【摘 要】
：
介绍了一种新型的光学分幅成像仪设计方案,相比于传统的转镜式光学分幅成像仪和变像管成像仪,该系统采用光纤传光束两个端面的排列形式可变的特点实现Cranz-Schardin原理的多通道光学分幅成像,光束快速偏转可以采用电光偏转扫描或者转镜扫描实现。图像采集系统用Basler公司的16个GigE相机作为系统摄像头,采用圆环型排列的方式实现图像分幅,可同时实现16幅数字图像采集,具有大画幅,高空间分辨的优
论文部分内容阅读
介绍了一种新型的光学分幅成像仪设计方案,相比于传统的转镜式光学分幅成像仪和变像管成像仪,该系统采用光纤传光束两个端面的排列形式可变的特点实现Cranz-Schardin原理的多通道光学分幅成像,光束快速偏转可以采用电光偏转扫描或者转镜扫描实现。图像采集系统用Basler公司的16个GigE相机作为系统摄像头,采用圆环型排列的方式实现图像分幅,可同时实现16幅数字图像采集,具有大画幅,高空间分辨的优点。采用转镜扫描对分幅成像系统进行原理性实验验证。该分幅成像系统能满足诸多高速成像领域的需求。
其他文献
The Red Soil Hilly Region in South China, where there is a high capacity of carbon(C), and the land use and vegetation cover change greatly, is an important ecological area in the world, and has an im
图像识别是现今计算机视觉中一个重要的研究方面,而特征提取是其中的关键技术,线性判别分析算法是最常用的算法之一。文章介绍了计算机图像处理技术的预处理过程,包括与处理过程中的小波分解、二值化、直方图均衡化等,并对其灰度值进行对比。同时提出一种解决小样本在特征提取时的解决算法SLDA。结果表明:该算法对解决小样本问题有明显改善,为后续进行特征提取、目标检测提供了技术支持。
玉米虫害图像采集时存在的二维运动模糊导致采集的虫害图片质量降低,严重影响了机器对玉米病虫种类的自动识别。本文以二维运动模糊图像为研究对象,利用Radon变换和自相关函数计算,确定出模糊方向和模糊尺度,得到相应的点扩展函数PSF(Point spread function),再选用Lucy-Richardson方法复原图像。从实验结果主观和客观的评价上看,经过确定PSF函数复原处理后的图像细节更加丰
Intracerebral haemorrhage(ICH), which has rapid attack and high death rate, usually leads to bad outcomes. Poor prognosis of this disease is primarily due to the difficulty of early discovery. Early d
在苹果召开了WWDC2017发布会之后,此前被称作iPad上最强的照片编辑后期App——Affinity Photo iPad悄然上架苹果App Store,优惠价格为19.99美元,人民币128元,优惠结束后恢复原价29.99美元,人民币198元。这软件在App Store上来说还是很贵的,如果你看过苹果WWDC2017发布会上,Affinity Photo的开发者Seirf Labs现场演示的
物联网(Io T)的B2B市场正在起飞。到2020年,企业们将会在物联网上花费超过2500亿欧元。本文由山行资本编译自BCG(波士顿咨询集团)关于物联网的研究,具体分析了从2015年至2020年物联网B2B市场的应用场景及发展机会。我们锁定了到2020年能够迅速成熟并在B2B环境中得到广泛应用的10个Io T用例,并总结出物联网玩家必须回答
据国外媒体报道称,在皮克斯公司2004年出品的经典动画电影《超人总动员》(The Incredibles)中有一个令人难忘的片段:片中的"超能先生"拿起一部极薄的平板电脑,该电脑启用了脸部识别功能验证他的身份,然后才告诉他需要执行秘密任务的具体内容。在过去了13年后,如今许多轻薄的手机和平板电脑都支持通过按压手指指纹来解锁设备的方式,而《超人总动员》中的脸部识别技术似乎也即将来到我们身边。比如,一
为实现精确稳定的触觉再现,包围体积(球体、轴对称包围盒、定向包围盒或多面体)必须尽可能紧密地填充或覆盖目标对象,来完成交互式触觉应用中的碰撞检测。本文提供了一种方法,用于创建与接触细节层次(contact levels of details,CLOD)相关的包围球体。该球体与目标对象相配合的同时,还能平衡碰撞检测的速度与精确性。所提出的方法主要包括包围球体成形以及两级碰撞检测两部分。进一步说,包围
为了解决目标在复杂环境下表观变化引起的跟踪漂移问题,提出一种基于多特征融合与分类器在线学习的目标跟踪算法.该算法利用不同表观特征训练子分类器,通过构建损失函数求得各子分类器可信度,进而加权融合子预测结果,得到当前帧最佳目标状态估计;同时,依据最近-最远边界原则和协同训练理论粗更新训练样本集,并通过精选择准则得到更具代表性的训练样本集,实现子分类器自适应更新.实验结果表明,所提出的算法在多种典型测试
图像分割是计算机视觉中的经典问题,在许多领域都有重要应用.由于图像信息存在不确定性,难以获得精确的分割结果,为应对图像分割中的不确定性问题,将证据理论这一不确定性建模与推理工具与马尔可夫随机场相结合,提出证据马尔可夫随机场(EMRF)模型,并基于此提出新的图像分割算法.EMRF利用证据标号场描述像素标号的含混性,以证据距离描述相邻像素间的标号关系,利用条件迭代模型(ICM)算法进行优化.实验结果表