概述
从圣诞到元旦,转眼一周。时间很快,尤其是在靠近年末的时候。
本周的事情,最最关键的就是复眼灵敏度研究的方向初探和对于未来复眼研究的阶段性的规划。
我做的这一块,复眼灵敏度的研究,着实具有挑战性。
复眼灵敏度是什么?和时间分辨率有什么联系?从纯粹的算法上下手的话,有哪些文章可以做?为了实现复眼灵敏度的探测,我们需要在光学设计上提什么要求?
我认为,这一周的工作的重心就是为了要解决以上几个问题。
一,复眼的灵敏度是什么?和时间分辨率有什么联系?
这个问题,在计算机视觉领域中很难找到一个鲜活,准确的定义。于是我尝试着从生物学和神经科学的领域中寻找答案:
海洋生物学家Frank 在Comparative Study ofTemporal Resolution in the Visual Systems of Mesopelagic Crustaceans一文中指出:
The overall sensitivity of the eye was estimatedby determining the log of the irradiance (log I) required to produce a responsethat was 10% of the amplitude of the maximum response the eye was capable ofgenerating.
这里的灵敏度的定义很像是我们仪器仪表学科领域中分辨力的定义,即眼睛所能产生最大响应的10%所对应的输入的辐照度的对数值。
如果用这里的“灵敏度”来类比的话,这里可以对灵敏度下一个定义,所谓的复眼高灵敏度,就是对于具有一定大小的速度或角速度的移动目标不能产生模糊的阈值。如果这个阈值(速度或角速度)越大,表明复眼的灵敏度越高;阈值越低,表明复眼的灵敏度越低。这个类比乍一看是天衣无缝的。但是产生模糊与不产生模糊,完全取决于CCD或者是视网膜。学过光电传感器的同学都了解,在正常光照下,CCD要成清晰的像,必须保证一定的积分时间。如果在这一段时间之内,运动物体快速移动的话,就会产生运动模糊的现象。这种现象我们在百米赛跑运动员冲刺瞬间的新闻图片上经常可以看到。
同样的道理,CCD在生物学上的counterpart正是视网膜。人眼之所以不如复眼一样有着这么高的时间分辨率那是因为复眼视觉暂留时间短,对应的Critical Flicker Fusion Frequency(CFF)较高, 因此这个是有昆虫的神经系统决定的,现阶段实验室现有的设备无法实现较高的时间分辨率。
二,从纯粹的算法上下手的话,有哪些文章可以做?
复眼实际上就是多个单孔径系统的集合, 单孔径系统目前的算法现已成熟,并且已经可以用来处理序列图像目标跟踪等诸多算法。实际上,从复眼到单眼这一步,我们需要做的就是数学模型的建立
1, 单个子眼在与CCD不同倾角下的标定(目标在不同距离处的标定,已经图像的去畸变)
2, 多个子眼对于同一物面区域标定对象的建模
3, 在实验室条件下完善模型
4, 复眼成像模拟视觉神经网络对系统进行优化(intelligent multi-sensor fusion-IMF算法)
三,为了实现复眼灵敏度的探测, 我们需要在光学设计上提什么要求?
这个问题着实是一个牵涉到团队全局的问题,复眼的成像,光学设计是源头技术。
我认为光学设计要有所侧重, 首先180°的全景需要覆盖,其次我认为复眼每个子眼的大小不一定要是相同的。中心区域是成像的关键,这部分应当首先确保分辨率。我认为周围六片子眼要设计得分别不一样。只要有一片区域能保证180°的话,那么经过旋转,整个区域也能保证180°我的意思是,既然这个是验证性的实验,索性外围不同区域都设计成不同大小的片区,这样就能提供更多的参考。
接下来的研究重点,通读复眼标定和目标跟踪的文献。
1. 中科大王克逸,张浩的论文
2. 加拿大约克大学关于复眼标定的论文
3. 密西根大学关于使用未标定的普通DV进行多目标跟踪的论文
泛读文献:
《Next Generation Artificial Vision Systems: Reverse Engineering the Human Visual System》(资源已在CSDN中上传)
参见链接:http://download.csdn.net/detail/scofieldlan/3994140
这本书是通过介绍人类视觉和神经系统,从而为工程仿生学做铺垫的。这本书实在是这个领域中不可多得的著作。
最后
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