边缘融合算法

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融合边缘信息的极值中值滤波算法

生成噪声标记图；然后根据噪声标记图只对噪声像素采用邻域内非噪声值的中值滤波。在不同类型和不同强度噪声图像上
进行了多种方法的对比实验与分析，结果表明：融合边缘信息的极值中值滤波算法在去除噪声的同时能更好地保护边缘细节信息，特别是噪声密度较大时（Ｄ＞０．５），性能明显好于极值中值滤波。关键词：噪声检测；图像边缘信息；极值中值滤波；信噪比
ＺｈｅｎｇｚｈｏｕＨｅｎａｎ４５００１５，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｔｒｏｎｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＺｈｅｎｇｚｈｏｕＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｌａＩｎｄｕｓｔｙｒＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，
２０１３年２月
机床与液压
ＭＡＣＨＩＮＥＴＯＯＬ＆ＨＹＤＲＡＵＬＩｏ１．４１Ｎｏ．３
第４１卷第３期
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１—３８８１．２０１３．０３．０１０
ＪＩＮＱｉｕｃｈｕｎ，ＴＯＮＧＸｉａｏｌｉ，ＢＯＳｈｕｋｕｉ
（１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，ＺｈｅｎｇｚｈｏｕＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌＩｎｄｕｓｔｒｙＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，

融合边缘信息的单尺度Retinex海雾去除算法

融合边缘信息的单尺度Retinex海雾去除算法一、引言1. 简述海雾去除技术的重要性和应用领域2. 介绍Retinex海雾去除算法及其优缺点3. 阐释融合边缘信息的重要性和作用二、相关工作1. 综述海雾去除算法的发展历程和分类2. 简要介绍边缘检测和融合算法的原理和方法三、方法提出1. 描述融合边缘信息的单尺度Retinex海雾去除算法的具体过程2. 阐释如何融合边缘信息，提升算法的性能3. 详细阐明算法的优点与局限性四、实验设计1. 介绍实验数据集的来源和处理方法2. 定量和定性评估算法的效果3. 在比较实验中与其他算法进行对比五、结论和展望1. 总结融合边缘信息的Retinex海雾去除算法2. 指出算法的优点和进一步改进的方向3. 展望海雾去除技术的未来发展和应用前景。

一、引言随着计算机技术的不断发展，图像处理技术已经成为现代信息技术中的一个关键领域之一。

其中，海雾去除技术作为一种重要的图像处理技术，已经被广泛应用于各大领域中，如电影制作、环境监测、公路交通安全等。

目前，Retinex海雾去除算法已经成为了一种经典的海雾去除算法，并在社会中得到了广泛应用。

该算法可以通过分别对图像的亮度、色度和照明分量进行操作，得到逼真的图像，并能够有效地去除海雾的影响。

但是，由于这种算法的局限性，例如计算量大、迭代次数多、结果易受影响等，导致其性能有时无法达到期望的效果，难以满足海雾去除的实际需求。

因此，一些学者提出了一些新的算法来对Retinex海雾去除算法进行改进，如结合能量优化、多尺度、局部对比度等方法，以提高算法的效果和性能。

其中，融合边缘信息的单尺度Retinex海雾去除算法是一种相对较新的算法，通过充分利用图像边缘信息，将边缘信息融入算法中，优化Retinex海雾去除算法，有效降低算法的计算复杂度，提高算法的效率和性能。

本论文将深入研究融合边缘信息的单尺度Retinex海雾去除算法，并总结其优点与局限性，为今后的算法改进和实际应用提供有益的参考。

基于边缘计算的多传感器数据融合与处理方法研究

基于边缘计算的多传感器数据融合与处理方法研究随着科技的不断进步，传感器技术的发展已经普及至各个行业。

在医疗健康、智能交通、环境监测等领域，传感器的应用越来越广泛。

然而，同时也面临着多传感器数据处理的难题，这就需要借助于边缘计算来实现多传感器数据融合与处理。

本文将重点研究基于边缘计算的多传感器数据融合与处理方法，以提高数据处理的效率与准确性。

首先，边缘计算作为一种分布式计算模型，可将计算资源部署在距离数据源近的边缘设备上进行计算和处理。

相较于传统的云计算模型，边缘计算能够减少数据的传输延迟，提高数据处理的实时性。

因此，基于边缘计算的多传感器数据融合与处理方法更适合处理实时性要求较高的传感器数据。

在多传感器数据融合方面，我们可以采用分布式算法来实现。

传感器数据通常具有时空相关性，因此可以通过分割空间域和时间域来分别处理数据，并在边缘设备上进行分布式的数据处理。

例如，在环境监测领域，我们可以将一个区域分成多个子区域，将传感器数据进行分割处理，然后利用边缘设备上的算法将数据融合，得到整个区域的环境状况。

另外，为了进一步提高数据处理的准确性，我们可以引入机器学习和深度学习的方法。

通过对多传感器数据进行训练和学习，可以建立更准确的预测模型，提高传感器数据处理的效果。

例如，在智能交通领域，我们可以利用多传感器数据来预测交通拥堵状况，通过深度学习模型对传感器数据进行处理，从而更准确地判断交通拥堵的严重程度和位置，以便及时采取相应的措施。

此外，为了解决多传感器数据处理中的安全与隐私问题，我们还可以利用加密和隐私保护的技术。

通过在传输过程中加密传感器数据，保护数据的安全性；在数据处理过程中采用差分隐私模型，保护数据的隐私。

同时，我们还可以使用区块链技术来实现多传感器数据的共享和认证，确保数据的可信性和完整性。

基于边缘计算的多传感器数据融合与处理方法的研究不仅仅在理论层面有意义，更重要的是能够推动实际应用的发展。

例如，在智慧城市建设中，我们可以利用多传感器数据融合的方法来进行环境监测、交通管理和能源利用等方面的优化调控，实现城市资源的高效利用和可持续发展。

基于边缘检测的多聚焦彩色图像融合算法

Ｃａｎｎｙｍｅｈｏｔｄ，ｔｈｉｒｄｔｈｅｅｄｇｅｐｏｒｔｉｏｎｓｗａｓｕｓｅｄｈｅｔａｖｅｒａｇｅｍｅｈｏｔｄａｎｄｈｅｔｒｅｓｔｐｏｔｉｒｏｎｓｗｅｒｅｕｓｅｄｈｅｔ
２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＯｐｔｏｅｌｅｃｔｒｏｉｃｎＥｎｇｉｎｅｒｉｎｇ，Ⅺ ’ ａｎＴｌＵｎｉｖｅｒｓｉｙ，Ｘｔｉ ’ ａｎ７１００３２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｃｕｓｉｎｇｏｎｔｈｅｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｈｅｌｅｆｔｆｏｃｕｓｉｍａｇｅａｎｄｒｉｇｈｔｆｏｃｕｓｉｍａｇｅ，ｈｅｔｃｏｌｏｒｍｕｌｉｔ－ｆｏｃｕｓｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎａｌｇｏｒｉｈｍｔｂａｓｅｄｏｎｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｗａｓｄｅｓｉｇｎｅｄ．ＦｉｒｓｔｈｅｔｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｗａｓｃｏｎｖｅｒｔｅｄｔｏＮＴＳＣｉｍａｇｅ，ｓｅｃｏｎｄｈｅｔｌｕｍｉｎａｎｃｅｉｎｆｏｒｍａｉｔｏｎｉｍａｇｅｗａｓｄｅｔｅｃｔｅｄｂｅｓｔｅｄｇｅｓｕｓｉｎｇｈｅｔ

融合图像灰度信息与边缘特征的快速匹配算法

（１．ＴｈｅＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｏｆＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；２．ＴｈｅＣｏｌｌｅｇｅｏｆＬｉｆｅＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＢｉｏ－ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｏｆＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｓｒｉｔｙｏｆＴｃｈｅｎｏｌｏｙ）ｇ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：
ｈｅＴｉｍａｇｅｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｉｔｒｈｍｂａｓｅｄｏｎｇｒａｙ－ｓｃａｌｅｉｓｓｅｎｓｉｔｉｖｅｔｏｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｃｈａｎｇｅｓ，ｌａｒｇｅｉｎｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，
ＳＰ－ＴＳ２０１的图像制导系统中，实验表明，此算法在保证匹配准确度的同时完全能达到系统实时性要求。
关键词：图像匹配；递推多模板快速算法；小波变换；实时性中圈分类号：ＴＮ９１１．７３文献标识码：Ａ文章编号：１００３ — ０５３０（２０１３）０２ — ０２６８ — ０６
吴强侯树艳李旭雯
（１．北京工业大学电子信息与控制工程学院；２．北京工业大学生命于灰度相关的图像匹配算法对光照变化敏感，且计算量大，效率低，而基于特征的图像匹配算法结

动背景下帧差分法与边缘信息融合的目标检测算法

Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｄｐｉｈｖｎｂｅｔｄｔｃｏｌｏｉｍｆｍｏｉｇｂｃｇｏｎ，ａｍｒｖｄｔｒｅｓｐｓａｈｏｔｇｔｅｍｏｉｇｏｊｃｅｅｔｎａｇｒｈｏｖｎａｋｒｕｄｎｉｐｏｅｈｅ— ｅｅｒｎｉｔｔｃ
Ｆｎｌ，ｉｈｌｇｃｌｓ—ｌｏｉｍｎｒｈｌｇｃｌａｏｉｍｒｓｄｔｔｃｔｅｍｏｉｂｅｔＥｐｒｎａｉｌｍｏｐｏｉｃｏｅａｒｈａｄｍｏｐｏｏｉｆｌｌｒｈａｅｅｅｒｔｈｖｎｏｊｃ．ｘｅｉｔａｙｏｇｔ —ｇｔｉｕｏｘａｇｓｍｅｌｒｓｌｅｎｔｔｔａｔｉｍｅｏｎａｃｒｔｌｔｃｍｏｉｇｏｊｃｓａｄｈｓｔｎｂｓｅｓｅｕｔｄｍｏｓａｔｈｓｔｄａｃｕａｙｅｒｔｖｎｂｅｔｎａｏｇｏｕｔｓ．ｓｒｅｈｈｃｅｘａ，ｓｒｒｎ
Ｋｅｒｓｉｒｖｄｔｒｅｓｐｓａｃｌｏｉｍ；ｂｅｔｅｅｔｎｔｅ－ａ－ｉｅｅｃ；ｄｅｄｔｔｎｙｗｏｄ：ｍｐｏｅｅ— ｅｒｈａｒｈｏｊｃｄｔｃｏ；ｈｅｆｍｅｄｆｒｎｅｅｇｅｃｉｈ・ｔｅｇｔｉｒ－ｒ－ｅｏ
ａｇｒｈｉｐｏｏｅ．ｈｒｐｓｄａｇｒｔｍａｆｅｔｅｙａｃｌｒｔｔｎｖｃｏｓｓａｃｎｄｃｏｕａｉｎｌｌｏｉｍｓｒｐｓｄＴｅｐｏｏｅｌｏｉｔｈｃｎｅｃｉｌｃｅｅａｅｍｏｉ－ｅｔｒｅｒｈａｄｒｕｅｃｍｐｔｔａｖｏｅｏｃｍｐｅｉｉｅｋｅｉｇｕｉｈｓａｃｃｕａｙＦｒｔ，ｔｅｓｍｅｂｃｇｏｎｆｈｅｏｔｕｕｇｓａｅｆｅｏｌｘｔｗｈｌｅｐｎｐｈｇｅｒｈａｃｒｃ．ｉｌｙｓｙｈａａｋｒｕｄｏｒｅｃｎｉｏｓｉｔｎｍａｅｒｘｄｔｉｏｔｅｓｍｅｐｓｔｎｏｅｓｍｅｉｇｈｏｇｈｌｂｌｍｏｉｎｃｍｐｎａｉｎＳｃｎｌ，ｈｅｏｔｕｕｄｅｉｇｓｈａｏｉｏｆｈａｍａｅｔｒｕｈｔｅｇｏａｔｏｅｓｔ．ｅｏｄｙｔｒｅｃｎｉｏｓｅｇｍａｅｉｔｏｏｎｉｆｒｔｎａｅｏｔｉｅｙｅｇｘｒｃｉｇａｄｔｅｍｏｉｎｉｆｒｔｎｉｄｔｃｅｙｔｒｅｆａ — ｉｅｅｃｐｒｔｎｎｏｍａｉｒｂａｎｄｂｄｅｅｔａｔ，ｎｔｏｍａｉｓｅｅｔｄｂｅ — ｍｅｄｆｒｎｅｏｅａｉ．ｏｎｈｏｎｏｈｒｏ

边缘保护滤波的多焦点图像融合算法

Ｅ（／）＝ｐ（，，），ｌ
，）１）ｄ２，．
（１）
ｔ）一ｇ（ｒ）］
＜０时，＠（．，）：０。
（７）
其中，Ｖｆ（，）为图像梯度，为图像空间区域，Ｊｐ（，
其中，＠（１，）为阶跃函数，当．， ≥Ｏ时，０（Ｊ）＝１；当．，利用公式（７）建立的单幅图像变分估计公式，可以建立新的图像融合算法。
由于光学ＣＣＤ镜头的景深限制，导致难以获取
一
幅所有对象都聚焦清晰的图像。多焦点图像融合
技术（Ｍｕｌｔｉ —ｆｏｃｕｓＩｍａｇｅＦｕｓｉｏｎ，简称ＭＩＦ）通过对
多幅聚焦点不同的图像进行处理，得到处处聚焦细节清晰的融合图像 ¨ Ｊ，在军事目标探测与识别、医学、遥感、民用数码相机等领域得到了广泛的应用。已有的ＭＩＦ算法可以分为基于多尺度分解的融合算法和非多尺度分解的融合算法两大类ｌ２；由于
令ｇ（ｒ）为噪声观察图像，，（，）为待求真实图像，，＝（，Ｙ）为在图像空间ｃＲ的像素坐标。
．
厂（ｒ）的估计可以通过的最小化下面建立的能量函数
Ｅ（．得到：
一ａＤ（ｒ，））＋ｌｆＯ（Ｊ（ｒ，ｆ））［厂（，，

基于融合的显微图像Gabor边缘提取算法

Ｚｇｎ３０，ｈａｉｏｇ４００Ｃｉ）６ｎ
ＡｂｔａｔＴｅｐｒｏｍａｃｓｏｆｅｕｎｙａｄｏｉｎａｉｎｓｌｃｉｎａｅｓｅｕａｅｙＧａｏｌｒｉｅｅｔａａ￣ｒ．Ｔｘｕｅｅｅｓｒｃ：ｈｅｒｎｅｆｒｑｅｃｒｅｔｔｅｅｔｒｐｃｌｔｄｂｂｒｆｔｓｉｄｆｒｎｒｍｅｓｆｎｏｏｉｅｎｐｅｔｒｌ．ｍｅｔｇａｅｅｒｓｎｅｙｆｑｅｃａｕｓｘｃｅｏａｓｔｆｂｒｌｒｅｅａｒｅｔｔｎｄｃｎｒｌｒｑｅｃｅ．ｎｓｎａｉｉｎｍａｅＣｂｐｅｅｔｄｂｅｕｎｙｖｌｅａｔｄｆｍＧａｏｔｓｎｓｖｒｌｉｎａｉｓｎｒｒｅｒｅｏｉｆｅｉｏｏａｅｔｅｕｎｉｓｎａｆＢａｅｎｔｅｅｉｅｓｗｅｐｅｅｔｅｅｇｅｅｔｎｍｅｈｄｕｉｇＧａｏｌｒＥｇｓｆｉｅｅｔｎｎｓｒｅｅｔｄｂｓｎｂｒｓｄｏｓａ，ｈｄｒｓｎｎｗｄｅｔｃｉｔｏｓｂｒｔ．ｄｅｄｆｒｎｅｅｓｅｄｔｃｅｙｕｉｇＧａｏａｄｏｎｉｆｅｏｆｉｆａｉｅｇｅｇｐｒｔｒｉｒｎｉｔｔ，ａｄｉｆｔｒｎｄｅｏｅａｏｓｎｄｆｅｅｔｒｎａｉｎｎｇｄｅｅｘａｔｄｔｒｕｈａａｙｉｇａｄｆｓｇｔｅｌｉｉｏｅｏｍａｅｅｇｓｔｃｅｏｇｌｚｎｉｍ．Ｔｅｅｅｃｍｂｎｄｒａｅｒｈｎｎｕｎｈｈｎｔｙａｏｉｅｈｒｔｒｄｃｌｔｅｅｇｓｏｔｒｓｇｙｕｉｇｔｅａａｔｅｆｓｎｍｅｈｄｐｏｏｅ，ｔｅｆｚｉｅｓｏｇｄｅｄｔｃｉｎｉｏｐｏｕｅａｌｈｄｅｆｉｅｅｔａｉｎｎｉｎｍａｅｂｓｎｄｐｉｉｔｏｒｐｓｄｈｚｎｓｆｍａｅｅｇｅｅｔｈｖｕｏｕｉｏｓ

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边缘融合算法March 12th, 2011No commentsmpds目前开始支持基于局域网的ip流桌面采集，即使不用采集卡，也能方便的采集外部电脑桌面信号，而且速度可以达到令人满意的实时相应。

欢迎做会议室工程的朋友联系。

Author: admin Categories: 大屏幕显示系统, 媒体播放Tags:November 15th, 2010No comments开始支持VR应用。

d3d samples:Unity3d截图：Author: admin Categories: Uncategorized Tags:July 7th, 2010No comments建了个qq群: 95175988(已满), 93414809主题是工程中的多通道投影拼接及VR，讨论MPDS融合软件使用，欢迎做投影工程的朋友加入。

Author: admin Categories: 大屏幕拼接, 立体动画Tags: 融合软件qq群June 18th, 2010No commentsMPDS Torsion trial version is ready for downloading.现在开放给有需要试用的客户下载，目前只面向公司客户（个人勿扰），请填写下面信息：======================================================== =======公司名称：公司网站：公司简介（涉及投影工程部分）：融合类型（桌面融合，视频融合，混合）：通道数目：联系方式：联系人：固定电话：手机：======================================================== =======发送到:或者直接和我联系，QQ: 20583574收到信息后，我会给您发送MPDS试用版.Author: admin Categories: Uncategorized Tags:May 16th, 2010No commentsMulti-Projector Display System(MPDS). 是一款用于投影拼接显示的软件平台。

MPDS系统分为Torsion显示系统和Server控制系统两部分。

server作为控制系统，用于调试，控制，它通过网络和Torsion显示系统通讯。

Torsio作为显示系统，负责各种信号的输入处理，画面切分，融合计算，显示输出。

MPDS系统特点：1. MPDS Server是基于异步的IOCP网络模型，可以轻松带动上万数量的Torsion客户端，这意味着几乎可以带动几乎无限的投影输出…2. MPDS Torsion显示系统架构建立在插件基础上，通过插件完成某个特定功能，比如各种信号输入处理，通过MPDS提供的SDK，可以很轻松的构造特殊的应用;3. MPDS Torsion显示系统目前实现了如下插件：∙图像浏览插件(Image slide show)，支持所有流行的图像文件，只要设置好图片目录，插件会自动播放图片；∙视频播放（Video Player), 支持所有流行视频格式播放，支持同时播放多个视频文件;∙相机插件(Camera)，支持各种USB摄像头（WebCamera），监控摄像头，支持多个摄像头同时输入;∙支持任何基于directshow的采集设备；∙远程桌面融合，实现基于VNC的远程桌面协议，可以把局域网内的各种电脑桌面融合显示支持Windows, Linux, Unix…∙VGA硬件采集卡，可以实现任意电脑的桌面融合；∙本地桌面融合，支持本地桌面的融合显示；∙支持director 程序，串口控制;∙多通道VR程序支持，在VR程序不需要修改情况下，做到自动支持融合功能，支持directx和opengl；∙more ….4. 支持开窗口操作和窗口管理，MPDS Torsion显示系统中，每个输入信号对应一个或更多的窗口，可以任意改变窗口位置，窗口大小，窗口之间的前后关系，窗口的透明度等等。

5. 调试过程是所见即所得(WYSWYG)，MPDS Server上的每个操作，都会在Torsion系统上即时显示出来；6. 强大的几何校正，任意可设的几何矫正精度，基于多Bezier曲面的拼接，支持任意形状的投影表面，如平面，弧面，球面，以及各种复杂形状的组合；7. 支持投影仪的任意摆放，降低施工难度和减少施工时间；8. 快速颜色融合较正，独创融合算法，融合效果好；9. 支持现场扣像，支持交互设计mask形状，即时预览效果;10. 支持3D立体播放，即立体多通道融合；11. more ….——————————————————————————————————————- features图例——————————————————————————————————————- 同一信号；多个窗口：同时播放多个视频：——————————————————————————————————————- 异性幕支持（中间区域为融合部分）：——————————————————————————————————————- 本地桌面、曲面几何矫正：——————————————————————————————————————- 本地桌面融合：融合前：融合后，运行wow——————————————————————————————————————- 远程桌面(VNC)融合：Author: admin Categories: Uncategorized, 几何校正, 大屏幕拼接, 大屏幕显示系统, 媒体播放, 融合机, 边缘融合Tags:November 1st, 2009No comments最近为上海某地产公司的演播厅做的拼接融合系统。

所用的金属软幕效果调试中：Author: admin Categories: Uncategorized Tags:October 23rd, 2009No comments发个图片吧,这是国外一家拍摄某品牌汽车广告的场面, 动用了120台Canon EOS 30D, 5台笔记本电脑 .软件系统用的是Breeze的remote系统，实际上，我也写了类似的，不过我的可以同时控制5000台以上的阵列，支持Eos 1D, 5D, 30D，40D，50D，400D, 450D….有感兴趣的，可以和我联系。

Author: admin Categories: Uncategorized Tags: Camera Control SoftwareOctober 17th, 2009No comments今年诺贝尔物理学奖授予中国香港科学家高琨(Charles K. Kao)和两名美国科学家博伊尔(Willard S. Boyle)和乔治-E-史密斯(George E. Smith)。

科学家Charles K. Kao 因为“在光学通信领域中光的传输的开创性成就” 而获奖，科学家因博伊尔和乔治-E-史密斯因“发明了成像半导体电路——电荷藕合器件图像传感器CCD” 获此殊荣。

CCD的全称是Charge Coupled Device缩写，1969年由贝尔实验室的Willard Boyle和George Smith 发明。

通俗来说，CCD是种感光元件，主要由电容构成，当光线照射到电容上时，光能会转化成电荷，通过内部的电路，转化成电压输出。

所以再加上个A/D转换，就很容易转化成数字信号输出。

今天CCD已经渗透到生活的各个角落，最为广泛的应该就是数码相机了。

说道相机CCD，对于图像有兴趣的人来说，有本书不能不提，high-dynamic-range-imaging-acquisition-display-and-image-based-Lighting. 这本书的pdf很容易在网上找到。

HDR技术在CCD方面，最让人感兴趣的，也许就是通过HDR反算CCD线形感光曲线了。

因为把CCD应用在光强测量上，CCD线性化是必要的前提之一。

具体实现其实也比较简单，核心也就是SVD了。

解决了线性CCD，还有要做的，也许就是camera calibration了。

这方面已经有很多研究成果，有不少matlab的工具包。

这几年图像处理、图像理解以及计算机视觉领域，有了很多非常有意思的成果，最让人有兴趣的，也许就是3D测量了，利用CCD和投影技术进行3D数据扫描，这方面已经有很惊人的效果，已经在一些电影中得到应用。

最近微软手势空间传感器，其实也是属于此类范畴，其实实现并不难。

等有时间，我会贴些这方面的图片。

Author: admin Categories: Uncategorized, 投影仪Tags:August 25th, 2009No comments边缘融合示意:利用2台或更多投影仪,每个投影仪投射画面的一部分,画面之间有一定的重复,通过几何校正, 可以做到整个画面无变形:融合前:融合后:打开边缘融合后, 每个投影仪对应的显示画面:Author: admin Categories: 几何校正, 边缘融合Tags:August 10th, 2009No comments边缘融合通常指的是基于image mosaic技术，融合带形成的位图，通常叫做融合图。

最早这个融合图是这个样子的(可以参看Raskar的论文）：上面是2张blend map的示意，这是一个1X2的拼接形成的。

map的生成主要是利用距离做加权平均的结果。

通过使用基于上面的两张blendmap做alpha blending，就可以融合两张相互重叠一部分的图像了。

注意到对角线上的马赫带，这在实际应用中会有让人不快的痕迹，所以有了下面的改进算法：改进的算法消除了对角线上的马赫带，主要的改进是不再使用基于点到边界距离的加权，而改用点到边界的乘机和的加权，从而达到了真正的平滑过渡，实际上就是一个iso surface的概念。

目前有些人的做法是手工调整生成blendmap，实际上这样做是不正确的，这就要求工人一定要把投影仪的位置摆的精确，这在有些情况下是很难做到的。