基于图像的图像构建绘制和对象辨识

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1、大连理工大学博士学位论文基于图像的图像构建绘制和对象辨识姓名：郭明恩申请学位级别：博士专业：机械设计及理论指导教师：欧宗瑛20070201基于图像的图像构建绘制和对象辨识征角点迸行初始匹配，然后利用初始匹配的角点计算变换矩阵的初始参数，再以光强度差的平方和为优化目标函数，在优化的过程中逐步获得变换矩阵的最佳参数，最后对重叠区域运用渐入渐出的方法实现了光强或颜色的自然过渡。以预先采集的不同视点的场景离散图像，生成对应于当前虚拟视点的图像是基于图像绘制技术的一个研究热点。不同于相机需要标定、源图像的分辨率基本相同的常规方法，本

2、文研究了一种利用未标定普通数码像机前向运动拍摄的序列图像，生成对应于当前虚拟视点图像的方案。该方案在仅知两幅二维图像的条件下处理了边缘可见性和无对应点区域的生成。算法的步骤为：利用傅立叶变换方法确定相邻源图像无对应点的区域：然后，利用尺度空间和相位一致原理在共同区域提取及匹配边缘上的关键点，计算其深度值，并在新图像中由该值判别虚拟图像中的可见性；再由关键点恢复极线约束，通过极线闻的位置和颜色插值生成虚拟图像中有对应区域的一般点；在确定极线位于无对应点区域段后，利用加权平均或放大插值的方法实现了源图像无对应点区域在虚拟图像中

3、的自然过渡．该算法不需要图像的其他先验知识，完全可以使用实拍图像。图像是客观对象的光能记录，它以颜色或灰度分布的形式反映了被记录对象的特有形貌或本质属性，利用计算机对象辨识分析技术对图像的颜色分布模式进行分析，可实现研究对象的自动辨识归类。本文以龙口粉丝组织的显微图像为素材，研究了淀粉类食品粉丝搀杂问题的一种辨识方法，即运用由灰度共生矩阵及分形维理论检测的统计特征为描述向量，通过神经网络分类来完成不同原料成分比例的商品粉丝辨识．实验中对绿豆与玉米、绿豆与马铃薯、绿豆与红薯等混合淀粉制成的粉丝进行了实验测试，结果表明该方法可

4、行，并可推广于淀粉类加工产品。关键词：图像特征；特征点匹配；全景图拼接：视图合成；淀粉食品辨识；大连理工大学博士学位论文ImageRenderingandObjectIdentificationBasedonImagesAbstractImage．BasedRendering(IBR)techniqueisAnalternativestrategyforconstructingvirtual9跚啦．andithasbecomeanimporumtresearchareainComputerGraphicsinlastdec

5、ade∞so．IBRus髓ilnalgespre-cspaaed罄basicrepresentationoforiginalt虻．,6qle，andthedesiredsc∞ccorrespondingtovirtualviewpointisrenderedbysmplil．g,gapingandre-samplingthecapturedimages．CompaingwiththewayofGeometry-Based,the90黜renderedisnatural．andtherenderingtimeisindepe

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8、,itmainlyreliesonsensoryperceptioninBureauofEntry-ExitInactionandQuarantineofQualityfoodQualityandTechnicalSupervision,andwhichisoffallibility钟In／atlcss