5、光影与成像:原理、校准及应用

光影与成像:原理、校准及应用

1. 像素亮度的决定因素

像素的亮度是由场景中投影到该像素的表面块的亮度决定的。而表面块的亮度又取决于到达该表面块的入射光量以及反射的入射光比例。这一关系涉及到三个主要现象:相机对光的响应、表面反射到相机的光的比例以及照射到表面的光量。

  • 相机响应 :现代相机对中等强度的光呈线性响应,但在较暗和较亮的光照下具有明显的非线性特性。这使得相机能够在不饱和的情况下再现自然光的宽动态范围。通常,我们可以假设相机响应与表面块的强度呈线性关系,模型为 (I_{camera}(x) = kI_{patch}(x)),其中 (k) 是一个需要通过校准确定的常数。
  • 表面反射 :表面上不同点反射的光量可能不同。较暗的表面反射较少的光,而较亮的表面反射较多的光。在计算机视觉中,有两种重要的反射模式:漫反射和镜面反射。漫反射将光均匀地散射到离开表面的各个方向,其亮度不依赖于观察方向,许多物体如布料、油漆等都具有这种特性。镜面反射则将反射光集中在一个方向,类似于镜子的反射。大多数表面同时具有漫反射和镜面反射成分,镜面反射通常会产生小而亮的高光点。
  • 光照 :表面块接收到的光量取决于光的整体强度和几何形状。整体强度可能会因为光源被遮挡或具有强方向性而改变。几何形状影响光的接收量,因为面向光源的表面块会收集更多的辐射,比倾斜的表面块更亮,这种现象称为阴影。在计算机视觉中,常用远处点光源模型来描述光照,根据 Lambert 余弦定律,漫反射表面块的亮度为 (I = \rho I_0 \cos\theta),其中 (I_0) 是光源强度,(\
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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