基于特征匹配算法的双目视觉测距

距离测量作为障碍物检测以及路径规划的前提和基础是机器人研究领域的一个重要分支。在众多测距方法中,由于双目立体视觉具有信息丰富、探测距离广等优点被广泛应用。本文将改进的SIFT特征匹配算法应用到双目视觉测距与标定系统中。首先建立双目视觉测距模型,测量值由空间物点在左右摄像机下的像素坐标值决定;其次根据该模型的特点提出了基于平行光轴的双目立体视觉标定方法;最后利用改进的SIFT特征匹配算法,提取匹配点的像素坐标完成视觉测距。实验结果表明,根据测量数据对障碍物进行三维重建,相对距离与真实场景基本吻合,能够有效地指导机器人进行避障。     

一种水下双目视觉测距方法研究

基于改进的SIFT特征匹配算法,建立了一个水下双目视觉测距系统.围绕提高水下双目视觉测距的精度、速度和抗干扰度等,研究了图像预处理、SIFT特征匹配算法等关键技术.针对传统图像直方图均衡化结果过亮或过暗现象以及过增强的特点,提出了一种改进的结合了OTSU阈值算法的直方图均衡化方法;结合稀疏匹配搜索算法,提出一种改进的SIFT特征匹配算法对左、右目图像进行特征匹配.利用区域增长算法,分别生成了水下标定板和机械臂的伪彩色视差图像,由视差图获得了目标相应位置的距离.实验结果显示:水下标定板平均测距精确度为97.66%,利用所提方法也获得了水下机械臂的双目视差图像.     

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。     

不完全量测下基于机器视觉的被动跟踪算法

针对不完全量测下利用电视摄像机的单站水面目标被动跟踪问题,提出了一种基于机器视觉被动测距的联邦目标跟踪算法.首先,利用机器视觉技术设计了目标距离的被动测量方法;其次,依据测量机理将测量通道分解为机器视觉被动测距通道和传统测角通道,基于验后置信度残差检测的平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)设计了双通道子滤波器,并对子滤波器估计结果进行联邦结构融合得到最终估计结果.通过OpenGL仿真目标图像和真实水面目标视频的测量结果证明了机器视觉测距的有效性,且在不完全量测下,该跟踪算法比传统基于质点的被动跟踪算法具有更高的跟踪精度.     

基于极线约束SIFT特征和粒子滤波的目标跟踪算法

针对采用颜色或边缘等特征的目标跟踪算法所存在的跟踪效果不稳定的问题,提出了一种基于极线约束尺度不变特征变换(SIFT)和粒子滤波的目标跟踪方法.该方法采用SIFT特征向量构建目标模型,引入极线约束改善目标匹配精度,采用粒子滤波算法获得SIFT特征向量的候选目标模型,利用似然函数计算目标模型与候选目标模型间的相似性.实验结果表明,该方法可解决目标与背景颜色相似时的跟踪失败问题,且对目标外形与位姿发生变化具有较好的适应能力.     

基于MATLAB与OpenCV相结合的双目立体视觉测距系统

双目立体视觉测距技术是当前机器视觉领域中的一个主要研究内容.本文设计了基于MATLABatlab与OpenCV相结合的双目立体视觉测距系统,利用MATLAB进行摄像机标定后将结果导入到OpenCV进行后续的图像处理与立体匹配.摄像机标定通过MATLAB标定工具箱来完成,较于人工标定和OpenCV标定具有更好的鲁棒性和较高的精确性.立体匹配采用区域匹配中相对快速实时的SAD匹配,能够更好的被应用于工程实际.     

基于SIFT特征点的目标跟踪算法

提出一种结合背景建模方法和基于SIFT特征点匹配方法的目标跟踪算法,该算法首先使用背景建模方法获得目标区域,然后对目标区域进行SIFT特征点提取,再利用特征点匹配方法实现视频目标跟踪,为了减小误配点,采用RANSAC方法来消除误配点。最后对算法进行了实验,实验结果表明,该算法可有效跟踪运动目标。     

基于尺度聚类仿射过滤的图像拼接算法

利用图像的SIFT特征点的位置和尺度组合成数据向量,通过对不同尺度特征点进行聚类分析得到具有较好稳定性的全局仿射变换.通过该变换对匹配特征点进行一致性过滤,并对图像拼接过程中出现的问题,构建了一种基于网格覆盖的拼接算法提高拼接效果和稳定性.通过实验对算法进行测试,在实验过程中,为度量过滤结果稳定性和边缘拼接效果,构建了相应的视觉和定量评价指标来对比算法性能.实验结果表明,提出的算法在图像拼接过程中具有较好的稳定性和拼接效果,具有较好的实用价值.     

基于SUKF与SIFT特征的红外目标跟踪算法研究

针对复杂红外背景下单一跟踪算法难以准确定位运动目标的问题,提出了基于尺度无迹卡尔曼滤波(SUKF,scale unscented Kalman filter)与尺度不变特征变换(SIFT,scale invariant featuretransform)相结合的红外运动目标跟踪方法。首先,通过SUKF算法对状态空间进行滤波估计,确定运动目标的初步位置,并以此建立局部SIFT特征检测域。其次,SIFT算法在该局部检测域内对运动目标进行特征提取与匹配,最终实现对目标的准确定位;同时,利用定位结果更新并校正SUKF的状态模型。实验结果表明,本文提出的基于SUKF-SIFT的跟踪策略与相关算法相比,体现出较好的跟踪效果与实时性能。     

基于OpenCV的双目立体视觉监控跟踪系统

现阶段的监控设备无法自主获取目标区域的距离信息,而且在一定范围之外,由于图像模糊程度加深而无法对特定个体进行识别确认。针对以上存在的问题,设计并开发了基于计算机视觉库OpenCV(IntelOpen Source Computer Vision Library)的双目立体视觉监控跟踪系统。利用OpenCV强大的计算机视觉和图像处理能力,结合自行研究的双目立体视觉测距改进法和轮廓搜索法,能实现对监控区域内的物体进行距离测量和轮廓识别。通过实验结果表明,基于OpenCV的双目立体视觉监控跟踪系统运行可靠稳定,在一定范围内达到了实验要求。     

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目标空间坐标计算及姿态估计

基于双目立体视觉的目标空间坐标计算及姿态估计方法、双目立体视觉系统标定和双目视觉系统校准技术,构建了三维场景中目标的空间坐标与图像中点像素坐标的对应方法.通过双目立体视觉系统采集目标图像,采用基于半全局立体匹配(SGBM)方法,实现了目标中心点三维坐标的计算,并通过背景差分的手段获得目标轮廓,获取目标在水平面的旋转角度,配合焦点所处的坐标位置标示,即可提取目标姿态信息.采用以上方法对电力仪表的姿态进行估计和验证,结果表明:设计的方法可以完成电力仪表的空间坐标计算以及姿态估计,可实现对电力仪表的准确抓取,为机器人在电力系统人工智能领域的应用提供参考.     

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.     

基于双目视觉的人脸追踪方法

机械臂自动调节电脑屏幕位置以适应人脸,在一定程度上可以方便人们工作并缓解工作疲劳,准确地识别并获取人脸的位置及姿态成为关键所在。针对人脸追踪准确率低下的问题,提出首先使用ZED mini双目相机获取图像,用双边滤波对图像进行预处理,然后使用Cam Shift算法融合TLD框架实现人脸追踪,最后对左右相机的图像进行校准对齐,再使用SGBM算法进行立体匹配,从而获取人脸的位置和姿态。试验结果验证,人脸识别准确率提高了6%,同时成功获取了人脸位置和姿态信息,实现了实时人脸追踪,满足试验要求。     

基于双目视觉的移动机器人动态目标识别与定位

提出了一种双目移动机器人实时动态目标识别与定位方法。该算法首先采用SIFT(Scale Invariant Features Transforms)算法提取目标特征,并结合双目视差特征进行目标匹配;然后通过区域增长方法进行目标区域的提取;最后结合双目视觉标定的模型对目标进行定位。实验结果表明:该方法在摄像机运动-目标运动情况下,能对局部特征未知或特征不明显的动态目标进行有效的识别与定位。     

基于双目视觉的物料三维空间定位算法

针对移动机械臂抓取物料过程中的三维空间定位问题,提出一种适用于双目视觉的物料定位算法。首先基于双目视觉成像原理,构建手眼矩阵,完成双目相机坐标系到机器人坐标系的转换;其次将注意力机制嵌入到主干网络的CSP结构中,采用一种YOLOv5s+CBAM改进网络结构,在自制的物料数据集上mAP达到99.1%,FPS为71,可实现物料抓取点位置的准确检测;最后针对抓取点立体匹配错误导致深度信息获取错误的问题,提出一种基于灰度值测距的SGBM改进算法获取深度信息。经实验检测,平均测距误差5.16mm,结合目标检测,可实现物料抓取点三维坐标的定位。     

机器人双目图像实时立体匹配算法

针对移动机器人平台上的双目视觉深度信息获取问题,研究了一种适用于动态图像序列的双目图像立体匹配算法.采用成熟的半全局立体匹配算法对图像快速立体匹配;分析了在复杂环境下的运动平台上完成立体匹配所面临的主要噪声干扰,包括白斑噪声和断层闪烁噪声;为此,分别提出了白斑滤波算法和视差图时间域滤波方法以抑制这两种噪声.试验结果表明,所提出的算法能够有效抑制动态双目图像在立体匹配时的噪声干扰,最终能够实时获得连续清晰的视差图序列.      

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。     

排球扣球动作的三维手势重建系统设计

为了精确、快速、低成本地获得运动员的排球扣球动作三维手势模型并对其进行数字化模拟,需要对排球扣球动作的三维手势进行重建系统设计。传统的基于多台Kinect的排球扣球动作三维手势重建系统设计方法,首先使用两台Kinect分别采集运动员排球扣球动作二维手势图像的点云数据,通过标定得到两台Kinect采集到的排球扣球动作二维手势图像姿态关系;然后基于标定结果,使用迭代最近点算法对两部分排球扣球动作三维手势图像的点云数据进行配准得到完整的排球扣球动作三维模型。存在重建成本高,噪声干扰严重导致重建系统失真严重的问题。为了降低噪声干扰,提高重建精确度,降低成本,提出一种基于立体视觉的排球扣球动作三维手势重建系统设计方法,首先通过传感器或摄像机等设备获取排球扣球动作二维手势图像,并对其进行平滑去噪;然后采用基于2D平面标靶的标定原理,建立摄像机成像的排球扣球动作三维手势图像几何模型并获得其参数;最后利用双目立体视觉算法实现对排球扣球动作三维手势图像的特征提取与匹配,完成三维手势重建。实验结果分析证明,所提方法可以提高排球扣球动作三维手势重建效率,提高重建精确度,降低噪声影响,具有更加广泛的使用价值。