10、图像采集设备详解

图像采集设备详解

1. 图像采集设备概述

图像采集借助特定设备实现,像相机这类设备能将客观场景转化为可被计算机处理的图像,因此也被称作成像设备。在工作时,图像采集设备的输入是客观场景,输出则是反映该场景特性的图像。相机作为最常见的图像采集设备,其性能可通过多个参数来描述。

2. 相机参数

2.1 相机基本参数

  • 图像捕获设备 :能把客观场景转换为计算机可处理图像的设备,也叫成像设备。当前主要使用的部件有电荷耦合器件(CCDs)、互补金属氧化物半导体(CMOS)器件、电荷注入器件(CIDs)等。各类图像采集设备需要两种装置:传感器和数字化器。
  • 采集设备 :在图像工程中用于采集图像的任何设备。

2.2 相机内部参数

2.2.1 不同相机模型的内部参数
  • 针孔相机模型 :包含六个参数,分别是焦距、径向畸变参数、X 和 Y 方向的缩放因子,以及图像主点的 x 和 y 坐标(投影中心在图像平面上的垂直投影,也是径向畸变的中心)。
  • 远心相机模型 :有五个参数,即径向畸变参数、X 和 Y 方向的缩放因子,以及图像主点的 x 和 y 坐标(仅为径向畸变的中心)。
  • 线扫描相机 :具备九个参数,包括焦距、径向畸变参数、X 和 Y 方向的缩放因子、图像主点的 x 和 y 坐标(投影中心在图像平面上的垂直投影,也是
【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,并将其与遗传算法(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与改进中。
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