23、图像采集与投影技术解析

图像采集与投影技术解析

图像采集与投影技术解析

1. 漫射照明与投影基础

在图像采集过程中,照明方式至关重要。有一种实现漫射亮场前光照明的方法,采用带有扩散器的圆顶形灯板。如图所示,半球形照明能使光线更均匀,但在相机轴向方向没有直接照明。

而投影方面,透视投影是一种精确的投影模式,可通过成像变换(也称为几何透视变换或透视变换)在空间上进行描述。不过,它是一种非线性映射,计算和分析较为复杂。为简化计算,也有一些近似投影模式可供选择。

2. 透视相关概念
  • 透视原理 :基于透视投影将三维场景绘制为二维图像。直观上,成像目标的大小取决于目标与观察者之间的距离,这会导致平行线的图像是收敛于一点(消失点)的直线。透视几何由15世纪和文艺复兴时期的意大利绘画大师开创。
  • 透视变换 :在图像采集时,将三维客观场景投影变换到二维图像平面,也可看作使用针孔相机观察场景时的图像变换。
  • 透视畸变 :这是一种图像畸变,由相机在成像时未垂直于被观察物体放置引起。原本在客观世界中平行的直线在图像中似乎会收敛。例如,空中的电缆和地面上的铁轨在场景中是平行的,但在图像中会在远处集中。
  • 透视缩短 :当从与物体轴线成锐角的方向观察同一物体时,视网膜上获得的图像比垂直于物体轴线方向观察时要小,这是典型的透视效果,即远处的物体看起来更小。
  • 透视缩放 :物体在视网膜上的图像大小与物体和视网膜之间的距离成反比,可用欧几里得定律表示为
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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