图像获取哪些步骤影响图像质量的哪些参数

图像获取哪些步骤影响图像质量的分辨率越高，像素点越多。

而图像的可读懂性是指由图像能向人或机器提供信息的能力，它不仅与图像系统的应用要求有关，而且常常与人眼的主观感觉有关。图像质量指标包括分辨率、色彩深度、图像失真等方面。

图像获取如可移动式硬盘，图形CD或记录磁带等。一旦图像被转换成数字文件，它就能够被电子化地从一台计算机传输到另一台计算机上，而且对它进行加工处理。

图像获取相关的术语：

图像获取分辨率也称解像度，单位长度上像素的数量，常用单位是dpi（像素点/英寸）。

图像获取扫描仪个数字化的输入设备，产生比特图的拷贝，用以电子化地加工处理。

图像获取模拟图像个以连续形式存储的数据。如在海边用传统相机拍摄的照片、35mm幻灯片、透射片或反射片就是模拟图像。

图像获取数字图像用二进制数字处理的数据（如通和断），如用数码相机拍摄的数字照片。

图像获取矢量图形种可以任意缩放但不损失细节的图形文件。

图像获取位图图像种以像素或点的格式进行存储的图像文件。

最简单的办法，用读卡器读取，如果不用取卡的话有原装相机数据线，也可以查线通过USB连接读取，这个时候windows会只能识别相机型号，并且提供拷贝相片的界面。为了保护相机，最好选择取出储存卡，选择读卡器来读取相片，这样子速度最快，而且不用连累相机

论文名：Graph Structure-Based Simultaneous Localization and Mapping Using a Hybrid Method of 2D Laser Scan and Monocular Camera Image in Environments with Laser Scan Ambiguity

定位是机器人导航的基本问题，允许机器人自主执行任务。然而，在具有激光扫描模糊的环境中，例如长走廊，利用激光扫描仪的传统SLAM（同时定位和映射）算法可能无法鲁棒地估计机器人姿态。为了解决这个问题，我们提出了一种基于混合方法的新型定位方法，该方法在基于图形结构的SLAM的框架中结合了2D激光扫描仪和单目相机。通过混合方法获取图像特征点的3D坐标， 假设墙壁垂直于地面并且垂直平坦。然而，这种假设可以减轻，因为随后的特征匹配过程拒绝倾斜或非平坦壁上的异常值。 通过利用混合方法生成的约束的图优化，估计最终的机器人姿势。为了验证所提方法的有效性，在具有长走廊的室内环境中进行了真实的实验。将实验结果与传统的GMapping方法进行了比较。结果表明，可以在具有激光扫描模糊性的环境中实时定位机器人，并且该方法的性能优于传统方法。

本文提出了一种基于图形结构（graph structure-based）的SLAM，它使用2D激光扫描仪和单目相机来解决上述问题。 从相机获取图像特征数据，并且从激光扫描仪获取深度信息。 通过使用融合所获得的传感器数据的图形结构来补偿每个传感器的缺点。这种融合激光扫描仪和相机的混合方法使我们能够在激光扫描模糊的环境中估计机器人姿态，其中仅使用激光扫描仪时位姿估计是困难的。这样的环境是长的走廊或非常大的空间，其中激光扫描仪只能检测周围的一侧，因为从机器人到墙壁的范围大于激光扫描仪的最大可检测范围。混合方法可以克服每个传感器的缺点。通过使用这些方法，可以在具有激光扫描模糊的环境中准确地估计机器人的位姿。

本文的其余部分安排如下。 第2节描述了室内机器人使用来自多传感器的基于图形结构的SLAM来最小化机器人姿态误差的整体方法。 为了验证所提方法的优越性，我们描述了实验环境和整个系统以及在第3节中使用我们的方法获得的实验结果。在第4节中，讨论了结论和未来的工作。

本节详细介绍了我们的方法。 首先，简要介绍了GMapping [4]，基于网格的SLAM和Rao-Blackwellized粒子滤波器以及基于图形的SLAM的制定。 然后，我们详细解释如何融合从单目相机中提取的特征数据和来自激光扫描仪的深度数据，以进行机器人定位。 最后，我们描述了位姿图生成和优化的方法。

GMapping是使用Rao-Blackwellized粒子滤波器的基于网格的SLAM。通过在GMapping中使用自适应重新采样来解决粒子耗尽，即基于粒子滤波器的SLAM的长期问题。通过采用称为改进的提议分布的方法，GMapping降低了机器人姿势的不确定性。该方法基于最近的传感器测量产生提议分布，假设激光扫描比测距更准确。这是用于估计机器人姿势的概率方法，并且可以通过使用激光扫描仪的深度数据来估计机器人在2D平面上的姿势。当连续激光扫描可以匹配而没有模糊时，可以使用GMapping算法。但是，如果在具有激光扫描模糊的环境中利用GMapping算法，则可能发生机器人位姿错误。因此有必要应对这种情况，并在下一小节中描述用于多传感器融合的基于图形的SLAM。

在该子部分中，描述了用于融合相机的特征数据和激光扫描仪的深度信息的方法。 使用混合方法预测3D机器人姿势，并且该信息用作基于图形的SLAM的约束。 整体算法和概念分别如图1和图2所示。 在执行激光扫描仪和单目相机的混合方法之前，必须进行固有校准以确定相机的固有参数。 还需要知道相机和激光扫描仪之间的相对姿势，以融合来自它们的数据。 因此， 通过外部校准获得两个传感器之间的相对姿势信息。

在机器人上安装多传感器后，使用相应的传感器估算机器人的位姿，然后，混合算法融合各自的结果，如图4所示。使用协方差值和每个传感器的测量值用于生成图结构的约束。通过使用所生成的约束信息组织图形结构，通过图优化来获得最终校正的机器人姿势。测距仪生成测距信息，该信息用于生成位姿约束。 使用来自2D激光扫描仪的深度数据制作2D网格图。然后使用GMapping从2D网格图和ICP匹配生成2D机器人姿势约束[4]。在通过相机图像的SURF（加速鲁棒特征）[29]算法提取特征点之后，通过增加来自2D激光扫描仪的深度信息来获得每个特征点的3D坐标。然后从特征点的3D坐标生成3D机器人位姿约束。在前面的小节中详细描述了使用单目相机和激光扫描仪获得机器人姿势的混合方法。

Intent intent = new Intent(MediaStoreACTION_IMAGE_CAPTURE);

startActivityForResult(intent, 1);

@Override

protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) {

if(requestCode==1){

Uri uri= null;

if(data != null){

if(datahasExtra("data")){

Bitmap bitmap= datagetParcelableExtra("data");

uri = datagetData();

}

}

}

}

分几个大步骤。

一、软件支持的硬件传输接口。

二、相机驱动的安装。

三、相机驱动的设定。

四、软件采集设置。

五、图像的导入和导出。

主要说一下四和五两个步骤。

四步骤：将相机驱动软件设定好后，打开SciSmart软件，通过SciSmart智能视觉软件来采集相机图像、调整图像和存储图像。

采集设置的作用是对相机参数及光源参数进行基本参数设置，以获取符合图像处理要求的图像，点击，d出采集设置工具常规页面。我们可以看到可用相机，单击进行选定。

根据相机的实际成像，我们可以通过调整曝光值来采集优质的图像。（注：相机参数前的勾选框被勾选时，表示算子运行时会更新设置该参数。）

一般图像采集分为软件触发采集和硬件触发采集两种方式，根据项目需求情况采取不同的方式。

五步骤，从相机采集图像，点击进入界面（需要插入加密狗授权） 。

图像采集工具用于从相机获取图像。在可用相机列表栏里列举了当前可用相机名称。如果新连接的相机在相机列表内未找到，可以通过“工具”-“扫描相机”，重新扫描相机。

基本参数：

基本页面用于从相机列表中选取相机。

1) 算子名：当前步骤名称，可更改，支持中文和英文。

2) 可用相机：相机选择列表，选择相机的名称或 ID。

输出参数：

输出图像备份：勾选此项表示将采集到的原始图像备份并添加到算子输出，输出图

像可以被“图像缓存”功能使用。

2、导入：从文件写入，点击进入界面。

导入图像工具用于从本地路径导入图像。

基本参数：

1) 算子名：当前步骤名称，可更改，支持中文和英文。

2) 图像文件路径：当前图像文件路径，点击“路径”d出打开文件对话框，选择图像来源。

3) 循环加载：勾选循环加载项，则导入图像算子运行时依字母顺序从当前图像所在文件夹中导入图像文件；若不勾选此项，则加载当前。

输出参数设置，切换到输出界面。

输出界面用于配置算子输出状态。

输出图像备份：勾选此项表示将导入的原始图像备份并添加到算子输出，输出图像可以被“图像缓存”功能使用。

3、图像缓存：从图像缓存区读取图像，点击进入界面。

用于选择其他功能输出的图像，通常用于实现算子块内的图像切换或算子块间的图像传递。

算子块内：当前后处理的图像不一致时，我们需要切换选择对应图像

算子快间：跨算子调用采集的图像，完成对图像的处理

4、导出图像：用于将图像保存到路径，点击进入界面。

基本页面用于保存原图、窗口截图或中间过程处理后的。

1) 算子名：当前步骤名称，可更改，支持中文和英文。

2) 路径：设置保存图像的路径。

3) 子路径：启用子路径选项功能。在指定路径下创建子文件夹，文件夹名称可以是字符串常量或引用变量值，右图即为变量值的引用。

4)文件名：即导出图像的名称，可引用。引用方式与子路径引用相同。

以上就是关于图像获取哪些步骤影响图像质量的哪些参数全部的内容，包括:图像获取哪些步骤影响图像质量的哪些参数、如何读取佳能数码相机的相片、LIDAR_Camera长走廊优化等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！