后续的数据处理和分析工作。
因此，制定科学合理的图像采集实施方案对于保证数据质量和提高工作效率具有重要意义。
二、图像采集设备选择。
在进行图像采集之前，首先需要选择合适的图像采集设备。
根据实际需求和场景特点，可以选择不同类型的设备，如相机、摄像机、扫描仪等。
在选择设备时，需要考虑设备的分辨率、色彩深度、对比度、灵敏度等参数，以及设备的稳定性、易用性和可靠性等方面的因素。
三、图像采集环境准备。
在进行图像采集工作时，需要合理准备采集环境，以保证采集到的图像质量。
首先需要考虑光照条件，选择适当的光源和照明设备，以避免图像出现过曝或欠曝的情况。
其次，需要考虑背景环境，选择合适的背景板或布景，以减少干扰和提高图像的清晰度。
同时，还需要考虑环境噪声和干扰源，采取相应的措施进行消除或抑制。
四、图像采集参数设置。
在进行图像采集时，需要合理设置采集参数，以获得满足需求的图像数据。
首先需要考虑图像的分辨率和色彩深度，根据实际需求选择合适的参数值。
其次，需要考虑图像的对比度和亮度，调整相应参数以保证图像的清晰度和鲜艳度。
同时，还需要考虑图像的格式和压缩比，选择合适的格式和压缩方案，以便于后续的数据处理和传输。
五、图像采集流程设计。
在进行图像采集工作时，需要制定合理的采集流程，以保证工作的有序进行和数据的完整性。
首先需要确定采集的目标和范围，明确需要采集的图像内容和数量。
其次，需要确定采集的时间和地点，合理安排采集的顺序和间隔。
同时，还需要制定图像采集的标准和规范，以保证采集到的数据的一致性和可比性。
六、图像采集质量控制。
在进行图像采集工作时，需要进行质量控制，以保证采集到的图像数据的质量和可用性。
首先需要进行实时监测和反馈，及时发现和处理采集过程中出现的问题和异常情况。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
( X Dx )sina sin (Y Dy )sina cos (Z Dz ) cosa f
y f ( X Dx ) sin cosa (Y Dy ) cosa cos (Z Dz ) sina ( X Dx ) sina sin (Y Dy ) sina cos (Z Dz ) cosa f
章毓晋 (TH-EE-IE)
3.1.1 高维图象种类
(3) 从 f (x, y)到 f (x, y, l) 对应某个波长 利用不同的波长辐射可获得反映场景不同性质（对
应景物表面对不同波长l的反射和吸收特性）的图象 (4) 从 f (x, y)到 f (x, y)
给定空间位置的某一个性质 场景可有多种性质，图象在点(x, y)处 也可有多个值
0 0 0
1
cos sin 0 0
1 0
0 0
R
sin
0
cos
0
0 1
0 0
Ra
0 0
cosa sina
sina cosa
0 0
0
0 0 1
0 0
0 1
章毓晋 (TH-EE-IE)
3.2.1 一般摄象机模型
•一系列变换
Ch PRTWh
•用Ch的第四项去除它的第一和第二项
x f
( X Dx ) cos (Y Dy )sin
表示本征特性的图象称为本征图象 非本征图象所表示的物理量不仅与场景有关，而且与观察者或采集器 的性质或图象采集的条件或周围环境等有关
章毓晋 (TH-EE-IE)
3.1.2 本征图象和非本征图象
许多图象理解问题可归结为由非本征图象去恢复本征特性，即获得本 征图象
从图象采集的角度说，要获得本征图象有两种方法：一种是直接采集 本征图象，一种是采集含有本征信息的非本征图象再通过图象技术恢复本征特 性
0 0 0 1
章毓晋 (TH-EE-IE)
3.2.2 近似投影模式
3.□侧透视投影 介于正交投影和透视投影
(1)□将S正交投 影到投影平面 (2)□将投影平 面上的投影再 次透视投影到 像平面上
章毓晋 (TH-EE-IE)
3.2.3 通用成象模型
四个系统全分开
Z
z W( X,Y,Z ) C(x,y,z )
3.1.1 高维图象种类
一般的图象表达函数应是一个具有5个变量的矢量函数 f (x, y, z, t, l)
其中x，y，z是空间变量，t代表时间变量，l是频谱变量（波长） 实际图象是时空有限的，各种辐射的波长有一定范围，所以图象表达
函数是一个5-D有限函数 从 f (x, y)到 f (x, y, z, t, l)
章毓晋 (TH-EE-IE)
3.1.1 高维图象种类
(1) 从 f (x, y)到 f (x, y, z) 景物表面 将景物沿采集方向分成多片，对每片成象，结合起来就
可获得景物完整的3-D信息（包括物体内部） (2) 从 f (x, y)到 f (x, y, t)
某个给定时刻 沿时间轴连续采集多幅图象可获得一段时间内的完 整信息（包括动态信息）
f (x, y) = [fr(x, y), fg(x, y), fb(x, y)]
章毓晋 (TH-EE-IE)
3.1.1 高维图象种类
(5)
f (x, y) 和 z = f (x, y)
将f (x, y)看作是将3-D场景进行投影而采集到的图象。在这个过程中， 丢失了深度（或距离）信息。如果结合对同一个场景在不同视点采集到的多个
D
Dz
Y
O
Dx
X
Dy章毓晋 (TH-EE-IE)
3.2.1 一般摄象机模型
•转换为世界坐标系统与摄象机坐标系统重合时的 摄象机模型：
① 将象平面原点按D移出世界坐标系统的原点
② 以某个 角（绕z轴）扫视x轴 ③ 以某个a角对z轴倾斜（绕z轴旋转）
1 0 0 Dx
T 0
1
0
D
y
0 0 1 Dz
N
XO
x' x
Y
I* (x*,y*) o'
f
o
I ( x',y')
章毓晋 (TH-EE-IE)
M Omn y'
y
3.2.3 通用成象模型
(1 )
(2 )
(3 )
(4 )
X YZ
xyz
x'y'
x* y*
MN
(1) 从(X, Y, Z)到(x, y, z)
x X
(2) 从 (x, y, z)到(x', y') y R Y T
成象模型： 取决于四个坐标系统间不同的关系
3.2.1 一般摄象机模型 3.2.2 近似投影模式 3.2.3 通用成象模型
章毓晋 (TH-EE-IE)
3.2.1 一般摄象机模型
•世界坐标系统和摄象机坐标系统分开
Z
W( X,Y,Z )
C(x,y,z ) y,y'
z
x,x'
f o,o'
I( x',y' )
章毓晋 (TH-EE-IE)
3.2.2 近似投影模式
1.□正交投影
1 0 0 0
0 1 0 0
P
0 0 1 0
0 0 0 1
章毓晋 (TH-EE-IE)
3.2.2 近似投影模式
2.□弱透视投影 采用投影和图像平面内的等比例缩放
s 0 0 0
近似透当视物投s距影是ld的景效物果尺比度较的P好2000倍时0s ，10用弱00透视投影
第3章 高维图象采集
3.1ห้องสมุดไป่ตู้
高维图象
3.2
成象变换和摄象机模型
3.3
摄象机标定
3.4
深度图象采集
3.5
显微镜3-D分层成象
章毓晋 (TH-EE-IE)
3.1 高维图象
对图象的理解是要从数字图象出发依靠计算机来观察和认识世界 3.1.1 高维图象种类 3.1.2 本征图象和非本征图象
章毓晋 (TH-EE-IE)
图象可获得该场景的完整信息（包括深度信息）
性质为深度的图象：z = f (x, y)，由深度图可进一步获得3-D图象f (x, y,
z)
章毓晋 (TH-EE-IE)
3.1.2 本征图象和非本征图象
图象是场景的象。场景和场景中的物体具有一些与观察者和采集器性 质无关的本身客观存在的特性称为（场景的）本征特性
z
Z
r1 r2 r3
R r4 r5 r6
r7
r8
r9
(1)成象装置 (2)成象方式
章毓晋 (TH-EE-IE)
3.2 成象变换和摄象机模型
图象采集：场景投影转换到图象 四个坐标系统：
(1) 世界（world）坐标系统 (2) 摄象机坐标系统 (3) 象平面坐标系统 (4) 计算机图象坐标系统
章毓晋 (TH-EE-IE)
3.2 成象变换和摄象机模型