双目立体视觉系统设计

双目立体视觉是一种对目标点进行准确快速定位行之有效的方法,通过对双目立体视觉系统标定、立体匹配等关键技术的研究,设计开发了一种可以广泛应用的双目立体视觉系统。该系统采用了两种匹配算法,分别采用传统上基于极线约束的特征点灰度相关匹配算法和基于SIFT(Scale Invariant FeatureTransform)特征描述子的改进匹配算法实现。在实现双目立体视觉系统的目标点定位基础上,进行了两种匹配算法的性能比较和分析。实验表明该双目视觉系统设计具有良好的实用价值。     

基于OpenCV的双目测距系统

为解决利用双目设备实现测距并使测距时间控制在毫秒级的问题, 研究了摄像机标定、 立体校正、 极线约束下的块匹配和三维重建等关键技术。使用立体相机将拍摄多个角度的棋盘照片保存到计算机中进行角点检测和标定, 以获得摄像机参数。使用Bouguet标定立体校正算法\, 立体匹配使用块匹配方法。得到视差图后求出三维点云, 进行三维重建, 根据三角相似原理计算目标物体的距离。使用OpenCV2.4.3, 在VS2010编译环境下, 用VC++编程实现。该系统只需普通立体相机采集图像, 成本低, 与其他立体匹配方法相比, 块匹配方案测距速度快且准确度满足应用的要求。     

基于双目视觉的机器人自定位方法研究

研究了一种利用双目立体视觉的机器人自定位方法.首先提取双目图像序列的Harris角点特征,并计算其水平与垂直方向上的Sobel响应,基于此响应,采用绝对误差累计的最小窗口查找(SAD)原理进行立体匹配.将改进的RANSAC算法用于特征匹配点优化中,利用高斯牛顿迭代法求解机器人位姿,实现了机器人的自定位.室内、外实验,及与BoofCV视觉库中的立体视觉定位算法的对比分析,证明该方法在运算速度、定位精度和稳定性等方面均能满足实际应用需求.     

双目视觉的原木径级快速检测算法

针对成捆原木自动化检尺中原木端面径级检测的关键问题,采用双目立体视觉及图像分割的原理,完成原木径级的快速三维测量.根据原木的直方图特征,提出基于最大熵阈值分割的区域标识算法,设定动态阈值,实现对原木端面与背景的精确分割.将提取的左右图像中原木端面边缘,借助ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点检测方法,与极线几何理论相结合完成原木边缘的快速立体匹配,得到三维坐标.此外以成捆原木为检测对象,进行原木边缘图像的最小二乘法椭圆拟合,确定原木端面长、短径参数.实验结果表明:该算法能够在10s内完成原木径级的检测,测量误差在2mm内.     

基于智能空间的家庭服务机器人SLAM

提出了基于智能空间的家庭服务机器人同步定位与地图构建(SLAM)方法.利用双目立体视觉传感器提取环境特征,获取环境中物体的Harris角点,通过立体匹配算法获取角点的三维几何信息,同时获取环境中这些几何特征对应的图像特征信息,并将混合信息进行绑定,作为实时更新信息存入智能空间信息库中,构建出三维立体混合特征地图.在SLAM实现过程中,首先建立系统模型并对该模型进行重构以实现线性化;其次移动机器人与智能空间实时地进行交互,实现快速数据关联;最后利用卡尔曼滤波算法处理信息的不确定性,估计出机器人的位姿,同时保存环境特征,逐步构建出环境地图.实验表明,该方法实时性好、精确度高.     

基于双目立体视觉系统的测量研究

为了实现摄像机与目标物体之间距离的信息,由双目测量原理,采取结合OpenCV与Matlab的方式,设计出一套关于双目测距的立体视觉系统;系统首先对双目摄像机的内外参数进行标定,从黑白格组成的标定板中获得角点信息,使用亚像素角点检测法对角点坐标信息进行更精确检测,在黑白格组成的标定板分别距离双目摄像机300、400、500、600、700mm处获取不同位置的标定图像,经过张正友标定法最终可以得到双目摄像机所需内外参数;其次通过BM(Block Matching)立体匹配算法在VS2017坏境与opencv3.4.7库配合下完成了摄像机的立体校正、立体匹配进而得到视差图;最后在实验中使用了双目摄像头,并编写了代码通过鼠标点击所得到的视差图获取对应的世界坐标来实现物距的测量;实验结果表明:被测物距离摄像头光心500~700mm这一范围时,实测距离和实际距离相对误差百分比在0.171% ~0.192%之间,且实测距离在2 950mm内实验误差小于5%满足实验精度要求。     

基于双目立体视觉的海浪波面三维重建技术

为了提高海面特征点检测的准确度和三维重建的精度,在基于传统的Harris算法的基础上,提出1种基于高斯金字塔图像的改进Harris特征点检测算法.利用搭建的双目相机平台,对海浪图像进行采集并完成相机的标定过程,然后根据改进的角点提取算法对图像的角点进行检测,利用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法对海浪图像特征点进行立体匹配得出视差图,最后根据三角测量原理获取图像的深度信息,实现海浪波面的三维信息重建.实验结果证明,在针对海浪图像时,该方法具有更高的精度和准确度.     

双目视觉立体匹配技术研究现状和展望

立体匹配技术是双目立体视觉研讨的核心问题,在许多领域有着不同的应用,在算法方面更是涌现出各种各样的方法。对立体匹配发展现状进行了阐述,首先介绍了立体匹配技术的有关原理,然后对立体匹配中的区域立体匹配算法、全局立体匹配算法以及半全局立体匹配算法进行了论述和探讨;并总结了各类立体匹配算法的特点。最后对立体匹配算法进行了展望,同时给出了发展方向的建议。     

基于快速立体匹配的基本矩阵估计方法

借鉴Harris角点检测时角点自身的特点,提出了基于角特征与灰度相关并参考视差梯度约束的角点匹配方法,利用角特征值比值的约束条件,减少了大量的候选匹配点,提高了立体匹配的速度,实现了快速、准确的立体图像对的角点匹配.在此基础上,进一步采用Hartley提出的改进八点算法,获得了高精度的基本矩阵.实验结果表明该方法具有较高的准确性和实时性,是一种快速有效的立体匹配基本矩阵估计方法.     

从二维图象中恢复距离信息的体视匹配方法

利用双目立体视觉技术从二维图象中恢复三维距离信息是立体视觉研究中的一个重要研究方向，在双目立体视觉系统中，立体匹配部分是其核心部分。该文提出了一种基于边缘特征的立体匹配方法。该方法用边缘象素作为匹配基元，利用边皆的位置，差分强度和梯度方向属性，在核心线约束和视差连续性约束下，通过迭代运算实现了立体匹配，获得了较好的匹配效果，通过对匹配结果进行三维重建表明，该方法是有效可行的。     

基于双目立体视觉的标定技术及应用

为提升双目立体视觉装置的准确度和精度,提出基于双目立体视觉的标定技术。针对双目立体视觉中两 个相机的特点,采用圆形标志阵列标定板为图像源,通过对图像预处理,以径向误差做约束条件,根据圆的几 何关系和最小二乘法综合提取特征点的算法获取图像标识点坐标并求取单应性矩阵,最后推导得到理想的外 参和内参,从而获得双目立体视觉装置准确的参数。实验结果为该装置对待测数据的获取提供了精确的数据 基础和可靠的矫正条件,进而提升了双目立体视觉装置的准确度和精度。     

基于相位一致性的人脸特征匹配研究

为避免立体匹配算法特征点定位易受噪声影响的问题, 提出一种基于相位一致性的人脸特征点匹配算法。首先对获取的平行双目图像进行人脸的精确定位, 降低立体匹配的搜索范围; 然后采用相位一致性模型对人脸纹理特征进行检测, 检测结果不受亮度、 对比度等因素影响, 在不同光照环境下的图像可以使用固定阈值, 避免了特征检测中阈值选取的困难; 最后结合利用梯度旋转直方图算法对特征点描述, 减小视角变化对结果的影响。实验结果表明, 该算法鲁棒性较好、 正确匹配率较高, 达到80%以上。     

一种新的邻域搜索特征点匹配算法

依据双目立体视觉原理结合光栅投影进行形貌恢复的方法是以被测物体表面投射光栅的相位为特征,其中特征点匹配是双目光栅投影进行形貌恢复的关键步骤.特征点匹配算法的速度和精度,直接决定了形貌恢复的速度和精度.本文主要研究双目光栅投影中的特征点匹配算法,提出一种利用匹配点之间邻域关系进行特征点匹配的算法.实验结果表明该方法匹配精度高,时间复杂度低,不需要知道相机内外参数即可进行匹配,并且能够处理不连通区域的匹配.     

基于双目立体视觉和SVM算法行人检测方法

提出了一种基于双目立体视觉和SVM算法的行人检测方法.采用行人样本的头肩HOG特征训练分类器,通过双目视觉系统获取待检测目标左右图像,经过摄像机标定和立体匹配之后,计算图像共轭点的视差生成深度图,以基于距离的阈值分割确定运动目标所在的ROIs,有效去除背景信息;提取分割图像的HOG特征,投入SVM分类器训练得到检测子;加载分类器在前景图像中做多尺度检测,标记检测出来的运动目标.实验表明:该方法能对复杂场景下不同尺度和姿态的行人进行有效检测,具有较高的鲁棒性和检测率,且具有很好的实时性.     

交通灯路口的前车运动状态测定研究

为了提高汽车安全行驶系统的安全性及减少交通灯路口的交通事故,提出了一种交通灯路口的前车运动状态测定技术。该技术是采用双目立体视觉系统与三角测量原理相结合的思想,处理和定位由两个CCD摄像头从不同的角度采集到的前方车辆和交通灯的图像对,再利用立体匹配的方法,得出相互对应的两对特征点;其次,根据摄像机标定技术,得出摄像机的内外参数,再由平行双目立体视觉系统的三角测量原理及视差原理,得到摄像头距前车的距离和距交通灯的距离,再由距离差原理,实现对交通灯路口的前车运动状态的测定。实验结果表明,该设计方案有效地实现了对交通灯路口的前车运动状态的测定,具有较高的测量精度和应用价值。     

立体匹配算法研究综述

立体匹配算法作为双目立体视觉的核心内容,是通过匹配两幅或者多幅图像获得视差并得到相应深度信息的技术。本文通过对国内外立体匹配算法的研究与分析,对立体匹配算法进行了综述,详细阐述了全局立体匹配算法和局部立体匹配算法,最后总结了当前立体匹配算法面临的挑战以及对立体匹配算法的展望。     

视差图误差检测与校正的通用快速算法

为了获取精确的立体匹配结果 ,提出了一种通用的视差图误差检测与校正算法。算法首先定义一个新的全局顺序匹配约束 ;然后将其用于视差图后处理过程 (而不是视差计算过程 )中 ,以检测出视差图中的匹配交叉区域 ;最后提出一种零交叉校正方法 ,校正其中的误匹配点。通过对一组真实立体图像序列及其视差图的实验 ,进一步证明了该算法的有效性。该算法可以作为视差图后处理过程附加在各种立体匹配算法之后     

基于双目立体视觉的列车目标识别和测距技术

随着近几年铁路运输量的大幅度提升,铁路运输自动化被提上了日程,现如今火车的调车与编组的效率都有了大幅度提高,但是,火车的摘钩分解操作依旧是需要人工完成.针对摘钩作业时间短,需要在机器人和车厢同步时准确识别目标把手和测距的问题,提出使用双目立体视觉技术配合机械臂自动摘取车钩的方法并对视觉部分进行深入研究:通过图像预处理和模板匹配技术识别目标把手,在利用特征检测和匹配算法恢复双目摄像机间的位姿信息,并对双目摄像机的位姿信息进行校正.为了克服立体匹配时光照不均的影响,提出了基于局部融合的立体匹配算法获取视差图,最后使用三角测量计算列车分解区域中目标把手的深度信息,实现三维重建.此方法可以在识别把手位置后,测量把手距双目视觉系统的物理距离,为机器人自动摘钩提供数据基础.     

基于双目立体视觉的三维重建方法

基于双目立体视觉视差原理,结合halcon视觉开发库标定摄像机的内外参数,利用标定结果校正目标图像;引入多重网格算法以及像素灰度、梯度、平滑度相结合的相似度判断准则对校正图像进行立体匹配,获得连续稠密的视差图;根据深度信息恢复原理获取三维点云,并采用移动最小二乘法对三维点云进行平滑滤波;最后运用基于贪婪算法的三角剖分实现物体可视表面三维重建,并对重建表面进行形态学处理填补黑洞.实验结果表明,物体重建表面光滑连续,视觉效果令人满意.     

基于单目立体视觉的NAO机器人的目标定位与抓取

为了实现NAO机器人对空间目标的定位与抓取,提出了一种单目立体视觉的导航方法.首先利用机器人上部摄像机的平动获取两幅目标图像,等效于双目立体视觉,采用FFT频域互相关和累加求和快速算法,进行两幅目标图像的立体匹配,实现目标位置的快速检测;然后根据测得的目标高度,运用视野中心算法和三角测量原理计算出目标距离,进行目标的跟踪逼近,当机器人到达目标邻近区域时使用下部摄像机进行目标检测并进行姿态调整,直到距离误差落在目标中心许可的圆形区域内,进行目标抓取,实际测试表明采用这种视觉导航方法的NAO机器人抓取成功率在90%以上.