《激光三維運(yùn)動(dòng)成像技術(shù)探討》由會(huì)員分享,可在線閱讀,更多相關(guān)《激光三維運(yùn)動(dòng)成像技術(shù)探討(4頁珍藏版)》請(qǐng)?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。
1、激光三維運(yùn)動(dòng)成像技術(shù)探討
激光三維運(yùn)動(dòng)成像技術(shù)探討
2018/11/08
摘要:運(yùn)動(dòng)目標(biāo)成像受到光學(xué)移動(dòng)和視覺位移因素的影響,導(dǎo)致成像質(zhì)量不高,噪點(diǎn)較多,為了提高三維運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的成像質(zhì)量,提出一種基于Harris角點(diǎn)檢測(cè)和邊緣輪廓重構(gòu)的激光三維運(yùn)動(dòng)成像技術(shù),采用激光掃描技術(shù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的二值圖像掃描,對(duì)采集的二值圖像采用小波變換進(jìn)行降噪處理,對(duì)降噪圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)檢測(cè)和像素匹配,采用Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法提取激光三維運(yùn)動(dòng)圖像的關(guān)鍵特征點(diǎn),對(duì)提取的特征點(diǎn)根據(jù)動(dòng)態(tài)屬性
2、進(jìn)行關(guān)聯(lián)模板匹配,由此構(gòu)建邊緣輪廓實(shí)現(xiàn)激光三維運(yùn)動(dòng)圖像重構(gòu),實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)成像改進(jìn)設(shè)計(jì)。仿真結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行激光三維運(yùn)動(dòng)成像,輸出圖像的峰值信噪比較高,成像的歸一化均方根誤差較小,成像質(zhì)量較好。
關(guān)鍵詞:激光;三維運(yùn)動(dòng)成像;圖像降噪;邊緣輪廓特征提取;角點(diǎn)檢測(cè)
1引言
三維運(yùn)動(dòng)成像技術(shù)是實(shí)現(xiàn)三維視覺重構(gòu)和虛擬現(xiàn)實(shí)仿真的基礎(chǔ),通過三維運(yùn)動(dòng)成像,為建立三維視景仿真模型提供模型基礎(chǔ),三維視覺成像是21世紀(jì)最有前景的高科技技術(shù)之一,它是21世紀(jì)最有前景的高科技之一,通過三維視覺成像,建立虛擬現(xiàn)實(shí)視景仿真平臺(tái),其集合計(jì)算機(jī)技術(shù),圖形圖像技術(shù),光學(xué)技術(shù),控
3、制技術(shù)等多種高科技為一體。通過三維立體建模和相關(guān)的圖像處理算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的模擬和視覺重構(gòu),因此,研究三維運(yùn)動(dòng)成像技術(shù)在圖像處理、視景仿真和三維建模等領(lǐng)域中具有很好的應(yīng)用價(jià)值,相關(guān)的成像技術(shù)研究受到人們的極大重視[1]。在對(duì)三維運(yùn)動(dòng)成像設(shè)計(jì)中,受到場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)特性和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像自身位移和像移因素的影響,導(dǎo)致三維運(yùn)動(dòng)成像的質(zhì)量性能不好,輸出圖像的噪點(diǎn)較多,成像效果不好,傳統(tǒng)方法中,三維運(yùn)動(dòng)成像方法主要采用圖像邊緣融合成像方法、偏振成像方法、紋理分割成像方法等[2-3],通過三維掃描技術(shù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)圖像的原始圖像采集,對(duì)采集的圖像進(jìn)行邊緣輪廓檢測(cè)和區(qū)域分割,結(jié)合網(wǎng)格模板匹配和塊區(qū)域匹配相融合的方
4、法實(shí)現(xiàn)激光三維運(yùn)動(dòng)成像,取得了較好的成像效果,相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了研究,其中,文獻(xiàn)[4]中提出一種基于小波域向量量化的激光三維運(yùn)動(dòng)成像的特征融合方法,進(jìn)行三維運(yùn)動(dòng)成像小波域子矢量點(diǎn)到線模型的計(jì)算,采用稀疏化邊緣像素融合方法實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)成像,提高圖像的動(dòng)態(tài)匹配性能,但該方法計(jì)算開銷過大,復(fù)雜度較高;文獻(xiàn)[5]中提出一種基于自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)在深層動(dòng)態(tài)熒光顯微成像技術(shù),采用不規(guī)則三角網(wǎng)剖分方法案進(jìn)行圖像信息特征提取和重構(gòu),結(jié)合小波融合和模板匹配方法進(jìn)行激光三維運(yùn)動(dòng)圖像成像,提高了成像質(zhì)量,但該方法容易受到噪點(diǎn)干擾,成像過程的抗干擾性不強(qiáng)。文獻(xiàn)[6]中提出一種基于偏振成像的可見光圖像增強(qiáng)技術(shù),采用點(diǎn)到線模型的LB
5、G向量量化方法進(jìn)行圖像融合處理,提高了成像關(guān)鍵信息點(diǎn)的表達(dá)能力,成像質(zhì)量得到改善,該方法隨著圖像的運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致成像效果不好,成效過程的隨動(dòng)性能不好。針對(duì)上述問題,為了提高三維運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的成像質(zhì)量,本文提出一種基于Harris角點(diǎn)檢測(cè)和邊緣輪廓重構(gòu)的激光三維運(yùn)動(dòng)成像技術(shù),首先采用激光掃描技術(shù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的二值圖像掃描,對(duì)采集的二值圖像采用小波變換進(jìn)行降噪處理,然后采用Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法提取激光三維運(yùn)動(dòng)圖像的關(guān)鍵特征點(diǎn),對(duì)提取的特征點(diǎn)根據(jù)動(dòng)態(tài)屬性進(jìn)行關(guān)聯(lián)模板匹配,由此構(gòu)建邊緣輪廓實(shí)現(xiàn)激光三維運(yùn)動(dòng)圖像重構(gòu),實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)成像改進(jìn)設(shè)計(jì)。最后進(jìn)行仿真試驗(yàn),得出有效性結(jié)論,展示了本文方法進(jìn)行激光三維運(yùn)動(dòng)成像優(yōu)化
6、中的卓越性能。
2運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的二值圖像重建和預(yù)處理
2.1基于激光掃描的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)
圖像重建為了實(shí)現(xiàn)激光三維運(yùn)動(dòng)成像,采用激光紅外掃描技術(shù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的二維圖像重建,設(shè){w1,w2,…,wdi}表示激光三維運(yùn)動(dòng)成像提取的向量加權(quán),假設(shè)激光三維運(yùn)動(dòng)成像的位置信息關(guān)聯(lián)分布長度為L=xmax-xmin,寬度為W=ymax-ymin,高H=zmax-zmin,采用三維空間重構(gòu)方法。
2.2圖像降噪處理
為了提高激光三維運(yùn)動(dòng)成像的質(zhì)量,需要進(jìn)行圖像降噪處理,構(gòu)建激光三維運(yùn)動(dòng)成像的噪點(diǎn)分布子空間內(nèi)進(jìn)行向量量化分解,圖像的量化特征函
7、數(shù)表示為g={g(i),i∈Ω},根據(jù)噪點(diǎn)分布的密度,采用像素重組和多維尺度分解方法進(jìn)行三維運(yùn)動(dòng)成像的像素點(diǎn)融合處理,得到一個(gè)全幅的三維運(yùn)動(dòng)圖像的相位信息和衰減增量分別表示為θ(k)、Δx(k)和Δy(k),在噪聲干擾下,采用子空間融合降噪方法[8]。
3激光三維運(yùn)動(dòng)成像優(yōu)化實(shí)現(xiàn)
3.1Harris角點(diǎn)檢測(cè)在采用激光掃描技術(shù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的二值圖像掃描,對(duì)采集的二值圖像采用小波變換進(jìn)行降噪處理的基礎(chǔ)上,進(jìn)行圖像的關(guān)鍵特征點(diǎn)提取,實(shí)現(xiàn)激光三維運(yùn)動(dòng)成像優(yōu)化設(shè)計(jì),本文提出一種基于Harris角點(diǎn)檢測(cè)和邊緣輪廓重構(gòu)的激光三維運(yùn)動(dòng)成像技術(shù),采用Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法提取激
8、光三維運(yùn)動(dòng)圖像的關(guān)鍵特征點(diǎn)[10],對(duì)于一幅多尺度的激光三維運(yùn)動(dòng)圖像J,采用顏色特征分量分解方法。
3.2邊緣輪廓檢測(cè)及激光三維運(yùn)動(dòng)成像
采用激光掃描技術(shù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的二值圖像掃描,對(duì)采集的二值圖像采用小波變換進(jìn)行降噪處理,對(duì)降噪圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)檢測(cè)和像素匹配,采用Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法提取激光三維運(yùn)動(dòng)圖像的關(guān)鍵特征點(diǎn)[13],對(duì)提取的特征點(diǎn)根據(jù)動(dòng)態(tài)屬性進(jìn)行關(guān)聯(lián)模板匹配,由此構(gòu)建邊緣輪廓實(shí)現(xiàn)激光三維運(yùn)動(dòng)圖像重構(gòu),激光三維運(yùn)動(dòng)成像經(jīng)過圖像矢量量化分解處理后,估計(jì)出激光三維圖像沿中心頻譜點(diǎn)(f,^f)的干涉區(qū)域。
4仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
9、
為了測(cè)試本文方法在實(shí)現(xiàn)激光三維運(yùn)動(dòng)成像,改善成像質(zhì)量方面的應(yīng)用性能,進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),圖像處理算法采用Matlab7仿真軟件設(shè)計(jì),實(shí)驗(yàn)的硬件平臺(tái)為HPPC機(jī),內(nèi)核Corei5,內(nèi)存12GB,采用Laser5.0激光掃描器進(jìn)行運(yùn)動(dòng)圖像的激光掃描,測(cè)試對(duì)象為運(yùn)動(dòng)的人體模板,將激光掃描傳感器固定在人體的關(guān)節(jié)部位。
5結(jié)語
為了提高三維運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的成像質(zhì)量,本文提出一種基于Harris角點(diǎn)檢測(cè)和邊緣輪廓重構(gòu)的激光三維運(yùn)動(dòng)成像技術(shù),構(gòu)建激光三維運(yùn)動(dòng)成像的噪點(diǎn)分布子空間,根據(jù)噪點(diǎn)分布的密度,采用像素重組和多維尺度分解方法進(jìn)行三維運(yùn)動(dòng)成像的像素點(diǎn)融合處理,采用二值處理方法,進(jìn)行圖像降噪,采用Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法提取激光三維運(yùn)動(dòng)圖像的關(guān)鍵特征點(diǎn),對(duì)提取的特征點(diǎn)根據(jù)動(dòng)態(tài)屬性進(jìn)行關(guān)聯(lián)模板匹配,實(shí)現(xiàn)激光三維運(yùn)動(dòng)成像算法改進(jìn)。以人體不同動(dòng)作運(yùn)動(dòng)圖像為研究對(duì)象,進(jìn)行激光三維運(yùn)動(dòng)成像,實(shí)驗(yàn)得知,本文方法進(jìn)行激光三維運(yùn)動(dòng)成像的質(zhì)量較高,對(duì)動(dòng)作的運(yùn)動(dòng)跟蹤識(shí)別性能較好,峰值信噪比較高,誤差較低,說明成像性能優(yōu)越。