相机标定 世界坐标系是怎么定义的_百度知道
相机标定 世界坐标系是怎么定义的
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一、在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。无论是在图像测量或者机器视觉应用中，相机参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。因此，做好相机标定是做好后续工作的前提，提高标定精度是科研工作的重点所在。二、相机标定方法有：传统相机标定法、主动视觉相机标定方法、相机自标定法。三、世界坐标系是系统的绝对坐标系，在没有建立用户坐标系之前画面上所有点的坐标都是以该坐标系的原点来确定各自的位置的。
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当然也可以不用这样构建世界坐标系。但是计算出来会复杂些。那么，这台相机的投影矩阵P=[ I|0]。也就是，这台相机在世界坐标系中没有进行平移和旋转。原点位于相机光心处。这样做的目的是为了计算起来简单。这样其他相机的位置就可以以第一台相机定义出来的世界坐标系为参考进行旋转和平移了一般也定义到第一台相机的相机坐标系上
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0. Dcraw 的预处理
以下操作以 Windows 平台为例，使用的相机为 Nikon D3X。为了简化流程，我们使用 Dcraw 现成的可执行文件（）而不在本地对其编译。一般将这个 Dcraw.exe 文件放在 C:\windows 路径下，这样可以直接从运行（Win + R）中执行。在运行中输入 cmd 进入命令行窗口，这时已经可以直接调用 Dcraw，或者输入 dcraw 查看相关的一些命令。
由于我们不准备用 Dcraw 对 Raw Data 做任何处理，只需要输入
dcraw -4 -T -D -v pathfilename
其中 pathfilename 为图像的绝对路径，比如 E:\photosimg1.NEF 这样。这里的 -T 表示将图像以 tiff 格式导出，-D 表示不对图像做任何的彩色插值和亮度调节（彩色插值的问题后面会提到），-v 表示在 Dcraw 处理结束后在屏幕上显示相关信息（这一步有没有都无所谓），而 -4 等价于 -6 -W -g 1 1，即表示导出的图像为16位（而不是常见的 JPEG 的8位 ）、不进行任何白平衡校正、不进行任何伽马校正。在一些需要获取拍照时白平衡设置的场合也可以使用 -6 -w -g 1 1 -T -D 这样的参数组合，但这里我们使用 -4 -T -D 就好。各参数的意义在上面提到的官方文档页面中有详细的说明。
完成这一步之后在原 Raw 文件同一个文件夹下就会多出了一幅 tiff 格式的图像，这时候大部分图片浏览软件都可以打开它了（一些看图软件在安装插件后能够直接浏览 Raw 文件，比如我的 IrfanView，但实际上它们打开的只是嵌入在 Raw Data 中的经过一系列转码的缩略图而并非 Raw 本身）。但是为了避免各种图像浏览软件不同的解码方式对预览图像造成的影响，下面都使用 MATLAB 中的 imshow 函数来浏览图像。
同样是这幅 tiff 图片，如果直接使用 IrfanView 查看，得到的是下面的效果，明显比 MATLAB 中的要亮得多。
下面的图片截图如果不特殊说明都是指在 MATLAB 中预览的效果。得到的这幅 tiff 图像除了一些缩略图和文件头之外，基本上记录了与 Raw Data 同样多的图像信息，并且是 MATLAB 可读取的。由于编码上的差异，并且 Dcraw 不像大多数软件那样去除了图像边缘的一些像素，有时这个 tiff 文件的体积甚至会比 Raw Data 文件更大。与 Camera Raw、LightRoom 等软件打开的 Raw 文件最明显的区别就是，这张 tiff 图片是黑白的。这里牵涉到了去马赛克（Demosaic，但我更喜欢叫它彩色插值）的问题，下面我简单地谈谈我的理解，不一定完全正确。详细的介绍还是看
大家都知道一般民用的数码相机只有一块 CMOS 或 CCD（这里不谈
或 ），而无论是 CMOS 还是 CCD，都只对照射在它们有效面积之上的敏感，并且产生与该光通量成正比的电流作为输出。这个输出实际上是由光源的光谱功率分布（SPD）、物体表面反射比以及相机传感器灵敏度共同作用的关于波长的一个积分结果。由于这是一个对整个可见光波段的关于波长的积分，显然不能够表示任何色彩信息。正因为这一点，目前消费级相机的传感器都是不具备任何颜色感知能力的，照片中所有色彩的信息实际上都是软件处理后的结果。正因为这点，我们一般不可能得到一张真正“未经处理过”的彩色图像。既然传感器只能感受光的“强度”而非“色彩”，我们就需要在传感器之前放置一些透过率满足一定波长条件的滤光片，使得经过这些滤光片后作用在传感器上的光信号只是某一波长范围内的积分形式（比如500 ~ 600nm），而非整个可见光波段（380 ~ 780nm）。实现这个功能最常见的滤光片就是，如下图所示。
灰色部分为 CMOS，彩色部分为对应颜色的滤镜，每个滤镜下方对应的像素点只能接收到该滤镜对应波长的光信号，而不是整个可见光谱范围的光信号。根据左上角四个滤镜从左至右、从上至下的顺序一般有“RGGB”、“GBRG”、“GRBG”几种。D3x 为“RGGB”型，具体相机的滤镜排列可以对着红绿蓝单色图片分别拍摄一张然后查看 Raw Data 的数值分布来获得。知道自己相机所用的拜耳滤镜的排列模式（Pattern）是进行彩色插值操作的前提（之所以绿色滤波片的数量是红蓝滤波片数量的两倍，主要是因为人眼对绿光最为敏感，这点不作展开说明）。既然知道了每个颜色滤波片背后 CMOS 对于像素单元上的光强度，以及各个像素之上的滤波片颜色，我们就可以对每个像素的三原色进行恢复，这就是去马赛克（Demosaic）或者说色彩插值的本质。举个例子，假设某个 CMOS 阵列上的滤波片为“RGGB”排列（参考上图），现已知某个像素点 x 对于为 R 滤波片，则其上、下、左、右四个像素点必定对于 G 滤波片，右上、左上、右下、左下四个像素点必定对于 B 滤波片，因此这时候像素点 x 对应的 R 通道数值就是该点 CMOS 上实际的电流大小；而 G 通道数值是对上、下、左、右四个像素 CMOS 电流大小取平均之后的值；同理，B 通道是对右上、左上、右下、左下四个像素取平均之后的值。当然这里说的只是最简单的插值方法 -- 领域取平均法，实际上各个厂商都需要考虑各方面因素对色彩插值进行算法上的优化。一般我们看到的 JPEG 图像或者彩色的所谓的 Raw Data，都必定经过这一步色彩插值。
但是我们现在希望把这一步骤留到 MATLAB 中进行，所以在 Dcraw 中选用 -D 参数使得插值先不被执行，这也是为什么上面得到的 tiff 图像仅仅是灰度图像 -- 因为它只记录了光强度信息，而不包含任何颜色信息。
这时可以在 MATLAB 中打开这幅灰度图像了。由于各个像素上记录的光强度是一个标量，这幅图像相当于一个 m × n 的矩阵，其中 m 和 n 分别为 CMOS 纵向和横向的像素数。
raw = double(imread('img1.tiff'));
现在终于可以开始在 MATLAB 中对相机传感器的原始数据进行处理了。整个处理过程大概遵循以下步骤：
如果不是要对图像进行处理，而仅仅是希望获得拍照时场景照度的相关数据，只需要进行到第三部 Demosaicking 即可。下面的步骤仅仅是在 MATLAB 中模拟一张相片从被 CMOS 记录到最终呈现在屏幕上的整个过程，相当于人为地重新干了一遍数码相机中图像处理芯片干的事情。若是出于研究的需要，可以对任意一步修改或增加操作。例如需要研究 Gamma 曲线，就不应该在 MATLAB 中执行我提供的 Gamma 校正（\(\gamma
= 2.2\)）的函数，而应该根据需要使用合适的 Gamma 曲线。
1. 线性处理（Linearization）
出于节省数据存储空间的目的，一些厂商（例如尼康和索尼）的 Raw Data 并不完全与像素点上的照度呈线性关系，而是会在编码上做一些处理，比如非线性压缩等。不过这里我们不需要担心这个问题，因为之前在 Dcraw 中使用 -4 参数时就已经解决了这个问题。我们只要确保各个像素的数值是分布在 14-bit（虽然 Dcraw 中的 -4 参数将图像设为16位，但其最大值仍然为 \({2^{14}} - 1 = 16383\)）能够储存的范围之间即可，一般为 0 ~ 16383，并将超出这个区间的数值给拉回区间中。再将这些数值归一化至 0~1 区间中。
black = 0;
saturation = 16383;
lin_bayer = (raw-black)/(saturation-black); % 归一化至[0,1];
lin_bayer = max(0,min(lin_bayer,1)); % 确保没有大于1或小于0的数据;
要说明的是，我这里使用的 black = 0 以及 saturation = 16383 仅仅是针对 D3x 而言，不同厂家的相机，或者同一厂家不同型号的相机都可能不同。如果第一次使用某台相机不知道这两个参数，可以使用 dcraw -v -T 命令来查看，然后记下这两个数值供日后使用。要注意的是在命令行中每执行一次 dcraw 的命令，所生成的 tiff 文件都会覆盖掉原来的 tiff 文件，因此建议将原始的 Raw 文件先复制到另外一个路径下在执行 dcraw -v -T 命令。
下图中我使用的 Nikon D3x 和 SONY A7 就拥有完全不同的 black 和 saturation 值（索尼的 Raw 被压缩到了坑爹的12位...），因此在 MATLAB 中处理 A7 的图片时我就需要将上面的代码改为 black = 128 以及 saturation = 4095。
线性处理到这里就完成了，在 MATLAB 中用 imshow 来查看这一步我们得到的图像（灯箱背景出现的四道条纹是摩尔纹的缘故，无视就好）：
2. 白平衡校正（White Balancing）
其实将这一步叫作白平衡校正也并不是很恰当，因为这并不是指利用各种白平衡算法对图片的色调进行修复的那个白平衡校正，而仅仅是对 RGB 三通道乘上不同的增益系数，以补偿因为三种滤波片具有不同光谱灵敏度带来的影响。如果不考虑图像亮度（亮度的处理我们放在后面），将 R 通道乘以2并保持 G 通道不变，或者将 G 通道乘以0.5并保持 R 通道不变，这两种方式对画面颜色变化的影响是等效的。因此我们通常将 G 通道的增益系数固定为1，仅仅考虑 R 和 B 的系数。关于这两个系数具体数值应该取多少，则取决于相机的型号以及拍摄时使用的白平衡参数。实际上，在相机的白平衡设置里选择不同场景，就是在调整这两个增益系数。如果想还原为拍摄时使用的白平衡设置，可以在 Dcraw 中使用 -w -v 参数，这时屏幕上会显示出当时所使用的 R、B 通道的增益系数。
上图中的2..347656分别表示拍摄这张图像时所使用的 R 通道和 B 通道的增益。要注意的是，一旦使用了 -w 参数，Dcraw 就会自动完成彩色插值的工作，这样得到的 tiff 图像就不再是原始灰度图像了。因此我们仅仅是使用 -w 来查看增益系数。如果不希望使用拍摄时的白平衡设置，则可以使用 -W 参数，这样不管当时用的是哪种白平衡档位，其 R、B 增益都是一个固定的值。例如对于这台 D3x 来说固定的 R、B 增益分别为2..263930。在实际的图像处理应用中，通常需要固定相机的白平衡参数，即在相机的白平衡设置中手动输入色温。对于使用相同相机白平衡设置（Auto 除外）拍出的图片，它们都具有相同的增益系数。可以通过 -g 参数手动设置三通道的增益系数，例如 -g 1 1 1 1。
得到了 R、B 通道的增益后，我们需要将相应的像素值乘上这个系数。前面说过，不同相机具有不同的拜耳滤镜排列方式，因此需要根据实际情况进行增益系数的乘法。这里我使用的是相机拍摄时的白平衡参数，即 r_multiplier = 2.433594 和 b_multiplier = 1.347656。
wb_multipliers = [2., 1.347656]; % for particular condition,
mask = wbmask(size(lin_bayer,1),size(lin_bayer,2),wb_multipliers,'rggb');
balanced_bayer = lin_bayer .*
上面代码中的 wbmask 函数就是根据实际拜耳滤镜的排列生成对应的掩板：
function colormask = wbmask(m,n,wbmults,align)
% COLORMASK = wbmask(M,N,WBMULTS,ALIGN)
% Makes a white-balance multiplicative mask for an image of size m-by-n
% with RGB while balance multipliers WBMULTS = [R_scale G_scale B_scale].
% ALIGN is string indicating Bayer arrangement: 'rggb','gbrg','grbg','bggr'
colormask = wbmults(2) * ones(m,n); % Initialize to all green values；
switch align
　case 'rggb'
　　colormask(1:2:end,1:2:end) = wbmults(1); % r
　　colormask(2:2:end,2:2:end) = wbmults(3); % b
　case 'bggr'
　　colormask(2:2:end,2:2:end) = wbmults(1); % r
　　colormask(1:2:end,1:2:end) = wbmults(3); % b
　case 'grbg'
　　colormask(1:2:end,2:2:end) = wbmults(1); % r
　　colormask(2:2:end,1:2:end) = wbmults(3); % b
　case 'gbrg'
　　colormask(2:2:end,1:2:end) = wbmults(1); % r
　　colormask(1:2:end,2:2:end) = wbmults(3); % b
完成白平衡调整后的图像如下。由于 R 和 B 通道都乘以了大于1的数，图像的平均亮度较上一张略有提高了。
3. 色彩插值（又称去马赛克，Demosaicking）
上文提到的插值步骤在这一步中实现，经过色彩插值之后原来的灰度图像就成为了一幅三通道的彩色图像。空间插值有非常多的方法，这里为了方便我们使用 MATLAB 内置的 Demosaic 函数，它能够直接把单通道的灰度图像转换为三通道的彩色图像。由于 Demosaic 函数的输入必须为 uint8 或 uint16 类型，我们需要把原来的 double 型先转换为 uint16 型。注意这里的 'rggb' 应该根据相机的具体情况而调整。
temp = uint16(balanced_bayer/max(balanced_bayer(:)) * (2^16-1));
lin_rgb = double(demosaic(temp,'rggb'))/(2^16-1);
完成这一步之后我们就得到了最原始的彩色信息。一些应用中所需要的就是这幅图像的数据，可以使用 imwrite 函数将其保存在硬盘中。后续的色彩空间转换、Gamma 校正等步骤视情况决定是否需要执行。色彩插值后得到的图像如下：
4. 色彩空间转换（Color Space Conversion）
关于色彩空间这里不作过多介绍，举一个最简单的例子，同样一幅图像文件分别在两台显示器上显示，其各个像素的 RGB 值肯定是一样的，但是人眼看上去往往都存在细微的颜色偏差，这就是因为 RGB 色彩空间是设备相关的（Devices-Dependent），而任何两台显示器的 RGB 色彩空间一般都不会完全相同。具体的解释参考 。为了使一幅图片在各种显示设备上有尽量一致的视觉效果，我们就需要一个设备无关（Devices-Independent）的色彩空间作为传递媒介。目前在电子设备中用的最多的设备无关的色彩空间（有时也称绝对色彩空间）就是 sRGB 和 AdobeRGB。如果在 Dcraw 中使用了色彩插值，则自动包含了一个色彩空间变换的过程。Dcraw 先将相机相关的 RGB 空间转换至 ，然后再从 XYZ 转换到 sRGB 作为输出。在 MATLAB 中我们将这两个步骤合二为一。下面我将与相机相关的 RGB 色彩空间称作 Camera。对于大部分相机，我们可以得到从 XYZ 空间到相机相关空间的变换关系，即已知 XYZ-to-Camera。而作为两种绝对色彩空间，sRGB-to-XYZ 也是固定的。根据矩阵运算法则，我们可以得到从相机相关空间到 sRGB 空间的变换关系：\[{A_{sRGB \leftarrow Camera}} = {\left( {{A_{Camera \leftarrow XYZ}} \cdot {A_{XYZ \leftarrow sRGB}}} \right)^{ - 1}}\]
不同相机的 Camera 不同，因此我们必须获得适合自己相机的 \({A_{Camera \leftarrow XYZ}}\)。在 Dcraw 官网提供的 中收集了市面上大多数相机的 \({A_{Camera \leftarrow XYZ}}\)，可以在 dcraw.c 中的 adobe_coeff 函数下找到，并且这个数据库是定期更新的。adobe_coeff 函数下的数字是 \({A_{Camera \leftarrow XYZ}}\) 中各元素乘以10000后逐行排列的数值，
或者也可以使用
这个软件来查看相机的 \({A_{Camera \leftarrow XYZ}}\)。这种方法得到的数值对应了矩阵中逐列排列的各元素。以 D3x 为例，有：\[{A_{Camera \leftarrow XYZ,{\rm{D3x}}}} = \frac{1}{{10000}}\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}{7171}&{ - 1986}&{ - 648}\\ { - 8085}&{15555}&{2718}\\ { - 2170}&{2512}&{7457}\end{array}} \right]\]
而 sRGB-to-XYZ 可以在国际照明委员会（CIE）公布的标准中查到，有：\[{A_{XYZ \leftarrow sRGB}} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}{0.4124564}&{0.3575761}&{0.1804375}\\ {0.2126729}&{0.7151522}&{0.0721750}\\ {0.0193339}&{0.1191920}&{0.9503041}\end{array}} \right]\]
得到了这两个矩阵，自然也就能够算出 \({A_{sRGB \leftarrow Camera}}\)。在色彩空间转换过程中必须考虑这样一个问题：由于白色（客观意义上的白色）在相机的 RGB 空间和 sRGB 空间中都是用\({\left[{\begin{array}{*{20}{c}}1&1&1\end{array}}\right]^T}\) 来表示，而我们上述白平衡调整的目的就是要确保图像中白色的部分在任何空间中都呈现出白色。因此以下关系必须成立：\[{\left[{\begin{array}{*{20}{c}}1\\ 1\\ 1 \end{array}} \right]_{Camera}} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}{ }\\ {{A_{Camera \leftarrow sRGB}}}\\ { }\end{array}} \right]{\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}1\\ 1\\ 1\end{array}} \right]_{sRGB}}\]
根据线性代数的知识，要满足上式，矩阵 \({A_{Camera \leftarrow sRGB}}\) 的每一行元素之和必须为1，因此在 MATLAB 中我们必须再加上一个步骤，将 \({A_{Camera \leftarrow sRGB}}\) 各行归一化为1。色彩空间变换的代码如下。注意矩阵 XYZ2Cam 请根据自己使用的相机型号进行修改。
sRGB2XYZ = [0.........9503041];
% sRGB2XYZ is an unchanged standard
XYZ2Cam = [ -648;-
% Here XYZ2Cam is only for Nikon D3X, can be found in adobe_coeff in dcraw.c
sRGB2Cam = XYZ2Cam * sRGB2XYZ;
sRGB2Cam = sRGB2Cam./ repmat(sum(sRGB2Cam,2),1,3); % normalize each rows of sRGB2Cam to 1
Cam2sRGB =
(sRGB2Cam)^-1;
lin_srgb = apply_cmatrix(lin_rgb, Cam2sRGB);
lin_srgb = max(0,min(lin_srgb,1)); % Always keep image clipped b/w 0-1
其中 apply_cmatrix 函数就是把我们得到的 \({A_{sRGB \leftarrow Camera}}\) 应用到原图像的各个通道上：
function corrected = apply_cmatrix(im,cmatrix)
% Applies CMATRIX to RGB input IM. Finds the appropriate weighting of the
% old color planes to form the new color planes, equivalent to but much
% more efficient than applying a matrix transformation to each pixel.
if size(im,3) ~=3
　error('Apply cmatrix to RGB image only.');
r = cmatrix(1,1) * im(:,:,1)+cmatrix(1,2) * im(:,:,2)+cmatrix(1,3) * im(:,:,3);
g = cmatrix(2,1) * im(:,:,1)+cmatrix(2,2) * im(:,:,2)+cmatrix(2,3) * im(:,:,3);
b = cmatrix(3,1) * im(:,:,1)+cmatrix(3,2) * im(:,:,2)+cmatrix(3,3) * im(:,:,3);
corrected = cat(3,r,g,b);
经过色彩空间变换后的图像如下，可以看出相比变换之前的图像，各个彩色色块饱和度明显增加，而白色色块颜色保持不变。
5. 亮度校正与伽马校正（Brightness and Gamma Correction）
对于大部分处于研究目的的图像处理流程，这一步不建议执行。在这一步之前，我们得到的图像仍然是与拍摄场景呈线性的，而线性数据往往才是对分析图像有帮助的。但是为了得到更好的显示效果，亮度与 Gamma 校正通常是必不可少的。如果对最后输出的图像存有异议，强烈建议首先返回到这一步中来寻找问题。根据经验，一张图像的平均亮度是像素最大值的四分之一时我们认为它是亮度合适的（注意这条法则不适用于所有场景，例如一张夜景图像中平均亮度往往会很小）。因此我们调整全局亮度使其符合这一假设：
grayim = rgb2gray(lin_srgb); % Consider only gray channel
grayscale = 0.25/mean(grayim(:));
bright_srgb = min(1,lin_srgb * grayscale); % Always keep image value less than 1
接下来是 Gamma 校正。Gamma 曲线是图像、信号处理领域使用最为广泛的非线性处理，我们最容易见到的就是 Photoshop 中的“曲线”功能，如果将曲线拉成 \(y = x^{\gamma}\) 的形状，就相当于对图像做了一次 Gamma 校正。Gamma 校正是一个很大的话题，这里不具体介绍，可以参考
。在 sRGB 的官方文档中使用的是 \(\gamma
= \frac{1}{{2.4}}\)，并在函数值较小的部分应用了小范围的线性函数。但是现在大多数平台（Windows，Mac）都使用了 \(\gamma
= \frac{1}{{2.2}}\) 的曲线，因此这里我们也使用 2.2 作为参数，并且不考虑局部的线性化。如果需要精确的 sRGB 标准的校正函数，可以查看其官方文档。
nl_srgb = bright_srgb.^(1/2.2);
经过亮度校正和 Gamma 校正后的图像如下。由于使用的 Gamma 曲线是一条凸函数，相当于把图像暗部的细节展宽，因此得到的图像要比校正前更亮。
到此为止一套通用的 Raw Data 处理流程就完成了，接下来可以根据需要再进行一系列的处理过程，比如使用一条 S 型曲线增加图像对比度、进行白平衡处理等等，或者直接保存为 tiff 文件再导入到其他图片处理软件中进行处理。
下面换一张比较生活化的图片，再对整个流程做一个展示。
▲ MATLAB 直接读取由 Dcraw 导出的 tiff 文件
▲ 线性处理后的图片
▲ 白平衡调整后的图片，这里使用 R、B 的增益系数分别为2..378906
▲ 色彩插值后得到的彩色图片
▲ 转换至 sRGB 空间后的图片
▲ 经过亮度校正后的图片
▲ 经 Gamma 校正后的图片
References
Rob Sumner, Department of Electrical Engineering, UC Santa Cruz, Reading RAW files into MATLAB and Displaying Them,
Dave Coffin, Manpage of dcraw,
Guillermo Luijk, Dcraw
Charles Poynton, Gamma FAQ - Frequently-Asked Questions about Gamma,基于Matlab的图像预处理技术在相机标定中的应用研究--《河南科技》2014年21期
基于Matlab的图像预处理技术在相机标定中的应用研究
【摘要】：在视觉测量系统中,测量的速度决定着工程应用的实用性。本文从相机标定的角度入手,通过Photoshop软件对图像进行二值化和平滑化处理,然后利用MATLAB标定工具箱进行标定,得出预处理过的图像重投影误差会有所增大,但是满足一般的应用需求,并且大大提高了标定速度。
【作者单位】：
【分类号】：TP391.41
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李竹良;赵宇明;;[J];计算机工程;2013年11期
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李晋武;张娟;邹丽晖;;[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
孙勇;李原;王庆林;陈辉;;[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
刘吉成;汪熙;王仲;刘爱勇;;[A];'2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2003年
李莲;闫志洋;;[A];中国仪器仪表学会第十三届青年学术会议论文集[C];2011年
许丽;陆桂明;;[A];中国光学学会2010年光学大会论文集[C];2010年
徐刚;陈立平;张瑞瑞;;[A];中国农业工程学会2011年学术年会论文集[C];2011年
刘柯楠;杨启良;戈振扬;刘小刚;;[A];中国农业工程学会2011年学术年会论文集[C];2011年
叶乐军;王强;;[A];中国职业安全健康协会2007年学术年会论文集[C];2007年
王巍;李琦;王骐;;[A];图像图形技术与应用进展——第三届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2008年
刘刚;姚力;张家才;;[A];图像图形技术与应用进展——第三届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2008年
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许志远;[D];大连海事大学;2010年
奉小慧;[D];华南理工大学;2010年
李南希;[D];华南理工大学;2010年
王晓松;[D];北京林业大学;2010年
康锋;[D];浙江大学;2010年
徐英;[D];浙江大学;2011年
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马增强;[D];北京交通大学;2011年
刘怀广;[D];华中科技大学;2011年
徐红梅;[D];西南大学;2011年
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何慧娟;[D];安徽工程大学;2010年
田继辉;[D];河南理工大学;2010年
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李瑞波;[D];山东科技大学;2010年
马莉;[D];山东科技大学;2010年
徐强;[D];山东科技大学;2010年
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李华北;[D];郑州大学;2010年
宋伟中;[D];郑州大学;2010年
韩亚丽;[D];郑州大学;2010年
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林洪彬;刘彬;张玉存;;[J];光电工程;2012年03期
蓝慕云;刘建瓴;吴庭万;刘桂雄;;[J];机电产品开发与创新;2006年01期
郑俊;龚声蓉;刘纯平;;[J];计算机工程与应用;2011年31期
楼建光,柳崎峰,胡卫明,谭铁牛;[J];计算机学报;2002年11期
张红民,何健鹰;[J];计算机与现代化;2003年10期
倪青青;王昊;;[J];上海师范大学学报(自然科学版);2006年03期
吴军;徐刚;董增来;汪杰君;;[J];武汉大学学报(信息科学版);2012年01期
舒远,谈正,丁礼儒;[J];西安交通大学学报;2005年02期
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王崴;唐一平;张宇红;徐晓东;时冰川;;[J];光学精密工程;2009年10期
刘红坤;王江安;;[J];舰船电子工程;2012年02期
尹洪涛;刘成;李一兵;鲁光泉;刘文超;;[J];信息通信;2012年01期
戴东凯;王省书;胡春生;焦宏伟;;[J];光学学报;2012年03期
何海清;黄声享;;[J];测绘通报;2013年02期
王立中;薛河儒;王靖韬;;[J];内蒙古大学学报(自然科学版);2010年02期
孟宪哲;牛少彰;吴小媚;李叶舟;;[J];电子与信息学报;2012年10期
支健辉;董新民;孔星炜;王旭峰;;[J];应用光学;2014年02期
王子辰;戴明;李刚;汪永阳;宋悦铭;高玉军;;[J];红外与激光工程;2014年03期
胡国元,何平安,王宝龙,郧建平;[J];光学与光电技术;2004年03期
中国重要会议论文全文数据库
张飞;;[A];2011年全国通信安全学术会议论文集[C];2011年
李起成;杨猛;陈毅松;汪国平;;[A];第一届建立和谐人机环境联合学术会议（HHME2005）论文集[C];2005年
张丹;段锦;顾玲嘉;景文博;;[A];2007年先进激光技术发展与应用研讨会论文集[C];2007年
吴少平;张爱武;臧克;;[A];中国系统仿真学会第五次全国会员代表大会暨2006年全国学术年会论文集[C];2006年
尚洋;于起峰;张小虎;姜广文;朱肇昆;;[A];中国力学大会——2013论文摘要集[C];2013年
吴婷;徐科军;赵锐;;[A];第三届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2005年
中国重要报纸全文数据库
马文方　编译;[N];中国计算机报;2010年
中国博士学位论文全文数据库
詹总谦;[D];武汉大学;2006年
钦桂勤;[D];解放军信息工程大学;2011年
赵阳;[D];天津大学;2011年
牛振兴;[D];西安电子科技大学;2012年
陈钊;[D];重庆大学;2006年
杨永全;[D];中国海洋大学;2013年
杨其雨;[D];上海大学;2008年
田学光;[D];中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）;2010年
周东生;[D];大连理工大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库
刘金凤;[D];重庆大学;2010年
潘晓;[D];西安科技大学;2010年
丁昊;[D];山东科技大学;2011年
范亚兵;[D];解放军信息工程大学;2012年
孙睿;[D];清华大学;2012年
冯焕飞;[D];重庆交通大学;2013年
张丹;[D];长春理工大学;2008年
李云翔;[D];青岛大学;2009年
路红亮;[D];沈阳工业大学;2013年
刘华;[D];西安电子科技大学;2014年
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