数字光栅投影测量系统中存在的gamma失真现象会带来明显的测量误差。提出了一种基于投影光栅预编码的gamma校正技术，通过对投影光栅引入一个预编码值，将经过预编码调制后的投影光栅用于测量，极大地削弱了由gamma失真现象带来的影响，提高了测量精度。实验验证了该方法的有效性，将该gamma校正技术用于传统的相移算法。采用该方法求得的预编码值，对相移算法的投影正弦光栅进行预编码调制，调制后的相移算法精度得到极大提高。与已有的基于投影光栅预编码的gamma校正技术相比，所提方法简单且有效。
2022-11-24 10:48:54
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用于处理的投影映射
由 Processing 编写的投影映射
操纵
按“a”键：切换调整模式。
按“n”键：下一步
按“p”键：上一个
拖放：移动顶点
2022-11-23 18:43:36
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实现任意角度拍摄的矩形物体，通过一系列数字图像处理，把另外一张目标图像替换拍摄的矩形框。
难点一：矩形边框的检测识别（噪声）
针对难点一： 拟采用边缘检测检测像素突变点提取边缘线条+轮廓提取+拟合外接四边形寻找轮廓中满足面积条件的四边形。考虑到拍摄图像有很多噪点干扰，采用中值滤波进行平滑处理，过滤椒盐噪声。设定矩形区域面积阈值，去除不满足条件轮廓，对轮廓进行多边形拟合迭代，直到拟合成四边形，并排序输出四个点坐标。
②难点二：由于相机平面很难与物体平面平行，所以矩形区域是形变的矩形。
针对难点二： 拟采用投影变换，利用getPerspectiveTransform函数求出变换矩阵M，再用M将代替换图像投影变换到矩形区域，其余面积像素为0，以便后续图片融合相加。
2022-11-23 17:24:54
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实现任意角度拍摄的矩形物体，通过一系列数字图像处理，把另外一张目标图像替换拍摄的矩形框。
难点一：矩形边框的检测识别（噪声）
针对难点一： 拟采用边缘检测检测像素突变点提取边缘线条+轮廓提取+拟合外接四边形寻找轮廓中满足面积条件的四边形。考虑到拍摄图像有很多噪点干扰，采用中值滤波进行平滑处理，过滤椒盐噪声。设定矩形区域面积阈值，去除不满足条件轮廓，对轮廓进行多边形拟合迭代，直到拟合成四边形，并排序输出四个点坐标。
②难点二：由于相机平面很难与物体平面平行，所以矩形区域是形变的矩形。
针对难点二： 拟采用投影变换，利用getPerspectiveTransform函数求出变换矩阵M，再用M将代替换图像投影变换到矩形区域，其余面积像素为0，以便后续图片融合相加。
2022-11-21 18:29:02
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人脸识别
本项目代表对面部投影技术（PCA，ICA和LDA）的比较分析，旨在比较使用公平意识训练对这些模型的性能影响的程度。 该技术在FERET图像数据集的两个450图像子集上进行了测试，一个旨在保留美国人口的种族构成（70％的白种人，20％的非洲人，10％的东南亚人），而其他人的种族背景分布均匀（33％的白人，33％的非洲人，33％的东南亚人）。 这两个数据集每个类（人）都包含两个图像，旨在模拟法律规范应用，其中每个人的可用图像数量预计会很少。
培训方法基于[1]中使用的方法。 首先通过均值减法和标准化对训练图像进行预处理。 然后执行PCA，得到一个180维子空间（450的40％），该子空间在受人口影响的数据中分别保留99.66％的信息，在公平意识的数据中分别保留99.68％的信息。 然后将这些预测用作ICA和LDA的输入数据。 生成的空间用于投影以前看不见的图像，并通过将它们与同一个
2022-11-16 14:13:39
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