简介:不同的散斑场会显示出不同的灰度分布特征,并对数字图像相关方法的计算结果有着重要影响。使用计算机模拟生成一系列单向拉伸图像和双向拉伸图像,并在生成的图像中添加噪声,从而获得一系列含噪声单向拉伸图像和含噪声双向拉伸图像。使用数字图像相关方法对无噪声图像和含噪声图像分别进行相关计算,并分析研究图像应变量与相关计算结果正确率间的关系,研究结果表明发现当图像的应变量在一定范围内时,数字图像相关方法计算结果的正确率较高。同时发现,当图像的应变量较小时,噪声对相关计算结果的影响较大,随着图像应变量的增大,噪声对相关计算结果的影响逐渐减小,当图像的应变量到达一定程度时,噪声对相关计算的影响就不明显了。
简介:动目标多观测点图像去模糊及三维重建是三维视觉检测与测量技术应用中的难题,而特征检测对去模糊及三维重建的结果影响较大。针对这个问题,提出了一种基于多观测点图像SURF特征配准及去模糊的三维重建方法。首先对图像进行SURF特征点检测并对这些特征点进行配准,根据配准的特征点求解Kruppa方程得到各视点图像的相机内外参数矩阵,进而求取图像的点扩散函数即模糊核并对图像进行去模糊处理。其次,提取图像中的SURF特征点并进行配准,求取任意两幅图像的仿射变换矩阵,获取多观测图像的像素点投影。最后根据SURF特征的配准及多观测的投影结果,对去模糊后的图像进行立体匹配,从而完成多观测图像的三维重建。实验结果表明提出的方法对多观测点图像去模糊及三维重建具有良好的效果。