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公开(公告)号：CN102592285B
公开(公告)日：2014-03-19
申请号：CN201210055526.0
申请日：2012-03-05
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种无人水面艇的视觉系统在线标定方法，其将采集的图像分为视觉重建区和系统标定区；在无人艇上适当位置设置小标定物，同时在视觉系统观测范围内的另一船艇上设置相应的大标定物，分别利用大小标定物的图像对系统进行离线标定，得出两组标定参数；经过多次离线标定，建立两组标定参数之间的变换关系；视觉系统实际运行时，利用视觉重建区内图像进行视觉计算，同时，利用小标定物图像对系统进行标定，得出一组标定结果；根据离线标定时建立的两组标定参数间变换关系，对标定结果进行修正，得出对应于大标定物的等效标定结果，并以此更新视觉系统的标定参数，完成在线标定。本发明大大降低工作量；能够对摄像机的内外参数进行在线标定。
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公开(公告)号：CN102721411A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210219113.1
申请日：2012-06-28
Applicant: 上海海事大学
CPC classification number: Y02A90/32
Abstract: 本发明提出一种基于水面波浪图像的浪级监测方法，首先采集一定水面区域的视频图像并进行直方图均衡化处理；然后对直方图均衡化处理后的图像进行傅立叶变换，并计算矩形环内的功率谱能量比；接着采用分段线性回归的方法，提取矩形环内功率谱能量比曲线的两条特征直线斜率和截距；最后根据两条特征直线斜率和截距的关系，确定浪级的参数。由于本发明的浪级视频图像监测方法基于图像的频域特征，具有受环境光照条件变化影响小的优点。
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公开(公告)号：CN102629381B
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201210054934.4
申请日：2012-03-05
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种无人水面艇视觉系统的标定参数实时监测方法，其首先在艇上固定安装具有明显特征点的标志物，使得视觉系统拍摄到该标志物的图像位于一帧图像的参数监测区内；利用视觉系统的标定图像，提取所述参数监测区内标志物图像特征点的坐标，取全部标定图像中对应特征点的坐标均值作为特征点的标定图像坐标；在视觉系统实际工作的条件下，每采集一帧图像，对其中所述参数监测区内标志物图像的特征点进行实时提取；将从每一帧图像中实时提取的特征点坐标与特征点的标定坐标进行比较，判断是否需重新进行标定。本发明不需进行在线标定就能监测视觉系统的参数，使得视觉系统对摄像机参数进行实时监测，当标定参数出现较大的变化时，发出需要重新标定的请求或报警信号。
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公开(公告)号：CN102156996A
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN201110082655.4
申请日：2011-04-01
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种涉及图像检测领域的图像边缘检测方法，在利用摄像机获得一幅图像后，首先利用一种在12邻域像素内计算x方向和y方向一阶偏导数差分的方法计算梯度幅值和方向，抑制了图像中的噪声并且避免了图像的边缘模糊；再建立灰度共生矩阵逆差矩特征值和高斯空间系数及阈值之间的映射关系，自适应地改变高斯空间系数和边缘检测的高低阈值，确保了图像边缘点的连续提取；最后根据“非局部最大值抑制”原理检测图像边缘点，提高了图像边缘检测的精确度。
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公开(公告)号：CN102721411B
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201210219113.1
申请日：2012-06-28
Applicant: 上海海事大学
CPC classification number: Y02A90/32
Abstract: 本发明提出一种基于水面波浪图像的浪级监测方法，首先采集一定水面区域的视频图像并进行直方图均衡化处理；然后对直方图均衡化处理后的图像进行傅立叶变换，并计算矩形环内的功率谱能量比；接着采用分段线性回归的方法，提取矩形环内功率谱能量比曲线的两条特征直线斜率和截距；最后根据两条特征直线斜率和截距的关系，确定浪级的参数。由于本发明的浪级视频图像监测方法基于图像的频域特征，具有受环境光照条件变化影响小的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102156996B
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201110082655.4
申请日：2011-04-01
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种涉及图像检测领域的图像边缘检测方法，在利用摄像机获得一幅图像后，首先利用一种在12邻域像素内计算x方向和y方向一阶偏导数差分的方法计算梯度幅值和方向，抑制了图像中的噪声并且避免了图像的边缘模糊；再建立灰度共生矩阵逆差矩特征值和高斯空间系数及阈值之间的映射关系，自适应地改变高斯空间系数和边缘检测的高低阈值，确保了图像边缘点的连续提取；最后根据“非局部最大值抑制”原理检测图像边缘点，提高了图像边缘检测的精确度。
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公开(公告)号：CN102878985B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201210217025.8
申请日：2012-06-27
Applicant: 上海海事大学
CPC classification number: Y02A90/32
Abstract: 本发明提出一种基于图像纹理特征的水面浪级监测方法，首先采集一定水面区域的视频图像，计算图像的灰度共生矩阵，并进行归一化处理；然后进行特征提取，计算归一化处理后灰度共生矩阵的能量、相关性、对比度和熵四个特征量；接着，对上述四个特征量进行融合，识别并输出浪级的参数。由于本发明的浪级视频图像监测方法基于图像的纹理特征，具有受环境光照条件变化影响小的优点。
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公开(公告)号：CN102878985A
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201210217025.8
申请日：2012-06-27
Applicant: 上海海事大学
CPC classification number: Y02A90/32
Abstract: 本发明提出一种基于图像纹理特征的水面浪级监测方法，首先采集一定水面区域的视频图像，计算图像的灰度共生矩阵，并进行归一化处理；然后进行特征提取，计算归一化处理后灰度共生矩阵的能量、相关性、对比度和熵四个特征量；接着，对上述四个特征量进行融合，识别并输出浪级的参数。由于本发明的浪级视频图像监测方法基于图像的纹理特征，具有受环境光照条件变化影响小的优点。
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公开(公告)号：CN102629381A
公开(公告)日：2012-08-08
申请号：CN201210054934.4
申请日：2012-03-05
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种无人水面艇视觉系统的标定参数实时监测方法，其首先在艇上固定安装具有明显特征点的标志物，使得视觉系统拍摄到该标志物的图像位于一帧图像的参数监测区内；利用视觉系统的标定图像，提取所述参数监测区内标志物图像特征点的坐标，取全部标定图像中对应特征点的坐标均值作为特征点的标定图像坐标；在视觉系统实际工作的条件下，每采集一帧图像，对其中所述参数监测区内标志物图像的特征点进行实时提取；将从每一帧图像中实时提取的特征点坐标与特征点的标定坐标进行比较，判断是否需重新进行标定。本发明不需进行在线标定就能监测视觉系统的参数，使得视觉系统对摄像机参数进行实时监测，当标定参数出现较大的变化时，发出需要重新标定的请求或报警信号。
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公开(公告)号：CN102592285A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201210055526.0
申请日：2012-03-05
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种无人水面艇的视觉系统在线标定方法，其将采集的图像分为视觉重建区和系统标定区；在无人艇上适当位置设置小标定物，同时在视觉系统观测范围内的另一船艇上设置相应的大标定物，分别利用大小标定物的图像对系统进行离线标定，得出两组标定参数；经过多次离线标定，建立两组标定参数之间的变换关系；视觉系统实际运行时，利用视觉重建区内图像进行视觉计算，同时，利用小标定物图像对系统进行标定，得出一组标定结果；根据离线标定时建立的两组标定参数间变换关系，对标定结果进行修正，得出对应于大标定物的等效标定结果，并以此更新视觉系统的标定参数，完成在线标定。本发明大大降低工作量；能够对摄像机的内外参数进行在线标定。
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