为了提高瞳孔中心定位精度,降低运算复杂度,首先采用星射线方法获取瞳孔边界点,与对整幅图搜索相比,计算量大大减小.设定感兴趣区域,对眼皮、眼睫毛及光斑干扰产生的虚假特征点进行剔除,然后利用特征点通过随机化的椭圆拟合定位瞳孔中心.随机化椭圆拟合允许杂质点的存在,确保了拟合定位算法的准确性,对虚假点的剔除更进一步加快了拟合速度.在连续帧处理时通过瞳孔像素数的变化快速对眨眼进行检测,区分眨眼与伪眨眼.实验结果表明,该算法简单且鲁棒性好.

行业资料-制造说明-靶标球镜面中心定位方法.zip

图像特征点中心定位是位姿测量中求解位姿的关键.针对同一图像有多个几何形状的问题，首先利用开源计算机视觉库OpenCV对原图像进行区域分割，得到目标区域的边缘，其次将每个区域进行像素填充；然后用Harris算法进行角点检测；最后根据角点坐标再计算中心点，并将文中算法就一幅图像中有单个几何形状的情况与原始Harris和改进的Harris算法从准确率和效率上进行了比较.实验证明，这种中心定位算法不但提高了准确率和效率，而且误差可以减小到1个像素以内.

光斑中心定位是光学测量中的关键技术之一，针对小尺寸光斑中心定位算法精度低等问题，提出了一种具有高精度的小尺寸光斑中心两步定位算法。通过寻找一阶导数零交叉点的方法确定光斑中心所在的像素级坐标，然后利用该中心邻域内不饱和点的灰度信息进行高斯拟合计算光斑中心亚像素级坐标。实验结果表明：在无噪声污染光斑图像中，与其他经典算法相比，两步定位算法误差远小于 0.05 像素，保证了光斑中心的高精度定位，且光斑成像越接近理想高斯分布，精度越高。

激光三角法测厚原理，采集一帧数据，对其处理得到光斑中心点的位置

基于刚体面内微小转动测量在实验力学测量中的必要性和重要性，开展了利用数字图像相关方法(DICM)定量测量转动角度和准确定位转动中心的研究。从理论上分析了刚体面内转动角度与面内位移分量之间的关系，运用计算机仿真散斑图进行数值模拟研究，得到的转动角度和转动中心位置测量误差都在2%以内，模拟结果验证了数字图像相关法进行刚体面内微小转动定量测量的可行性。运用数字图像相关法对刚体面内未知微小转动进行了实测，并与几何光学实验方法所得到的结果进行了比较，两者结果误差为3.1%，符合较好。实验结果表明数字图像相关方法可以作为定量测量刚体面内微小转动的有效方法。