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面向大型科学仪器网络实验室的视觉视频关键技术研究与应用

作　者: 商飞
导　师: 田地
学　校: 吉林大学
专　业: 测试计量技术及仪器
关键词: 科学仪器网络实验室状态检测样品视频圆内接直角三角形多特征融合局部运动估计边界约束非对称运动估计全局运动估计宏块对向量
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2009年
下　载: 95次
引　用: 5次
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内容摘要

大型科学仪器网络实验室的建设可以实现科学仪器的网络化管理,促进仪器资源的利用,广大学生和科研人员能够远程参与实验,为人们的学习、科研带来便利。本文对其中的两项关键技术进行了深入研究:基于计算机视觉的科学仪器工作状态监测方法以及样品视频低码率编码方法。基于绝大多数状态指示灯呈现圆形轮廓的事实,综合几何特性圆检测方法以及随机取点圆检测方法的优势,提出了基于圆内接直角三角形的半随机圆检测方法,联合使用四点联合搜索法、半径约束、误差距离判断、数据聚合等方法,实现了圆形目标的准确定位;针对单一特征量状态检测存在的问题,提出了基于串并联混合结构模型的多特征融合检测技术,联合使用模糊置信度空间,实现了对科学仪器工作状态准确可靠的检测;针对常用运动估计方法应用到样品视频的编码时存在的搜索策略问题,提出基于边界约束的样品视频非对称运动估计方法,实现了样品视频局部运动估计的可观改进;根据样品视频全局性运动特征,建立了样品视频全局运动模型,提出了基于宏块对向量的全局运动估计方法,实现了样品视频高效的全局运动估计。

全文目录

提要  4-10
第1章绪论  10-26
  1.1 选题背景  10-14
    1.1.1 大型科学仪器使用问题分析  10-11
    1.1.2 大型科学仪器网络实验室建设  11-14
  1.2 选题意义  14-15
  1.3 国内外发展现状以及存在的问题  15-23
    1.3.1 面向网络实验室的视觉技术应用现状及问题  15-17
    1.3.2 面向网络实验室的视频编码技术应用现状及问题  17-23
  1.4 本文的主要研究内容  23-26
第2章基于计算机视觉的状态指示灯检测定位  26-52
  2.1 引言  26
  2.2 圆检测综述  26-30
  2.3 基于圆内接直角三角形的圆检测基本方法  30-34
    2.3.1 基本原理  30-31
    2.3.2 基于有效像素位置的数组存储空间  31-33
    2.3.3 圆检测过程  33-34
  2.4 基于圆内接直角三角形的半随机圆检测方法  34-40
    2.4.1 存储空间的进一步压缩  34-36
    2.4.2 半随机取点的圆检测方法  36-40
    2.4.3 半随机方法的两个特性  40
  2.5 圆检测实验  40-48
    2.5.1 合成图像的检测  41-44
    2.5.2 科学仪器工作状态指示灯检测  44-48
  2.6 圆检测讨论  48-50
    2.6.1 空间占用情况分析  49
    2.6.2 增强检测性能的参数讨论  49-50
  2.7 本章小结  50-52
第3章基于图像多特征融合技术的工作状态检测  52-72
  3.1 引言  52
  3.2 数据融合技术介绍  52-58
    3.2.1 数据融合概念  52-55
    3.2.2 数据融合结构  55-56
    3.2.3 基于证据组合的数据融合方法  56-58
  3.3 基于图像多特征融合技术的工作状态检测  58-67
    3.3.1 模板匹配  59-62
    3.3.2 色调匹配、亮度匹配  62-66
    3.3.3 多特征融合检测  66-67
  3.4 科学仪器工作状态检测实验及讨论  67-71
    3.4.1 状态检测实验  67-71
    3.4.2 实验讨论  71
  3.5 本章小结  71-72
第4章样品视频局部运动估计优化  72-96
  4.1 引言  72-73
  4.2 基于块匹配的运动估计  73-83
    4.2.1 块匹配原理  73-74
    4.2.2 块匹配准则  74-75
    4.2.3 常用块匹配算法  75-83
  4.3 样品视频运动原理  83-85
    4.3.1 电子束科学仪器工作原理  83-84
    4.3.2 运动原理剖析  84-85
  4.4 基于边界约束的样品视频非对称运动估计方法  85-89
    4.4.1 “一表一参”样品视频运动性能测定  85-87
    4.4.2 常规运动估计方法问题分析  87-88
    4.4.3 非对称运动估计方法流程  88-89
  4.5 实验  89-95
  4.6 本章小结  95-96
第5章样品视频全局运动估计优化  96-122
  5.1 引言  96
  5.2 样品视频全局运动建模  96-99
  5.3 全局运动估计介绍  99-104
    5.3.1 自然视频全局运动建模  100-103
    5.3.2 常用的全局运动估计方法  103-104
    5.3.3 全局运动估计面临的问题  104
  5.4 基于宏块对向量的全局运动估计方法  104-110
    5.4.1 宏块对向量的定义  105-108
    5.4.2 全局运动估计流程  108-110
  5.5 全局运动估计实验  110-121
    5.5.1 样品视频编码实验  110-117
    5.5.2 自然视频编码实验  117-121
  5.6 本章小结  121-122
第6章全文总结  122-126
  6.1 主要研究成果和创新性工作  122-123
  6.2 存在的问题及下一步工作建议  123-126
参考文献  126-136
作者攻博期间发表的学术论文与科研成果  136-138
  学术论文  136
  国家发明专利  136-137
  参与科研项目的情况  137-138
致谢  138-139
摘要  139-141
Abstract  141-143

面向大型科学仪器网络实验室的视觉视频关键技术研究与应用

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