【摘 要】
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针对结构光测量时手工调节相机参数易导致图像质量的随机性，进而导致标定精度的下降及调参环节重复繁琐的问题，提出了一种结构光测量的相机标定自适应调参方法。首先，设计了一套相机自动调参装置，根据三个调参环调节时的图像变化机理，选取标定板面积占比、图像清晰度及图像对比度三个参数，分别定义焦距调节环、对焦环及光圈调节环。其次，为实现相机的高精度标定自适应参数调节，针对传统Brenner函数的缺陷，通过一种改
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针对结构光测量时手工调节相机参数易导致图像质量的随机性，进而导致标定精度的下降及调参环节重复繁琐的问题，提出了一种结构光测量的相机标定自适应调参方法。首先，设计了一套相机自动调参装置，根据三个调参环调节时的图像变化机理，选取标定板面积占比、图像清晰度及图像对比度三个参数，分别定义焦距调节环、对焦环及光圈调节环。其次，为实现相机的高精度标定自适应参数调节，针对传统Brenner函数的缺陷，通过一种改进的Brenner自动阈值函数，实现对图像清晰度的精确快速对焦，并对标定板图像感兴趣区域的前景与背景进行
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针对遥感影像中如何在保证道路信息提取的准确度的同时也能保证其完整性这一问题，提出综合指数阴影检测算法和基于改进的灰度世界（Grey-world）阴影补偿算法来提取阴影遮挡道路。首先，利用综合阴影检测算法，可以得到较为精确的阴影检测图像；根据阴影检测结果图，利用改进的灰度世界阴影补偿算法对阴影区域进行补偿，可以得到道路面阴影与周围环境阴影区域存在差异的图像；其次，再利用分割算法实现阴影道路区域的分割
液滴图像的精确分割是高精度接触角测量的重要环节，针对在液滴分割过程中存在的目标不准确、轮廓不完整以及固-液-汽3项交点和边界细节效果不佳的问题，文中提出了一种适用于液滴分割的神经网络模型。该模型以U-Net网络为基础，在其输入处加入1×1卷积层汇总图像特征，避免从初始图像中丢失信息；并采用Resnet18结构作为U-Net的特征学习编码器，增强了网络的表达能力，促进了梯度的传播。在解码过程中引入密
大数据时代道路数据来源日益增多，跨数据源的道路选取面临巨大挑战。本文针对数据语义不一致问题，提出一种基于本体知识推理的多源道路选取方法。首先，将1:5万基本比例尺地形图道路数据作为基础案例，将四维图新导航电子地图和开放街道地图中的道路数据作为实验数据，基于stroke计算道路等级、长度、连通度、接近度、中介度特征项，提取特征项概念并构建本体；然后，从语义特征项和数值特征项两方面计算本体概念相似性，
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