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。     

基于边缘特征的渐进匹配方法

立体匹配是立体视觉中恢复景物深度信息的关键步骤。本文在综合考虑基于面积的匹配方法和基于特征的匹配方法基础上,将面积匹配与特征匹配相结合,提出了一种基于边缘特征的渐近式立体匹配方法。该方法以阈值二元组控制下的边缘特征为对象,通过匹配约束和迭代运算实现了立体匹配,实验结果证实了该方法的有效性。     

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.     

坐标网格立体视觉测量中的图像匹配技术

利用立体视觉技术，实现对板料成形分析中应用的大批量坐标网格的变形进行无接触自动测量与分析，以减少工作量并提高测量的速度和精度．主要针对圆形坐标网格变形的立体视觉测量中的图像匹配技术进行了研究．在对网格图像进行特征提取与编码的基础上，实现网格单元的子域匹配，并通过对摄像位置进行预约束，建立起左右对应像素点纵向图像坐标间的约束关系，从而实现左右图像特征点的快速准确匹配方法．该方法程序实现简单，匹配结果可靠，无二义性，可推广应用于其他具有相似结构特征的三维图像的立体匹配中．     

三目立体视觉中线段基元的匹配方法研究

提出了利用金字塔图传播匹配的三目线段基元立体视觉方法。该方法中匹配起始三元组的选择建立在透视投影的可靠基础之上,而进行传播匹配大大限制了搜索范围,因而可以加速计算,并避免了可能的误匹配。传播匹配利用立体图像组在二值边界图像金字塔图中的结构相似性,而整个匹配结果的考察与认定是通过传播率的比较实现的。该方法能够有效地克服双目立体视觉方法的某些本质局限性,确保匹配结果精确可靠。     

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.     

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。     

一种快速高精度立体视觉光条匹配算法

提出一种用于视觉检测的快速高精度立体匹配算法,利用投影和透视变换理论以及矩阵转换知识建立了摄像数学模型及双目视觉传感器模型,并给出摄像机模型中各种参数的求解方法;在外极约束理论的基础上,提出了外极斜率匹配方法,从而实现空间光条快速精确匹配。实验取得了令人满意的结果,并且该项技术已成功地应用于国家“８６３”重点攻关项目。     

一种基于多邻域非线性扩散的动态规划全局立体匹配算法

双目立体视觉匹配通过两幅具有一定视差的图像获得精确、稠密的视差图。为了解决动态规划立体匹配算法橫条纹瑕疵以及精度低的问题,提出了一种基于多邻域非线性扩散的立体匹配算法。该算法采用AD测度函数构建视差空间,根据行列像素之间的约束关系,基于非线性扩散的代价聚合方法,通过图像边缘的动态优化寻求全局能量函数最优值得到稠密视差图。在Middlebury测试集上的实验结果表明,该算法的平均误匹配率为5.60%,相比IIDP动态规划全局匹配算法,精度提高了39.9%,有效地解决了横向条纹问题,改善了边缘模糊情况,且提升了算法的稳定性。与其他全局匹配算法相比,本文算法误匹配率降低了38.2%,在图像参数的11个指标中有9项指标排名第1。     

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。     

立体视觉双目图像MAP的优化复原方法

为了有效地对立体视觉双目模糊图像进行复原,提出一种动目标双目图像MAP的优化复原方法,将双目运动模糊图像的复原问题转化为在模糊核路径关系约束下的双重循环MAP优化估计问题,在保证模糊核路径对应关系前提下,对双目图像进行去模糊。建立了双目图像模糊核路径的对应关系模型,将关系模型作为约束条件式,嵌入到基于模糊核和双目原图像的MAP优化估计过程中,通过双重循环迭代获取双目图像的模糊核和清晰图像。实验结果表明,该方法能够有效地去除立体视觉双目图像的模糊。     

Transparency and the uniqueness constraint in human and computer stereo vision

The sensation of depth that is obtained with human binocular vision results from the differences in the projection of the world onto the two retinae. The process entails solving the problem of stereo correspondence, which involves choosing the correct matches between left and right image features. Many computational models of stereo vision assume a uniqueness constraint on stereo matching-that is, each feature identified in one image should eventually be matched with only one feature in the other image. This constraint would seem to be justified, as allowing non-unique matches would be tantamount to supposing that the scene entities to which matches relate are in two places at once. The value of the uniqueness constraint for eliminating false matches has been demonstrated in a variety of stereo algorithms. Yet on the basis of psychophysical results Weinshall concluded that it was not used by humans in dealing with certain types of ambiguous random-dot stereograms. We have now tested how Weinshall's stereograms are dealt with by PMF, a stereo algorithm which uses a unique-matches selection procedure in conjunction with a purely local similar-disparity support scheme. We found that PMF produces results that are closely analogous to the psychophysical results. This suggests that Weinshall's experiments should not be interpreted as evidence that the human stereo mechanism establishes non-unique matches.     

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.     

双目立体机器视觉检测系统及其应用

为了快速准确地获得被测物体的三维立体尺寸,双目立体视觉检测系统是有效解决方案之一。经过精密标定的双且视觉系统,可根据两摄像机的视差,准确计算空间物体的三维形貌尺寸。双目视觉系统的标定技术及立体匹配技术是决定测量数据质量的关键环节。设计了高精度视觉标定系统,有效解决了立体匹配的难题,所开发的便携式立体测量仪,可以快速准确地获得大型物体的稠密三维坐标点云。在不喷涂显影荆的情况下,解决了黑色物体和反光物体的三维测量难题,可广泛应用于摩托车、汽车、模具、服装鞋帽以及逆向工程设计中。以逆向工程的3D轮廓测量为例,介绍了双目立体视觉技术及其应用。。     

光轴外扩式布置的双目相机图像立体校正

摘要： 针对宽视野光轴外扩式布置双目图像采集和显示系统的图像立体校正问题,利用三维重建误差,提出了一种基于双目图像视差特性的立体校正方法.在分析光轴外扩式布置双目相机图像视差特性的基础上,针对相机光心与显示投影中心间的位置误差和相机光轴与显示视轴间的角度误差,建立图像仿射变换、水平视差畸变和垂直视差的校正函数,利用一组空间采样点的三维重投影误差作为目标函数通过优化方法求解校正参数.仿真实验表明：在视轴外扩夹角为30°时,本方法可以有效地消除光心位置误差和光轴角度误差对图像视差造成的影响.真实图像校正实验表明：校正后的图像水平畸变小,在显示宽视野双目图像时,能保持正确的三维立体感.
关键词：中图分类号：文献标志码： A     

存在镜面反射时的双目立体匹配

传统的立体匹配方法建立在Lambertian的漫反射模型之上,漫反射模型的立体匹配在一个图像的大多部分是有效的,但是在处理图像中包含镜面反射的部分时结果会产生严重的匹配错误。笔者利用漫反射和镜面反射在灰度和最大色度上的不同,分离出镜面反射的像素,然后采用一种针对镜面反射的匹配测度,在图像中漫反射部分和镜面反射部分都能匹配得到正确的视差。结果证明了方法的有效性。     

稳定高精度的双目立体视觉测量系统标定方法

为了提高和稳定双目立体视觉结构光测量系统的精度,提出一种简单有效的标定流程及基于极线几何约束优化双目立体视觉结构光测量系统外部参数的方法.采用平面板标定理论分别标定左右摄像机的内部参数,将标定的内参数作为双目标定的内参数在多视角下标定双目测量系统的外部参数.利用极线几何约束,通过最小化多视角下同一对应点的极线误差,优化计算双目测量系统的外部参数.实验结果表明,该方法计算得到的双目测量系统参数使得测量系统在整个测量空间体积内的测量精度高且稳定,在双目立体视觉测量系统的工业化检测应用中具有重要的意义.     

基于双目视觉的服务机器人仿人机械臂控制

机械臂逆运动学、目标识别与定位是服务机器人手臂控制中的关键技术.为了更好地与复杂多变的非结构化环境进行交互,提出一种应用于服务机器人平台的基于双目视觉的仿人机械臂控制方法.给出一种针对6自由度手臂的逆解算法,并采用基于双目视觉与颜色分割的目标识别方法.然后,根据识别出的目标三维坐标信息控制机械臂完成特定任务.本方法在家庭服务机器人上得到了验证.     

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.