单目视觉下道路场景车辆空间形态估算

针对受射影几何学的限制,单目相机无法直接获得准确的三维点云数据及目标尺度信息,难以获取目标的三维结构问题,提出了一种基于单目交通相机的车辆空间形态估算方法。首先建立道路场景的自动标定模型以获取3D-2D的投影映射及尺度信息,并基于“钻石空间”方法,利用统计轨迹直线及车辆边缘精确求取场景中的地平线,根据标定信息及灭点约束共同构建车辆空间形态的几何约束模型;然后在图像中提取车辆的实际投影约束,包括基于获得的车辆序列轮廓约束,及车辆自身边缘约束,并据此构建误差约束函数,估计车辆空间形态的投影误差;最后根据车辆的初始识别结果及先验信息,优化参数约束空间,并利用误差约束函数在约束空间中迭代求最优,得到精确的车辆空间形态信息。利用公开数据集BrnoCompSpeed及实际道路采集的视频数据共同验证该算法,并与现有类似算法进行比较。结果表明：该算法对于道路场景的适应性强,所需先验条件少,对于多种类型车辆在三维尺寸的估计精度高达94%以上。同时,该算法还可估算车辆实时的空间位置及相对于路面的偏转角度,综合空间形态估算的精度达到92%以上,且实时性较好,单帧多车的估算时间小于0.5 s。与现有算法相比,...     

单幅图像三维目标定位及重建

首先对图像进行拉普拉斯滤波处理,进而利用Canny算子对图像进行边缘检测,通过Hough变换检测目标图像,采用CAD辅助提取边界直线,基于灭点理论标定数码相机,之后采用透视投影模型中基于图像相对深度方法对图像三维信息进行恢复。最后计算出了目标物体的特征点三维坐标,实现目标定位。通过CAD实现模型的重建与显示。     

采用仿射迭代最近点的晶圆分割方法

针对依赖硬件设施的晶圆分割方法存在生产成本高、工艺复杂且分割效果不稳定的问题,提出以仿射迭代最近点(ICP)算法为核心的基于图像形状配准思想的晶圆分割方法。该方法采用Canny算子提取图像边缘,建立晶圆模板图像与目标图像的特征点集;对目标图像的边缘图像进行基于Hough的直线检测,得到粗略的晶圆矩形边框信息;以矩形左上角的点坐标作为匹配搜索区域的初始值进行基于仿射ICP算法的精确配准,通过晶圆产品图像与模板图像的特征匹配,实现晶圆的快速、准确分割。理论分析及实验结果表明:该方法计算复杂度较低,单独样本分割时间约为0.9s,样本分割精度明显高于其他算法,满足自动化生产线的实时在线检测需求。     

基于边缘导向的直边图像亚像素定位方法

通过边缘检测，把图像分为边缘区域和非边缘区域，然后在边缘区域内进行边缘定位．根据局部区域内边缘的直线特性，求得小邻域内直线段的高精度位置；再根据边缘区域内边缘的全局直线特性，用线段的中点来拟合整个直线边缘，得到亚像素精度的图像边缘．在拟合的过程中，根据直线段转角的变化剔除了噪声点，提高了定位精度．并且，根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点，给出了图像精确的矢量化结果．     

一种丝传动柔性手术器械的运动精度检测方法

自然腔道手术是经过自然体腔进入人体进行诊断的一种新型手术模式,手术过程中使用的柔性微创手术器械的运动精度检测对术中操作质量具有重要意义.在复杂的自然体腔环境下,针对丝传动柔性手术器械存在末端控制不稳、腔内操作受限的问题,提出了一种非接触式运动精度检测方法.该方法以自然腔道手术器械为研究对象,基于光学成像原理及图像处理方法检测手术器械的位置信息,具有通用性和易操作性.在此基础上进行固定角度摆动的单目运动精度检测实验,发现获取目标的位置坐标具有分布趋势,因此在单目检测的基础上,增加光轴垂直布置的相机,改进了获取目标位置坐标的计算方法,搭建采用双摄像机的优化测量实验平台.与单目视觉检测相比,优化实验水平方向的平均精度从±1.19 mm提升到±0.85 mm,方差从0.04减小为0.02;竖直方向的平均精度从±1.28 mm提升到±0.90 mm,方差从0.07减小为0.04,说明测量结果彼此波动的程度减小,可以直观地对器械运动精度进行评价.最后,通过提出精度影响指标w验证了图像处理过程的稳定性;通过全局误差点分布箱图说明了改进后的算法对相对误差点的集中化,进一步说明此方法优化提取数据,对运动精度检测具有可行性.     

一种非合作目标矩形面判定和顶点提取方法

基于单目相机和激光测距仪,文章提出从一幅图像中识别出非合作目标物体上的矩形面,并提取出4个顶点坐标的特征提取方法,为位姿的测量提供必要的信息;提出以激光点为参考,距离激光点最近的4条边界为矩形面边界的判定准则,并根据激光点到直线的垂足和边界端点约束排除干扰线段;该方法能有效地判定出矩形面且顶点定位准确,在空间机器人视觉伺服控制半物理仿真系统上得到了验证.     

基于自适应阈值的三维图像多尺度边缘检测

目的研究三维图像边缘检测中边缘的定位精度问题,根据多尺度小波变换的方法,提出一种自适应阈值三维图像多尺度边缘检测技术。方法首先对三维医学图像分解成多幅二维图像,再对图像直方图滤波平滑处理,消除噪声的影响,然后对平滑后的直方图进行多尺度分析,找出直方图的谷点,以不同尺度下的谷点比较后自动确定精确阈值,按照阈值对图像分割,然后对分割图像进行边缘检测,最后将多幅二维图像合成三维图像。结果实验表明,该方法能够自动准确选择分割阈值,准确检测三维图像的边缘。结论算法能解决人工估算阈值不够准确的问题,所检测到的三维图像的边缘能够满足目标识别和三维重建的要求。     

用于位姿测量的LED标识点坐标优选方法

单目视觉位姿测量过程中,被测物体与摄像机光轴之间的夹角随着姿态的变化而变化,并受到环境噪声、提取算法和摄像机等因素的影响,像平面的像点坐标存在不可忽略的误差,单目多角度标识点三维坐标测量方法实现了位姿测量过程和坐标测量过程的统一,能够减小图像中心提取误差的影响.本文研究了单目视觉位姿测量的误差传播模型,从摄像机图像误差出发,预测和估计输出姿态误差,选取最适合的单目多角度定位标识点坐标,实验结果证明本文提出的基于误差传播的定位标识点坐标优选方法能够有效地提高单目视觉位姿测量的精度.     

机械零件图像中直线边缘亚像素定位方法

以计算机视觉在机械零件几何参数检测的实际应用为例，提出了一种使用高斯拉普拉斯(LOG)函数检测斜坡状边缘的像素级位置，在已知目标为直线边缘的情况下，使用最小二乘线性回归把二维的边缘拟合降为一维边缘定位，从而使直线边缘定位达到亚像素级精度的算法．同时还进行了空间矩直线边缘亚像素定位算法与本文所提出算法的对比实验．实验结果表明：在低噪声图像中，两种算法的边缘定位精度均达到满意的结果，且最小二乘线性回归亚像素定位算法速度较快．     

一种基于图像轮廓信息的新视点图像生成算法

对于摄像机任意运动采集的序列图像，提出了一种基于轮廓对应的新视点目标图像生成算法．在此算法中，首先检测并提取图像中的轮廓边缘，将边缘分解为直线段，根据直线段间的相对位置关系实现不同图像间直线段的匹配，从而实现整幅图像问匹配．采集的参考图像首先转化到与视点连线平行的平面（称做校正图像）．然后，通过对校正图像匹配点线性插值生成对应于新视点的校正图像；最后将该生成的校正图像变换至最终位置，从而实现新视点图像生成．实验证明，该算法可应用于任何种类的图像合成，所生成图像可以获得清晰的边缘，图像质量较高．     

边缘直线拟合确定鱼眼镜头光心算法

为了去除鱼眼图像存在严重的畸变,需要对鱼眼相机进行标定,本文在已知相机参数表的前提下,提出了一种边缘直线拟合来标定最重要的镜头光心坐标算法.该算法利用像素点在图像平面上的物理尺寸及相机焦距,确定相机标定内参矩阵中水平轴和竖直轴的尺度因子.在部分内参已知的情况下,对光心的横、纵坐标在给定范围内进行遍历,校正点到拟合直线加权距离和最小的点,即为所求的光心坐标值.实验结果表明:与常规的标定算法相比,该算法得到的光心坐标减少了由于不精确参数使用带来的累积误差,提高了相机标定结果的精度.     

基于机器学习的三维数字图像虚拟场景重建算法

为使三维数字图像虚拟场景重建可以获得更优质的画面,提出一种基于机器学习的三维数字图像虚拟场景重建算法.首先分析场景的状态信息和呈现指令,得到图像重构的网格模型顶点分布位置,通过局部坐标法近似计算全局图像,校正局部细节,完成三维数字图像的渲染处理;然后以空间和尺度为特征点,在图像上构建窗口检测模板,应用分类器抑制离散特征点,去除冗余特征;最后根据拟合函数法求出平滑后的三维坐标重建三维曲面,将局部二维三角分割并映射到三维空间,实现三维数字图像虚拟场景重建.实验结果表明,该算法收敛速度较快,重建图像细节和边缘轮廓完整,整体效果较好.     

基于单目运动摄像机的三维物体运动参数估计

针对单目视觉监测系统摄像机和目标物体同时运动时,如何有效测量物体三维运动参数的难题,提出一种基于单目序列图像对插入虚拟视点的算法确定运动物体位姿及运动参数的方法。动摄像机连续采集运动物体的图像序列,根据摄影几何原理对摄像机和运动物体进行分析,结合本质矩阵的特性,估算空间物体运动参数。实验结果表明,该方法能够在为摄像机与目标物体同时运动的情况下,有效地估测出物体三维运动参数,且该方法简单有效,具有较高的精确度和准确性。     

基于Hough变换的印鉴差值匹配识别

提出了一种根据差值图像的线段参数进行印章识别的方法．首先完成目标图像与模板图像的精配准，然后对图像进行差值计算，用霍夫变换得到差值图像的直线段数．并用此直线段数作出判决．实验结果表明，利用该算法进行识别时正确性高，且所用时间短，效果好．所提供的方法在对6类目标60幅图像进行识别时总识别正确率高于85％．     

基于相机平行运动的圆几何参数的测量

提出一种基于相机平行运动的圆的几何参数测量方法.首先控制摄像机沿坐标轴平行运动采集图像,对投影椭圆图像处理以提取其边缘信息,利用极线约束求出椭圆的边缘匹配点对,再将匹配点对投影到三维空间求出圆边缘点的实际坐标,采用空间圆拟合求取圆的直径、几何中心和圆度误差.实验结果表明,该方法可以较好地求取空间圆的几何参数.     

多特征融合的道路场景语义分割算法

为提升道路场景语义分割的性能以及实际应用性,本文将传统的图像处理算法与深度学习技术相结合,提出了一种多特征融合的轻量级道路场景语义分割网络模型。该模型首先利用颜色空间转化、图像均衡化、边缘检测等算法来对图像多种特征信息进行增强;其次,以深度可分离卷积为基本单元搭建高效率特征提取结构,对特征增强后的图像进行信息融合和提取,并结合跳层上采样操作完成初步分割;最后,引入边缘检测支路来对分割图像的目标边界信息进行细化,保障网络高精度分割。通过实验结果表明,所提网络在分割精度、计算效率上得到了较好的平衡,同时,在实际变电站道路场景应用中,该网络也能实现高效语义分割,为巡检机器人提供有效的道路信息。     

数控加工三维空间刀具半径补偿算法研究

为解决数控加工三维刀具半径补偿问题,研究了空间直线加工刀具半径补偿原理及实现方法,提出采用矢量算法求解编程轨迹刀心点坐标的方法,利用空间直线参数方程及空间直线公垂线性质解决转接点坐标,推导出适合于三维刀具半径补偿的通用公式,避免了由于转接角的不同造成的转接点的复杂求解及投影算法造成的误差。     

光笔式三维坐标视觉测量方法研究

基于便携式双目测量系统,提出了一种新型便携式光笔测量方法。利用标定参数已知的双目像机进行图像采集,结合图像坐标系与空间坐标系的对应关系求得标志点空间坐标;利用最小二乘方法拟合空间直线,得到测头三维坐标与标志点三维坐标数学关系,求解测头坐标。实验结果表明,在摄像机视场范围内,空间坐标测量精度达到1 mm,证明了该光笔测量系统的实用性。     

基于颜色和边缘特征的球员目标分割方法

为实现球员目标的准确分割,针对图像的颜色特征和球员的边缘特征提供的信息进行融合处理.首先对图像进行高斯滤波预处理,借助Matlab软件对图片进行了像素分析和筛选,并通过Prewitt算子进行边缘检测,以及Bresenham算法进行了直线扫描确定了边界线的起始,经过形态学运算将图片中直线段去除.并完成最终处理,将球员目标分割出来.其优点在于不受球场光照和阴影的影响,能够自动将观众等背景过滤,即使在复杂背景下也能较为准确的将目标分割出来.     

红外序列图像中运动小目标的检测方法

研究红外图像中运动小目标的检测和跟踪问题．根据红外图像中背景干扰和噪声的特点,采用梯度倒数加权低通滤波器对图像进行滤波．在目标分割和标记后,沿目标轨迹进行能量积累以搜索和跟踪小目标．实验结果表明,该方法能极大地提高实际红外目标图像的信噪比,改善目标分割效果,能有效地进行小目标的检测和跟踪,尤其适用于目标遮掩或偶尔出现目标丢失的情况．