双目立体视觉方法测量雷管药量高度

介绍了双目立体视觉系统的基本原理、摄像机标定技术以及对得到的点云图进行的后续处理。采用维视图像的CCAS单双目视觉标定算法软件对所用的VS078FC摄像机进行了标定,结果精确度高,用时短,实用性强。应用Geomagic studio软件进行点云处理去除噪声,误差小,数据完整。     

基于多Kinect的三维人体重建系统

结合KinectFusion技术,设计并实现了一种基于多台Kinect的三维人体重建系统.该系统使用两台Kinect分别采集人体上下两部分的点云数据,通过标定得到两台Kinect的姿态关系,并基于标定结果,使用迭代最近点(ICP)算法对两部分点云进行配准得到完整的人体三维模型.试验表明,系统设备成本低、部署简单,能快速并较高精度地获取人体三维点云.     

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.     

基于双棱镜单摄像机立体视觉的P-GMAW熔池表面重建

利用传统的双目立体视觉技术进行焊接熔池表面形貌的三维传感,系统成本昂贵,且拍摄时必须保证同步,摄像机参数的不一致也容易造成重建误差。分析了双棱镜立体视觉系统原理,搭建了一套基于双棱镜的单摄像机立体视觉系统,在一个CCD像面上拍摄到同一物体存在视差的两幅图像,预处理后通过SSD算法求取像素级视差图,然后由二次曲线拟合进一步获得亚像素级视差图,由标定结果求得每个图像点对应的三维坐标。通过搭建的传感系统获得了P-GMAW平板堆焊基值期间的熔池图像,依照上述流程重建了熔池的三维表面形貌,同时针对重建结果做了误差分析,证实了其可靠性。     

立体视觉神经网络定位方法

为了解决计算机视觉中摄摄像机标定存在的若干问题，根据立体视觉原理，提出了基于神经网络的测避方法，利用神经网络建立空间点世界坐标与图像坐标非线性映射关系，使系统不经过复杂的摄摄像机内外参数标定，就能将二维像坐标（输入）与三维物坐标（输出）一一对应起来，并与传统的定位方法进行了比较．实验表明，该方法有效可行，简化了视觉系统的标定和定位计算，较之传统方法更具科学性，在定位精度上达到了良好效果。     

基于SIFT特征匹配和模约束的摄像机分层自标定方法

在一些计算机视觉和摄影测量任务的执行过程中,需要在线地标定摄像机参数,这就使得不依赖标定参照物的自标定成为必需,提出一种基于SIFT特征匹配和模约束的摄像机分层自标定方法。自由移动或旋转摄像机拍摄同一场景内部参数不变条件下的四幅以上图像。对每幅图像进行SIFT特征点提取,通过特征点匹配在每幅图像中分别获得对应三维场景空间同一特征点的像素坐标。进行投影标定,获得每幅图像在投影重建空间中的相机投影矩阵,以及每个特征点在投影重建空间中的三维坐标。进行仿射标定,采用模约束法确定无穷远参考平面在投影重建空间中的参数。进行度量标定,确定内参矩阵。实验表明,该方法能在线地稳定地获得摄像机内参标定结果,从而对现有的摄像机自标定方法进行了改进。     

基于CVUT的双目视觉图像三维信息构建

在分析Intel开源计算机视觉库OpenCV及CVUT特点的基础上,结合畸变参数的影响,研究了摄像机模型和坐标转换关系,以及双目图像三维重构过程,提出一种基于CVUT的摄像机标定方法和双目图像三维重构方法.实验表明,该方法与传统的OpenCV标定方法以及Matlab的标定方法相比,标定周期短、精度较高,可以较好地构建二维图像的三维信息,程序执行稳定且鲁棒性较强,可广泛用于立体视觉等领域.     

基于物体几何性质的单幅图像三维重建

基于单幅图像的三维重建,需要的信息少,避免了基于多幅图像三维重建时图像匹配的难点,成为基于图像三维重建研究的一个热点。物体的深度值的计算是单幅图像三维重建的研究难点,针对此难点,利用规则物体的几何性质,对单幅未标定图像进行三维重建。首先利用消失点进行摄像机标定,然后手动获得需要的最少二维点,通过标定矩阵和物体几何性质计算出这些二维点的三维坐标,进而得到物体精确重建需要的所有信息,最后利用OpenGL实现三维重建和纹理映射。实验表明,此方法可恢复出目标物体的精确三维结构,能够满足一般虚拟现实的需要。     

基于立体视觉的摄像机标定方法的研究

摄像机标是立体视觉获取三维空间信息的前提与基础。标定结果的好坏直接影响着三维测量的精度及三维重建结果的好坏。笔者首先在本文中对摄像机标定的基础知识作了简要的介绍,采用三维标定块标定摄像机,避免传统的利用标定板标定摄像机丢掉了Z维的坐标信息所引起的误差,同时考虑相机的径向畸变因素,以提高标定精度。实验结果表明该方法精度较高,能满足立体视觉系统的需要。     

基于双目立体视觉的排爆机器人自动目标抓取

目前各种多关节、多自由度的排爆机器人在实战中都存在操作复杂、速度慢的问题.为此,基于双目立体视觉设计并实现了一个排爆机器人的目标物自动抓取系统.该系统能根据目标物在两摄像机获取的图像坐标计算其三维坐标,从而对机械臂进行轨迹规划和控制,完成目标物自动抓取.首先,建立了一个完整的双目立体视觉系统数学模型,然后,用张氏平面法标定两摄像机的内参数,再采用最小二乘法进行立体标定,得到双目立体视觉系统的外参数,从而根据目标物在左右摄像机成像得到的图像坐标计算其三维坐标.实验表明该系统能在满足作业精度要求的前提下,大大提高排爆作业的易操作性.     

数字博物馆文物图像真实性再现仿真系统设计

为了解决传统系统噪声抑制能力差、容易出现孔洞缺失、文物图像再现质量差、细节不丰富等问题,设计了一种数字博物馆文物图像真实性再现仿真系统。将Visual C++和VTK当成系统设计平台,利用FSL总线完成对三维重建IP核与Micro Blaze软件间的连接,设计系统硬件结构图。引入聚类思想,通过点云双边滤波器滤除小尺度噪声。针对点云数据三角剖分过程中的孔洞现象进行填补处理。选用B样条函数最小二乘法进行曲面拟合,通过UV映射建立二维纹理坐标,把图像纹理映射至曲面网格,实现文物图像三维重建。结果发现:设计系统展示结果有逼真的细节纹理;得到的三维重建结果信息熵、平均梯度、信噪比和等效系数均较优。     

基于肤色和运动检测技术的单目视觉手势分割

在分析肤色的信息特征和手势的运动特性基础上,构建了一种基于单目视觉的手势分割方法,可从视频图像序列中获取有意义的手势区域.针对确定的背景图像,以10帧的采样间隔采集手势图像,通过肤色信息特征来获得手势的肤色区域,同时通过差分法获得手势的运动区域,再将肤色区域与运动区域进行融合处理获得初始的手势区域,在此基础上,进一步研...     

基于视点的三维点云自适应多细节层次模型动态绘制

在计算机几何图像设计、医疗研究诊断、物体判定识别、自动化测量等领域应用的迫切需求下,需要对三维点云动态绘制方法进行研究。目前存在的基于图形处理单元(GPU)的三维点云动态绘制方法。首先根据高度场的形式获得三维点云数据;然后利用高通滤波法对获得的三维点云进行消噪处理;再根据Scene Graph的方法表示三维点云之间的逻辑关系;最后利用GPU完成三维点云的动态绘制。为了降低噪声对三维点云绘制的影响,绘制更加流畅清晰的画面,提出一种基于视点的三维点云自适应多细节层次(LOD)模型动态绘制方法。首先利用激光扫描仪器或结构光扫描仪器等获取三维点云数据,并利用双边滤波器进行平滑去噪;然后根据特征配对的方法对三维点云进行特征对的提取与配准;最后以三维点云特征对配准结果为依据,利用三维点云的内外存调度完成三维点云的自适应LOD动态绘制。实验结果分析证明,所提方法能有效地去除噪声,可以更好地描述目标物体或背景,使绘制画面更加流畅。     

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。     

基于方向链码的书空手势识别

介绍了Leapmotion交互设备的结构及运行机制,在该设备产生的交互空间中的x-y平面上定义8个方向的方向链码,通过该设备检测手指在空间中的位置变化,确定手指的移动方向,并结合方向链码定义动态书空手势。为了消除手指在空间运动的不稳定性而导致的噪声干扰,将手指在平面上的位置信息映射到计算机屏幕上显示出手指的移动轨迹,对轨迹进行分段处理,根据分段的比重提取主要移动方向描述输入手势,采用顺序匹配算法对输入手势与模板手势进行匹配,识别输入的书空手势。     

排球抛球及挥臂击球动作数据的采集与传输研究

排球抛球及挥臂击球动作具有动态性,当前数据采集与传输方法适应能力较低,导致数据采集与传输精度、实时性和可靠性受到很大的影响,为此,提出一种新的排球抛球及挥臂击球动作数据的采集与传输方法,依据每个惯性传感器得到排球运动员进行抛球及挥臂击球动作时的关节姿态数据,经实时坐标转换处理完成人体模型中的所有关节对排球抛球及挥臂击球动作的对应跟踪,获取相应数据。采集到排球抛球及挥臂击球动作数据后,通过传感器网络,依据节点传输概率对排球抛球及挥臂击球动作数据进行传输。为了使节点间协作完成数据传输,通过构建预测连接时间的数据转发模型实现数据转发。实验结果表明,所提方法具有很高的采集精度、传输实时性和可靠性。     

车载手势识别中基于小波变换和双边滤波的图像去噪方法

手势识别是人机交互中的重要研究领域,车载手势识别系统可以减少驾驶员手动操作仪表导致的分心,提高驾驶安全性。受光照变化、汽车环境、摄像头成像质量等各因素的影响,车载手势图像中常会存在大量复杂噪声。这些噪声严重影响后续手势分割、特征提取和手势识别的准确性。针对手势图像中存在的噪声问题,本文提出了一种适用于车载手势图像处理的新方法。该方法先对小波分解后的各高频子带采用不同方向的一维非线性扩散滤波处理得到初步去噪手势图,在此基础上用多尺度双边滤波对图像再次处理。实验结果表明,本文方法可以较好地去除车载手势图中噪声,抑制车载手势图细节的模糊。      

基于正态分布变换的多位姿手掌部三维静脉识别

研究基于三维点云匹配的多位姿手部静脉识别.考虑手部静脉点云的特点,结合双目视觉原理,建立了一种结合三维特征阵列和静脉点云的扩展数据库,提出了一种基于三维特征阵列的静脉点云粗配准算法.在双目静脉图像中提取稳定特征并重建为三维特征,根据三维特征匹配结果初步消除静脉点云位姿差异.并采用改进的正态分布变换算法完成静脉点云匹配.实验表明,本文算法能够有效提高多位姿下的静脉点云识别率,即使手部位姿变化范围较大时,系统的识别率仍超过90%.      

曲面重建中的光栅投影式测量方法

散乱点云数据的测量是三维物体曲面重建的前提和基础。本文在深入研究了三维测量原理的基础上,提出了一种基于格雷码-相移组合编码技术的光栅投影式测量和标定方法,并针对解码过程中由于图像噪声的干扰而可能出现的错误给出了一种码值修正算法。该测量方法综合了格雷码编码简单、测量范围大、抗干扰性强以及相移法分辨率高,适合测量小范围内表面连续的物体等优点。实验结果表明,应用本文三维测量系统测得的点云数据清晰,重建模型效果逼真,具有良好的实用性和稳定性。