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分布式红外阵列相机的超分辨图像重建研究 被引量：6
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作者 谢一博 徐乃涛 +4 位作者 周顺 姚斯齐 余自然 程进 刘卫国 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2022年第16期244-251,共8页
为了解决医疗领域中红外图像分辨率低的问题,搭建了一种结构简单、实时性高的分布式阵列红外成像系统,通过图像算法处理来提高红外图像的分辨率。利用分布式阵列成像系统得到4幅具有像素级位移的图像,以一幅图像为基准,对其余图像进行... 为了解决医疗领域中红外图像分辨率低的问题,搭建了一种结构简单、实时性高的分布式阵列红外成像系统,通过图像算法处理来提高红外图像的分辨率。利用分布式阵列成像系统得到4幅具有像素级位移的图像,以一幅图像为基准,对其余图像进行图像配准;再采用凸集投影算法进行图像重构,获得一幅较高分辨率的红外图像;最后采用生成对抗神经网络重建方法获得红外超分辨率图像。实验结果表明:所搭建的分布式阵列相机的红外成像系统可实现实时超分辨率图像重建,可使红外图像分辨率从400×300提升至3200×2400(分辨率提高了8倍);与原图像相比,超分辨率重建后的图像均值提升了1.86%,标准差提升了8.67%,熵值基本不变。所提图像处理算法实现了对红外图像的超分辨率重建,能够满足医疗领域中的红外超分辨率图像的应用需求。 展开更多
关键词 红外成像 分布式 图像重构 超分辨率
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三维重建的彩色点云配准算法优化 被引量：3
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作者 谢一博 姚斯齐 +4 位作者 徐乃涛 周顺 余自然 程进 刘卫国 《应用激光》 CSCD 北大核心 2022年第6期102-107,共6页
点云配准是三维重建中的重要步骤,为解决传统迭代最近点(ICP)点云配准算法速度慢、迭代次数多、精度低的问题,在搭建3D相机与RGB模组成像系统的基础上,对传统ICP方法进行改进,提出一种AKAZE(Accelerated KAZE)算法与广义迭代最近点(GICP... 点云配准是三维重建中的重要步骤,为解决传统迭代最近点(ICP)点云配准算法速度慢、迭代次数多、精度低的问题,在搭建3D相机与RGB模组成像系统的基础上,对传统ICP方法进行改进,提出一种AKAZE(Accelerated KAZE)算法与广义迭代最近点(GICP)算法相融合的方法。此方法采用AKAZE算法进行RGB图像的特征点匹配,将RGB图像的特征点映射至对应的点云数据上,利用广义迭代最近点算法实现点云配准。试验结果表明,所述融合算法相比传统的ICP算法,降低了迭代次数,平均时间缩短了41.29%,时间效率得到了极大提升,配准效果也有明显改善。提出的点云配准方法有效地解决了传统配准方法时间效率低的问题。 展开更多
关键词 迭代最近点算法 点云配准 时间效率 3D重建
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