CN102651133A - 基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真方法与装置 - Google Patents

基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真方法与装置 Download PDF

Info

Publication number
CN102651133A
CN102651133A CN2012100845367A CN201210084536A CN102651133A CN 102651133 A CN102651133 A CN 102651133A CN 2012100845367 A CN2012100845367 A CN 2012100845367A CN 201210084536 A CN201210084536 A CN 201210084536A CN 102651133 A CN102651133 A CN 102651133A
Authority
CN
China
Prior art keywords
beta
prime
target
image
integral
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN2012100845367A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102651133B (zh
Inventor
谭久彬
赵烟桥
刘俭
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Harbin University of technology high tech Development Corporation
Original Assignee
Harbin Institute of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Harbin Institute of Technology filed Critical Harbin Institute of Technology
Priority to CN201210084536.7A priority Critical patent/CN102651133B/zh
Publication of CN102651133A publication Critical patent/CN102651133A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102651133B publication Critical patent/CN102651133B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Studio Devices (AREA)

Abstract

基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真方法与装置属于一般的图像数据处理或产生领域中运动分析部分;该方法根据真实目标运动模糊图像,反推得到另一组参数,调整代用目标光强及运动速度、代用光学***横向放大率及图像传感器曝光时间,并调整灰度值,获得跟真实运动模糊图像相同的结果;该装置采用曝光时间可调并能够实现长曝光时间成像的图像传感器,配合能够在代用光学***视场范围内垂直装置光轴方向做二维运动的代用目标;该方法和装置能够用低温目标或可见光目标等效代替高温目标,用低速运动配合长曝光时间等效代替高速运动,不仅使实验难度得到降低,实验安全性得到提高,而且容易获得多组实验数据,实验成本大幅降低。

Description

基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真方法与装置
技术领域
基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真方法与装置属于一般的图像数据处理或产生领域中运动分析部分,尤其涉及一种基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真方法与装置。
背景技术
动像传递函数是定量描述目标像在图像传感器表面运动造成的图像像质退化程度的物理量,从一幅运动模糊图像中提取目标像的运动信息,得到动像传递函数,可以为运动模糊图像的复原提供理论基础。
该项技术可直接应用在航空航天和快速运动装置图像信息获取领域,对飞行器等超高速运动的目标成像,得到运动模糊图像,进而对该图像利用动像传递函数进行评价,从而实现对图像的复原。但在该领域,每获取一幅运动模糊图像,不仅要耗费大量的人力物力;而且受气候、环境等干扰因素的影响,进行重复性实验非常困难。所以,为了节约成本,获取更多的实验数据,提高实验的重复性,将采用为半实物半仿真的实验方法来获取运动模糊图像。
实验的方法是,沿光轴方向依次放置目标、成像物镜和图像传感器,图像传感器模拟真实场景的成像器件,目标用来模拟真实场景的高温高速物体。将目标放置在可以沿垂直光轴方向移动的导轨上,形成动态目标。在图像传感器对目标成像的过程中,目标在垂直光轴方向保持运动状态,就可以获得运动模糊图像。
这里就存在这样一个问题,真实的目标具有运动速度快,温度高的特点,而在实验室环境下,不仅很难设计出高温高速的目标,而且,也不方便采用高温高速目标,以免对实验室的安全和实验人员的安全造成威胁。那么,如何在实验室条件下仿真真实场景的高温高速目标,并获得同等效果的运动模糊图像就成为首要问题。
现有技术中,众多运动模糊图像的构造方法均采用了软件退化的方式,并且遵循这样的基本公式:g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)+n(x,y),其中,g(x,y)是退化图像的函数表达式,f(x,y)是静止图像的函数表达式,h(x,y)是退化函数,n(x,y)为随机噪声。这种方法的特征是:根据目标图像的运动形式,在像方利用软件计算的方式得到退化图像。
这种方法的缺点是:
1)不能解决如何通过硬件设备真实获得退化图像的问题;
2)无法解释软件退化图像与真实目标运动形式的关系问题。
这两个缺点最终导致无法解决如何在实验室条件下仿真真实场景的高温高速目标,并获得同等效果的运动模糊图像问题。
发明内容
本发明就是针对现有技术中,无法解决如何在实验条件下仿真真实场景的高温高速目标,并获得同等效果的运动模糊图像问题,提出了一种基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真方法与装置;该方法及装置能够用低温目标或可见光目标等效代替高温目标,用低速运动配合长曝光时间等效代替高速运动,不仅使实验难度得到降低,实验安全性得到提高,而且容易获得多组实验数据,实验成本大幅降低。
本发明的目的是这样实现的:
基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真方法,步骤如下:
a、真实场景中,静态时目标函数为f(x),垂直光轴的运动速度为v(t1),光学***横向放大率为β1,图像传感器曝光时间为te,真实动目标模糊图像f1(x)为:
f 1 ( x ) = ∫ 0 t e f ( x - ∫ 0 t β 1 v ( t 1 ) dt 1 ) dt ;
b、在等效仿真***中,代用光学***横向放大率为β2,代用目标光强是真实目标光强的1/m,根据:
f 1 ( x ) = ∫ 0 t e f ( x - ∫ 0 t β 1 v ( t 1 ) dt 1 ) dt = ∫ 0 t e f ( x - ∫ 0 t β 2 v ( t 1 ) n d β 1 β 2 nt 1 ) dt
β 1 β 2 nt 1 = t 1 ′ , 则:
f 1 ( x ) = ∫ 0 t e f ( x - ∫ 0 β 1 β 2 nt β 2 v ( t 1 ) n dt 1 ′ ) dt = ∫ 0 t e β 2 n β 1 f ( x - ∫ 0 β 1 β 2 nt β 2 v ( t 1 ) n dt 1 ′ ) d β 1 β 2 nt
β 1 β 2 nt = t ′ , 则:
f 1 ( x ) = β 2 nβ 1 ∫ 0 β 1 β 2 nt e f ( x - ∫ 0 t ′ β 2 v ( t 1 ) n dt 1 ′ ) d t ′ = mβ 2 nβ 1 ∫ 0 β 1 β 2 nt e 1 m f ( x - ∫ 0 t ′ β 2 v ( t 1 ) n dt 1 ′ ) d t ′
v ′ ( t 1 ) = v ( t 1 ) n , f ′ ( x ) = f ( x ) m , 则:
f 1 ( x ) = mβ 2 nβ 1 ∫ 0 β 1 β 2 nt e f ′ ( x - ∫ 0 t ′ β 2 v ′ ( t 1 ) dt 1 ′ ) d t ′
结合等效仿真***中代用目标速度取值范围和代用图像传感器的曝光时间取值范围,代用目标光强与真实目标光强的关系,以及真实光学***横向放大率β1和代用光学***横向放大率β2,设定等效仿真***中代用目标垂直光轴的运动速度为v′(t1)=v(t1)/n,代用图像传感器曝光时间为te′=β1nte2
c、在等效仿真***中,利用第b步设定的参数,代用图像传感器对代用目标曝光成像,得到与真实动目标模糊图像f1(x)系数不同,函数分布形式相同的等效仿真图像f′1(x):
f ′ 1 ( x ) = nβ 1 nβ 2 f 1 ( x ) .
上述基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真方法,对第c步得到的等效仿真图像f′1(x)进行灰度值调整,调整的方法是对等效仿真图像f′1(x)的每一个像素均乘以一个系数k,得到调整后的等效仿真图像f″1(x):
f ′ ′ 1 ( x ) = k f ′ 1 ( x ) = knβ 1 m β 2 f 1 ( x ) .
上述基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真方法,对第c步得到的等效仿真图像f′1(x)进行灰度值调整,调整的方法是对等效仿真图像f′1(x)的每一个像素均乘以一个系数k,且:
k = mβ 2 nβ 1
理论上得到与动目标模糊图像完全一致的等效仿真图像f″1(x),即:f″1(x)=f1(x)。
基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真装置,包括代用目标、代用光学***、代用图像传感器以及控制器,所述的代用目标经过代用光学***成像到代用图像传感器表面,该装置的代用图像传感器曝光时间由控制器控制可调;代用目标和代用图像传感器能够在代用光学***视场范围内垂直装置光轴方向做二维运动。
本发明的特点和有益效果是:
本发明采用的等效仿真方法根据真实目标及其运动形式,推导出真实情况下的运动模糊图像,并反推回像方,能够得到另一组参数,通过调整代用目标光强及运动速度、代用光学***横向放大率以及图像传感器曝光时间,并相应调整灰度值,可以获得跟真实运动模糊图像相同的结果;该特征为在实验室条件下仿真真实场景的高温高速目标,并获得同等效果的运动模糊图像奠定理论基础;
本发明采用的等效仿真装置包括代用目标、代用光学***以及代用图像传感器,其中,代用目标经过代用光学***成像到代用图像传感器表面,并且,代用图像传感器曝光时间可调,并能够实现长曝光时间成像,代用目标和代用图像传感器能够在代用光学***视场范围内垂直装置光轴方向做二维运动;该特征配合本发明采用的等效仿真方法使得本发明能够在实验室环境下,用低温目标或可见光目标等效代替高温目标,用低速运动配合长曝光时间等效代替高速运动,不仅使实验难度得到降低,实验安全性得到提高,而且容易获得多组实验数据,实验成本大幅降低。
附图说明
图1是基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真装置结构示意图
图2是基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真方法流程图
图3是真实动目标模糊图像仿真图像
图4是真实动目标模糊图像仿真图像运动方向线扩展函数图像
图5是等效仿真图像
图6是等效仿真图像运动方向线扩展函数图像
图中:1代用目标 2代用光学*** 3代用图像传感器 4控制器
具体实施方式
下面结合附图对本发明具体实施例做进一步详细描述。
图1为本发明所述基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真装置结构示意图,沿光线传播方向依次配置代用目标1,代用光学***2,代用图像传感器3,控制器4,其中,代用图像传感器3的像素间距为5.6μm。
基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真方法,流程图如图2所示,该方法步骤如下:
a、真实场景中,静态时目标函数为f(x),垂直光轴的运动速度为2马赫,即:v(t1)=2×340m/s=680m/s,光学***横向放大率为β1=-10-5,则目标函数退化为:f(x)=δ(x),图像传感器曝光时间为te=50ms,真实动目标模糊图像f1(x)为:
f 1 ( x ) = ∫ 0 t e f ( x - ∫ 0 t β 1 v ( t 1 ) dt 1 ) dt = ∫ 0 50 × 10 - 3 δ ( x - ∫ 0 t ( - 10 - 5 × 680 ) dt 1 ) dt
通过计算得到真实动目标模糊图像中目标的拖尾长度为340μm,如果该图像经代用图像传感器3采集成像,得到动目标模糊图像仿真图像f1(x)如图3所示,其运动模糊方向的线扩展函数图像如图4所示,其中,目标扫过代用图像传感器3的像素个数为340/5.6=60.71≈61。
b、在等效仿真***中,代用光学***2横向放大率为β2=-0.0557,代用目标1的光强是真实目标光强的1/m,根据:
f 1 ( x ) = ∫ 0 t e f ( x - ∫ 0 t β 1 v ( t 1 ) dt 1 ) dt = ∫ 0 t e f ( x - ∫ 0 t β 2 v ( t 1 ) n d β 1 β 2 nt 1 ) dt
可以得到:
f 1 ( x ) = ∫ 0 50 × 10 - 3 δ ( x - ∫ 0 t ( - 10 - 5 × 680 ) dt 1 ) dt = ∫ 0 50 × 10 - 3 δ ( x - ∫ 0 t ( - 0.0557 × 680 n ) d - 10 - 5 - 0.0557 nt 1 ) dt
这里设定:
n=4×104
则:
t 1 ′ = β 1 β 2 nt 1 = - 10 - 5 - 0.0557 × 4 × 10 4 t 1 = 7.1813 t 1
f 1 ( x ) = ∫ 0 50 × 10 - 3 δ ( x - ∫ 0 7.1813 t ( - 0.0557 × 680 4 × 10 4 ) d t 1 ′ ) dt
= ∫ 0 50 × 10 - 3 1 7.1813 δ ( x - ∫ 0 7.181 t ( - 0.0557 × 680 4 × 10 4 ) d t 1 ′ ) d ( 7.1813 t )
令7.1813t=t′,则:
f 1 ( x ) = ∫ 0 7.1813 × 50 × 10 - 3 1 7.1813 δ ( x - ∫ 0 t ′ ( - 0.0557 × 680 4 × 10 4 ) d t 1 ′ ) d t ′
= m 7.1813 ∫ 0 359.07 × 10 - 3 1 m δ ( x - ∫ 0 t ′ ( - 0.0557 × 680 4 × 10 4 ) d t 1 ′ ) d t ′
v ′ ( t 1 ) = v ( t 1 ) n = 680 4 × 10 4 = 1.7 × 10 - 2 , δ ′ ( x ) = δ ( x ) m , 则:
f 1 ( x ) = m 7.1813 ∫ 0 359.07 × 10 - 3 δ ′ ( x - ∫ 0 t ′ ( - 0.0557 × 1.7 × 10 - 2 ) d t 1 ′ ) d t ′
结合等效仿真***中代用目标1的速度取值范围和代用图像传感器3的曝光时间取值范围,代用目标1光强与真实目标光强的关系,以及真实光学***横向放大率β1=-10-5和代用光学***2的横向放大率β2=-0.0557,设定等效仿真***中代用目标1垂直光轴的运动速度为:
v ′ ( t 1 ) = v ( t 1 ) n = 680 4 × 10 4 = 1.7 × 10 - 2 m / s = = 17 mm / s
代用图像传感器3的曝光时间为:
t e ′ = β 1 nt e β 2 = - 10 - 5 × 4 × 10 4 × 50 - 0.0557 ≈ 359 ms
c、在等效仿真***中,利用第b步设定的参数,代用图像传感器3对代用目标1曝光成像,得到与真实动目标模糊图像f1(x)系数不同,但函数分布形式相同的等效仿真图像f′1(x),如图5所示,其运动模糊方向的线扩展函数图像如图6所示,从图6可以判断代用目标1扫过代用图像传感器3的像素个数为62,相比理论值的61,误差仅为1.64%,证明此方法可行。并且:
f ′ 1 ( x ) = nβ 1 mβ 2 f 1 ( x ) = 4 × 10 4 × ( - 10 - 5 ) m × ( - 0.0557 ) f 1 ( x ) = 7.1813 m f 1 ( x )
上述基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真方法,对第c步得到的等效仿真图像f′1(x)进行灰度值调整,调整的方法是对等效仿真图像f′1(x)的每一个像素均乘以一个系数k,得到调整后的等效仿真图像f″1(x),并且:
f ′ ′ 1 ( x ) = kf ′ 1 ( x ) = knβ 1 mβ 2 f 1 ( x ) = k × 4 × 10 4 × ( - 10 - 5 ) m × ( - 0.0557 ) f 1 ( x ) = 7.1813 k m f 1 ( x )
如果:
k = mβ 2 nβ 1 = m × ( - 0.0557 ) 4 × 10 4 × ( - 10 - 5 ) = 0.13925 m
得到理论上动目标模糊图像完全一致的等效仿真图像f″1(x),即:f″1(x)=f1(x)。
基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真装置,如图1所示,包括代用目标1、代用光学***2、代用图像传感器3以及控制器4,所述的代用目标1经过代用光学***2成像到代用图像传感器3表面,该装置的代用图像传感器3曝光时间由控制器4控制可调;代用目标1和代用图像传感器3能够在代用光学***2视场范围内垂直装置光轴方向做二维运动。

Claims (4)

1.基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真方法,其特征在于所述方法步骤如下:
a、真实场景中,静态时目标函数为f(x),垂直光轴的运动速度为v(t1),光学***横向放大率为β1,图像传感器曝光时间为te,真实动目标模糊图像f1(x)为:
f 1 ( x ) = ∫ 0 t e f ( x - ∫ 0 t β 1 v ( t 1 ) dt 1 ) dt ;
b、在等效仿真***中,代用光学***横向放大率为β2,代用目标光强是真实目标光强的1/m,根据:
f 1 ( x ) = ∫ 0 t e f ( x - ∫ 0 t β 1 v ( t 1 ) dt 1 ) dt = ∫ 0 t e f ( x - ∫ 0 t β 2 v ( t 1 ) n d β 1 β 2 nt 1 ) dt
β 1 β 2 nt 1 = t 1 ′ , 则:
f 1 ( x ) = ∫ 0 t e f ( x - ∫ 0 β 1 β 2 nt β 2 v ( t 1 ) n dt 1 ′ ) dt = ∫ 0 t e β 2 n β 1 f ( x - ∫ 0 β 1 β 2 nt β 2 v ( t 1 ) n dt 1 ′ ) d β 1 β 2 nt
β 1 β 2 nt = t ′ , 则:
f 1 ( x ) = β 2 nβ 1 ∫ 0 β 1 β 2 nt e f ( x - ∫ 0 t ′ β 2 v ( t 1 ) n dt 1 ′ ) d t ′ = mβ 2 nβ 1 ∫ 0 β 1 β 2 nt e 1 m f ( x - ∫ 0 t ′ β 2 v ( t 1 ) n dt 1 ′ ) d t ′
v ′ ( t 1 ) = v ( t 1 ) n , f ′ ( x ) = f ( x ) m , 则:
f 1 ( x ) = mβ 2 nβ 1 ∫ 0 β 1 β 2 nt e f ′ ( x - ∫ 0 t ′ β 2 v ′ ( t 1 ) dt 1 ′ ) d t ′
结合等效仿真***中代用目标速度取值范围和代用图像传感器的曝光时间取值范围,代用目标光强与真实目标光强的关系,以及真实光学***横向放大率β1和代用光学***横向放大率β2,设定等效仿真***中代用目标垂直光轴的运动速度为v′(t1)=v(t1)/n,代用图像传感器曝光时间为te′=β1nte2
c、在等效仿真***中,利用第b步设定的参数,代用图像传感器对代用目标曝光成像,得到与真实动目标模糊图像f1(x)系数不同,函数分布形式相同的等效仿真图像f′1(x):
f ′ 1 ( x ) = nβ 1 nβ 2 f 1 ( x ) .
2.根据权利要求1所述的基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真方法,其特征在于对第c步得到的等效仿真图像f′1(x)进行灰度值调整,调整的方法是对等效仿真图像f′1(x)的每一个像素均乘以一个系数k,得到调整后的等效仿真图像f″1(x):
f ′ ′ 1 ( x ) = k f ′ 1 ( x ) = knβ 1 m β 2 f 1 ( x ) .
3.根据权利要求1所述的基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真方法,其特征在于对第c步得到的等效仿真图像f′1(x)进行灰度值调整,调整的方法是对等效仿真图像f′1(x)的每一个像素均乘以一个系数k,且:
k = mβ 2 nβ 1
理论上得到与动目标模糊图像完全一致的等效仿真图像f″1(x),即:f″1(x)=f1(x)。
4.基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真装置,包括代用目标(1)、代用光学***(2)、代用图像传感器(3)以及控制器(4),所述的代用目标(1)经过代用光学***(2)成像到代用图像传感器(3)表面,其特征在于:该装置的代用图像传感器(3)曝光时间由控制器(4)控制可调;代用目标(1)和代用图像传感器(3)能够在代用光学***(2)视场范围内垂直装置光轴方向做二维运动。
CN201210084536.7A 2012-03-17 2012-03-17 基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真方法与装置 Active CN102651133B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210084536.7A CN102651133B (zh) 2012-03-17 2012-03-17 基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真方法与装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210084536.7A CN102651133B (zh) 2012-03-17 2012-03-17 基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真方法与装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102651133A true CN102651133A (zh) 2012-08-29
CN102651133B CN102651133B (zh) 2014-07-16

Family

ID=46693136

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201210084536.7A Active CN102651133B (zh) 2012-03-17 2012-03-17 基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真方法与装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN102651133B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108830804A (zh) * 2018-05-23 2018-11-16 长春理工大学 基于线扩展函数标准差的虚实融合模糊一致性处理方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001050713A (ja) * 1999-05-28 2001-02-23 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 画像処理方法及び装置
US6211882B1 (en) * 1996-04-15 2001-04-03 Silicon Graphics, Inc. Analytic motion blur coverage in the generation of computer graphics imagery
CN101317118A (zh) * 2005-11-30 2008-12-03 诺基亚公司 用于图像稳定的方法和***
CN101949769A (zh) * 2010-08-13 2011-01-19 哈尔滨工业大学 动像调制传递函数测量装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6211882B1 (en) * 1996-04-15 2001-04-03 Silicon Graphics, Inc. Analytic motion blur coverage in the generation of computer graphics imagery
JP2001050713A (ja) * 1999-05-28 2001-02-23 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 画像処理方法及び装置
CN101317118A (zh) * 2005-11-30 2008-12-03 诺基亚公司 用于图像稳定的方法和***
CN101949769A (zh) * 2010-08-13 2011-01-19 哈尔滨工业大学 动像调制传递函数测量装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MICHAEL POTMESIL等: "Modeling Motion Blur in Computer-Generated Images", 《COMPUTER GRAPHICS》 *
袁志勇: "新型光学目标模拟器的原理与结构", 《红外与激光工程》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108830804A (zh) * 2018-05-23 2018-11-16 长春理工大学 基于线扩展函数标准差的虚实融合模糊一致性处理方法
CN108830804B (zh) * 2018-05-23 2023-03-10 长春理工大学 基于线扩展函数标准差的虚实融合模糊一致性处理方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN102651133B (zh) 2014-07-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101354307B (zh) 动态目标调制传递函数测量方法与装置
CN101776486A (zh) 一种基于红外焦平面非均匀性指纹模式的校正方法
CN101710224B (zh) 一种用于空间光学相机在轨自适应调焦的方法
CN101923001B (zh) 基于灰度阈值分割算法的动像调制传递函数测量方法
CN106991650A (zh) 一种图像去模糊的方法和装置
CN104297516A (zh) 一种流体表面二维流速场测量方法
CN109300152A (zh) 从场景的至少一对连续图像生成场景深度图的电子装置
CN102651134B (zh) 基于两帧静态图像拼合的匀速模糊图像构造方法与装置
CN107045722B (zh) 融合静态信息与动态信息的视频序列分割方法
CN105654511A (zh) 一种弱小运动目标快速检测与跟踪方法
CN107219619A (zh) 三维折射率层析显微成像***及其方法
CN105794192A (zh) 用于对异步触发采集到的图像进行校正的方法
CN102651133B (zh) 基于长曝光成像的动目标模糊图像等效仿真方法与装置
CN107578388A (zh) 一种提高基于光电联合变换相关器的图像去模糊精度方法
CN108036739A (zh) 一种基于移动光阑的显微三维测量***及方法
Yang et al. The 3-D spread of saltation sand over a flat bed surface in aeolian sand transport
CN111709998A (zh) 一种tof相机深度数据测量误差校正的elm空间配准模型方法
CN104516098A (zh) 一种显微装置及成像方法
Besic et al. Automated test environment for image processing in laser triangulation 3D scanning
CN105241637A (zh) 物面倾斜成像***采样体积的测量方法
CN104678561B (zh) 衍射光栅非规则激光焦斑图像自适应聚焦方法及聚焦装置
Craeye Obstacle avoidance with optic flow
Liwei et al. Study on BP neural network model of optical system parameters based on temperature variation
Li et al. Research on Fast-Speed Differential Light-flow Algorithm
McCabe Investigation of the redistribution of kinetic energy in a microgravity complex (dusty) plasma

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20200424

Address after: 150001 No. 118 West straight street, Nangang District, Heilongjiang, Harbin

Patentee after: Harbin University of technology high tech Development Corporation

Address before: 150001 Harbin, Nangang, West District, large straight street, No. 92

Patentee before: HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY

TR01 Transfer of patent right