摄像测量学:geomagic studio 12在图像目标定位中的应用
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更新于2024-08-09
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这篇资料主要讨论了基于图像的测量技术,特别是geomagic studio 12中的直接相关方法。文章强调了实际图像目标模板的选择和使用,以及相关法在图像匹配中的几种数学形式。模板选取是从实际图像中提取目标特征,适用于无法建立理想模板的情况,但需要处理实际图像中的噪声。文中提到了直接相关和协方差(均值归一化)相关两种数学形式。
1. **实际图像目标模板**:
- 在实际操作中,可以通过已知目标位置的图像创建模板,选择以目标为中心的局部灰度图像矩阵。
- 模板通常选择奇数尺寸,非整像素点可通过插值计算灰度值,亚像素定位能进一步提高精度。
- 模板应从特征明显、稳定且受噪声影响小的图像中选取,可以是立体图像的一幅或图像序列的第一帧。
2. **直接相关法**:
- 直接相关函数衡量图像f(x, y)和模板g(i, j)在空间和灰度上的相似度,最大相关值位置指示目标位置。
3. **协方差(均值归一化)相关法**:
- 这种方法减去了图像和模板各自窗口的灰度均值,有助于去除背景影响,提高定位精度。
- 对于灰度特征一致但背景灰度差异较大的情况,协方差相关法能增强相关函数的峰值,提升定位准确性。
4. **摄像测量学概述**:
- 摄像测量学是摄影测量、光学测量和计算机视觉的交叉学科,专注于从数字图像中获取三维信息。
- 它包括成像投影关系的研究和图像目标的高精度识别定位,强调摄像系统的标定以实现高精度测量。
- 摄像测量的发展历程从早期的摄影测量演变为现在的高精度、自动化技术,普通相机也能通过标定用于测量。
5. **摄像测量学的关键技术**:
- 高精度标定:摄像测量的核心,确保图像与三维空间的关联。
- 自动识别与匹配:利用计算机视觉和图像分析技术,从图像中准确提取和匹配目标。
这篇文章涵盖了图像测量中的模板选择策略、相关运算的数学原理,以及摄像测量学的基本概念和发展历程,这些知识点对于理解图像处理和测量技术至关重要。
2019-04-28 上传
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