1、“.....基于圆形标定板特征点提取及排序的方法论文原稿。摘要在计算机视觉中，圆形标定板被，我们就可以通过椭圆般方程和最小乘法进行拟合得到椭圆的中心点。设图像坐标系为，坐标系原点位于图像左上角。椭圆般方程公式如下特征点排序方法如图所示为网格圆形标定板的实体图，在标定板中所有的圆可以以矩阵的方式排列。标定板中的圆在标定板图像中均为椭圆，用椭圆中心点的坐标表示每个椭圆在图像中的位置，通过椭圆中心点的坐标，就中的所有行元素均存入中为止。通过上述的排序算法就可以确定标定板上对应每行在图像中的椭圆中心点。第步再进行行内排序。本文使用圆形标定板作为标定物，利用工业摄像机采集标定板图像并进行特征点提取和排序。文献利用在标定板上建立个大圆形标志的方法进行圆形标志点匹配文献针对鱼眼镜头提出了种根据距离对特征点进行排序的方法文献通基于圆形标定板特征点提取及排序的方法论文原稿斜率进行比较解决该问题的方法。并在坏境下进行编程实现该算法，通过实验证明了该方法的有效性......”。

2、“.....和网格圆形标定板。采用像机，配镜头，对同圆标志标定板分别从个不同像机位置拍摄了张图像。图像为位灰度图像，图像尺寸为，该标定板有个圆心点，相邻圆心点间横纵两方向距离均为。利用本文特征点排序算法对张图像中的特征点进行排序后，由于图像本身的畸变的影响，根据不同阈值，排序效果会不同。如表所示。从实方式排列。标定板中的圆在标定板图像中均为椭圆，用椭圆中心点的坐标表示每个椭圆在图像中的位置，通过椭圆中心点的坐标，就可以对椭圆中心点进行排序。排序算法分为两步，排序方法中第步的具体步骤如下记椭圆中心点序列为。取序列中前两个点，并计算直线的斜率。则与图像水平坐标轴的夹角为。广泛使用在像机标定中，本文针对圆形标定板图像在特征点提取后的排序问题，提出了利用两点之间斜率进行比较解决该问题的方法。并在坏境下进行编程实现该算法，通过实验证明了该方法的有效性......”。

3、“.....排序算法分为两步，排序方法中第步的具体步骤如下记椭圆中心点序列为。取序列中前两个点，并计算直线的斜率。则与图像水平坐标轴的夹角为。点的位置如图所示计算点和序列中除和以外的其他点之间的直线的斜率，并计算其与图像水平坐标轴的夹角。则过建立规则角网和计算最优单应性矩阵的方法来对特征点进行排序文献通过网格计算最短距离的方法对特征点进行排序，本文设计了个基于的图像特征点的提取与排序方法比文献的算法提高了。结语本文利用基于椭圆方程和最小乘法的椭圆拟合算法对标定板图像所提取圆心点进行排序，并通过实验取得了较好的实验效果。在本文的实验中，使用工业像机进行图像采集，采集的图像镜头畸变相对较小。在镜头畸变较定方法中常用的标定板为棋盘格标定板和网格圆形标定板。本文使用圆形标定板作为标定物，利用工业摄像机采集标定板图像并进行特征点提取和排序......”。

4、“.....取序列中前两个点，并计算直线的斜率。则与图像水平坐标轴的夹角为。点的位置如图所示计算点和序列中除和以外的其他点之间的直线的斜率，并计算其与图像水平坐标轴的夹角。则和其余的夹角的差构成个集合，本文定义为角度差集合通过选取合适的阈值，就可以筛选出标定板上列中取出该行的所有椭圆中心点。并将该行的点存入中重复以上操作直到序列中的所有行元素均存入中为止。基于圆形标定板特征点提取及排序的方法论文原稿。椭圆拟合方法对于维图像中的椭圆，如果知道图像中椭圆的边缘信息，我们就可以通过椭圆般方程和最小乘法进行拟合得到椭圆的中心点。设图像坐标系为，坐标系原公式如下特征点排序方法如图所示为网格圆形标定板的实体图，在标定板中所有的圆可以以矩阵的方式排列。标定板中的圆在标定板图像中均为椭圆，用椭圆中心点的坐标表示每个椭圆在图像中的位置，通过椭圆中心点的坐标，就可以对椭圆中心点进行排序......”。

5、“.....排序方法中第步的具体步骤如下记椭圆中心点序列为。取序列中前两个本文使用圆形标定板作为标定物，利用工业摄像机采集标定板图像并进行特征点提取和排序。文献利用在标定板上建立个大圆形标志的方法进行圆形标志点匹配文献针对鱼眼镜头提出了种根据距离对特征点进行排序的方法文献通过建立规则角网和计算最优单应性矩阵的方法来对特征点进行排序文献通过网格计算最短距离的方法对特征点进行排序验结果看，当阈值为和时，实验中的张图像均能得到正确的排序效果。此外，通过该排序算法对张图中的椭圆中心点进行排序的平均时间为，而利用文献中的算法排序的平均时间为。本算法从时间效率上相比文献的算法提高了。摘要在计算机视觉中，圆形标定板被广泛使用在像机标定中，本文针对圆形标定板图像在特征点提取后的排序问题，提出了利用两点之间和其余的夹角的差构成个集合，本文定义为角度差集合通过选取合适的阈值，就可以筛选出标定板上对应行在图像中个椭圆中心点从序列中取出该行的所有椭圆中心点......”。

6、“.....通过实验证明了该算法的有效性，并与文献方法进行对比，结果表明本文的方法的高效性。椭圆拟合方法对于维图像中的椭圆，如果知道图像中椭圆的边缘信息点的位置如图所示计算点和序列中除和以外的其他点之间的直线的斜率，并计算其与图像水平坐标轴的夹角。则和其余的夹角的差构成个集合，本文定义为角度差集合通过选取合适的阈值，就可以筛选出标定板上对应行在图像中个椭圆中心点从序列中取出该行的所有椭圆中心点。并将该行的点存入中重复以上操作直到序列基于圆形标定板特征点提取及排序的方法论文原稿效性，并与文献方法进行对比，结果表明本文的方法的高效性。椭圆拟合方法对于维反应程度的感受野是透过怎样的机制整合得到精确的边缘角度信息的直是研究中的难点。该论文以简单细胞模型为例基于简单细胞模型的边缘角度计算论文原稿斯曲线的中心位置，对应最适角度。为高斯曲线的幅宽。那么如果我们知道曲线上的个点那么就可以通过求解联立方程推算出最适角度具体做法是在范围内等距离取采样点个，选取其中越大应该选取更大的值来完成算法......”。

7、“.....高斯拟合算法与反应值采样第种解决方法，从减少计算成本角度考虑，利用少数离散的采样值来推算最适方位。具体来说就是本单独与高斯函数卷积，再对所有卷积结果求和得到高斯近似函数的集合。用来卷积的高斯函数区间定义在，表示采样间隔用来实施卷积操作的高斯函数形状由参数决定。当选取适当简单细胞模型及角度推算方法众所周知简单细胞具有方位选择性，也就是说简单细胞处于最匹配方位的时候反应最为强烈，这个方位被称为该简单细胞的最适角度。高斯卷积叠加法高斯拟合算法利用等间隔离散的个模型所得到的边缘线段，包含轮廓线局部的位置信息与朝向信息。其中位置信息基本可以忽略空间周波数变化带来的影响，而朝向信息当空间频率较高时其精度受到影响。这种影响会延伸到后续利用朝向信息来的中心坐标。和表示感受野的中心和方位角。对于图像，的反应函数定义如下此处表示坐标位置的值根据提出的零交叉由负峰值波数变化带来的影响，而朝向信息当空间频率较高时其精度受到影响......”。

8、“.....这是因为现行算法在对朝向进行选择时，只是简单的通过比较细胞反应值大小而预期的近似高斯曲线，也就无法准确的推算最适角度。值的选取要参照采样间隔的设定，采样间隔越大应该选取更大的值来完成算法。简单细胞模型及角度推算方法众所周知简单细胞具有方位选择性，也就基于简单细胞模型的边缘角度计算论文原稿检测局部曲率的过程中。这是因为现行算法在对朝向进行选择时，只是简单的通过比较细胞反应值大小而造成的。本论文就朝向选择问题提出两种改良方法，并探讨其各自所有行元素均存入中为止。基于圆形标定板特征点提取及排序的方法论文原稿。摘要在计算机视觉中，圆形标定板被，我们就可以通过椭圆般方程和最小乘法进行拟合得到椭圆的中心点。设图像坐标系为，坐标系原点位于图像左上角。椭圆般方程公式如下特征点排序方法如图所示为网格圆形标定板的实体图，在标定板中所有的圆可以以矩阵的方式排列。标定板中的圆在标定板图像中均为椭圆，用椭圆中心点的坐标表示每个椭圆在图像中的位置，通过椭圆中心点的坐标......”。

9、“.....第步再进行行内排序。本文使用圆形标定板作为标定物，利用工业摄像机采集标定板图像并进行特征点提取和排序。文献利用在标定板上建立个大圆形标志的方法进行圆形标志点匹配文献针对鱼眼镜头提出了种根据距离对特征点进行排序的方法文献通基于圆形标定板特征点提取及排序的方法论文原稿斜率进行比较解决该问题的方法。并在坏境下进行编程实现该算法，通过实验证明了该方法的有效性。关键词像机标定特征点排序提取中图分类号文献标识码文章编号引言在传统标定方法中常用的标定板为棋盘格标定板和网格圆形标定板。和网格圆形标定板。采用像机，配镜头，对同圆标志标定板分别从个不同像机位置拍摄了张图像。图像为位灰度图像，图像尺寸为，该标定板有个圆心点，相邻圆心点间横纵两方向距离均为。利用本文特征点排序算法对张图像中的特征点进行排序后，由于图像本身的畸变的影响，根据不同阈值，排序效果会不同。如表所示。从实方式排列。标定板中的圆在标定板图像中均为椭圆......”。