8、三维计算积分成像中拾取位置不确定性的影响

三维计算积分成像中拾取位置不确定性的影响

1. 引言

近年来,三维(3 - D)图像传感、处理以及可视化和显示系统越来越受到关注。在众多 3 - D 成像和显示技术中,积分成像(II)基于积分摄影的理念,通过透镜从多个视角对场景进行成像,获取的每个二维图像(即元素图像)是从不同位置针对 3 - D 场景采集的二维强度图像。这与基于干涉测量幅度和相位的全息波前记录与重建技术不同。

在 II 中,视角可以通过微透镜阵列或让传统相机在合成孔径上移动来生成。后者被称为合成孔径积分成像(SAII),在需要更长成像范围或更好 3 - D 重建分辨率的应用中表现更优。元素图像包含方向和强度信息,可用于场景视觉信息的光学或计算可视化。

为了提高 II 技术在拾取和显示方面的分辨率、视角、景深和眼睛适应性,人们进行了诸多努力。在拾取方面,提出了时间复用计算积分成像和 SAII 等方法来提高光学或计算重建的分辨率。此外,还研究了非平稳微光学、光路控制、使用压纹屏幕或对单个小透镜进行幅度调制等技术来改善分辨率或景深。元素图像的计算重建在 3 - D 物体识别、遮挡去除和多视点生成等多种应用中显示出了良好的前景。

合成孔径成像涉及从移动平台收集信息,因此需要研究与平移系统相关的实际问题,包括位置测量的不准确性。这就引出了一个问题:在拾取阶段,3 - D 图像重建结果对位置测量不准确程度的敏感程度如何。接下来将对 SAII 技术的 3 - D 计算重建性能受随机拾取位置误差的影响进行研究。

2. 积分成像与计算重建

2.1 传统积分成像(II)

传统的 II 系统使用安装在平面上的小透镜阵列(透镜阵列)在单个光电传感器

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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