一种灵活的立体图像校正方法

针对现有立体图像校正算法在校正图像时容易引起分辨率及图像内容损失的问题,提出了一种新的立体图像校正算法.首先突破了传统基于标定的校正算法必须使摄像机水平轴平行于光心连线方向的限制,提出了一种能够灵活选取坐标轴方向的方法.然后将光心位置差异引起的垂直视差分解为两个与光心位置相关的分量,并利用最小二乘法估计出一个相似变换和一个仿射变换,完成对摄像机光心的校正.实验结果表明,所提出的算法生成的左右立体图像的分辨率及内容损失大约近似仅有欧几里得方法的1/2,且对垂直视差的消除要优于欧几里得方法.     

直线约束和不同相机间距的立体图像克隆算法

为了满足用户处理3D图像的需求,本文提出一种基于直线约束和不同相机间距的立体图像克隆算法,将源立体图像的指定区域通过迭代调整的方式精确克隆到目标立体图像中.首先采用一种轮廓线确定的方法来调整用户绘制的轮廓,然后提出一种基于相机间距和视差的缩放因子,并利用透视缩放函数、直线约束函数、视差约束函数和位置固定函数来调整源立体图像指定区域的大小,以保证精确克隆后立体图像视差的一致,且不发生结构失真.实验结果表明,所提算法能够对不同相机拍摄的立体图像进行精确克隆,显示效果更佳.     

基于双目视觉的田径运动员犯规动作智能识别方法

提出基于双目视觉的田径运动员犯规动作智能识别方法。通过双目相机获取田径运动员动作图像，立体校正双目相机以及实现图像的行对准，获取田径运动员动作深度图像；将提取的前景图像输入双流卷积神经网络模型中，通过批量归一化、非局部特征提取以及A-softmax损失函数，智能识别犯规动作。结果显示：该方法可有效完成图像立体校正，背景扰动影响指标值均低于0.025,精准识别田径运动员犯规动作。     

基于小波的子空间投影立体图像编码算法

在三维成像系统中 ,常用的显示方法是采用“立体对”——从不同观察点获得的同一景物的一对图像 .在立体对中 ,两幅图像之间存在着大量的双目交叉冗余度 ,在带宽有限的信道中传输时 ,需要采用编码压缩算法予以去除 .近年提出的子空间投影技术 (SPT) ,把视差估计 (DE)和视差补偿 (DC)同二维低阶近似相结合 ,对立体图像进行编码 ,得到了比较好的效果 .但这需要对投影系数也进行编码 ,因此 ,增加了立体图像的编码比特数 .此文所提出的一种基于小波的子空间投影技术 ,可在基本不降低图像视觉质量的情况下 ,减少图像的数据量 .     

基于光线跟踪的虚拟场景立体图像对视差研究

立体图像对的视差是立体显示的基础,双目立体显示的基本原理就是将具有视差的立体图像对中的左右眼图像分别送入左右眼中,从而产生立体感.本文给出了一种在虚拟场景中利用光线跟踪计算立体图像对视差的方法,生成了视差图和深度图,并对视差的特点和影响视差的因素进行了分析.     

计算机图像立体显示

计算机或ＣＲＴ（阴极射线管）立体显示系统通常分为两类：时间并行系统和分时系统．本文介绍了分时系统计算机立体图像的建立和显示，给出了实现立体显示的两种计算方法，即离轴投影和同轴投影，讨论了影响显示立体感的决定因素———水平视差，以及影响显示效果的双目间串扰、重影、ＣＲＴ更新速率等因素     

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.     

连续性健美操动作图像视觉误差校正方法分析

为了解决传统方法校正后图像容易出现模糊或锯齿效应,视觉误差校正效果不好的问题,研究了一种新的连续性健美操动作图像视觉误差校正方法。通过JAI相机(丹麦)逐行扫描电荷耦合器件(CCD)相机转换成视频信号,得到的信号通过图像采集卡采集,转化成PC机可处理的数字信号,通过全息投影获取连续性健美操动作图像。按照视觉误差完成对图像像素集视差函数的配准,通过向量量化技术实现对图像的亚像素级模板匹配,对经处理的连续性健美操动作图像进行分形编码处理,为视觉误差校正提供依据。对连续性健美操动作图像进行编码和解码处理,求出和原始图像间的误差,获取误差图像,对其进行插值处理,获取误差补偿结果,实现连续性健美操动作图像视觉误差校正。结果表明:经所提方法处理后的图像无显著的视觉误差,峰值信噪比和结构相似性很高。可见所提方法主观和客观评价结果好。     

基于双目视差的液晶三维立体显示系统设计与实现

三维立体显示技术可以立体地再现物体,观察者如同置身于真实场景之中。本文研究了基于双目视差的三维立体显示的原理,搭建了基于线性偏振光的立体显示器,采用三维建模工具3ds MAX完成了三维立体显示数据的创建与显示。     

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。     

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。     

基于双目视觉模型的炮弹落地姿态测量方法的研究

炮弹的落地姿态和速度等对炮弹的威力有很大的影响，本文通过放置在炮弹落地区域附近的双目跟踪测量系统测量炮弹的序列图像获得炮弹的姿态、速度和轨迹等参数。由于双目摄像机左右两幅图像上对应区域的灰度值并不相同，所以灰度匹配方法难以得到炮弹图像的正确匹配；并且由于视差的原因，同时获得左右两幅图像上的炮弹轮廓线，不是炮弹的同一轮廓线。本文提出提取炮弹的中轴线计算炮弹的俯仰角和偏航角的方法。通过获得的亚像素精度的炮弹顶点坐标计算炮弹的运动速度和轨迹。为了进行多目标测量，本文还对多目标匹配测量进行了研究，模拟实验结果表明本文提出的方法有结构简单和精度高的优点。     

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。     

基于计算机视觉的三维激光扫描测量系统

介绍了基于计算机视觉三维激光扫描测量系统．该系统主要由双目视觉测量探头、图像采集卡、扫描机构及其控制部分组成．通过两个摄像机同时摄取一个扫描激光光条的图像，经图像匹配，利用视差，可计算得到光条上所有点的位置以及深度，即被扫描物体表面的三维信息．就系统中的摄像机标定、图像采集、特征提取、图像匹配及三维信息恢复等主要工作过程进行了论述．     

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.      

基于四目系统的复杂表面高精度密集空间点云获取方法

在敦煌莫高窟文化遗产数字化保护中,针对基于立体视觉的方法对目标进行三维重建时,复杂表面缺乏特征点,难以获取高密度和高精度空间三维点云的问题,提出了一种基于投影和四目立体视觉的方法。首先,采用投影仪向目标投射黑白棋盘格,并检测角点;然后通过软件细分,将棋盘格在横向和纵向分别平移9次,将棋盘格角点数扩展81倍;最后,用基于四目立体视觉系统的匹配策略,短基距系统用来立体匹配,长基距系统用来计算空间坐标,获取均匀、高密度和高精度的三维点云。实验结果表明:与传统的Harris算子相比较,所提方法获取的三维点云数据能更准确地描述目标的三维结构,点数在数量级上有提高。精度方面,所获取三维点云空间坐标的绝对误差小于1 cm,相对误差小于10%。     

基于交比不变和间距比不变的线阵相机畸变标定方法

基于线阵相机双目视觉成像技术可有效检测汽车底盘异物,保证人员安全。但相机畸变影响几何量测、三维重建精度。并且由于线阵相机与面阵相机的成像模型不同,造成适用于面阵相机畸变校正算法无法直接运用在线阵相机当中。通过研究面阵相机的畸变成像模型,结合线阵相机的成像特点,推导出线阵相机的畸变成像模型。利用交比不变性和间距比不变性,结合线阵相机的畸变成像模型,建立二元畸变方程组;并利用等间距条形标靶获得相应参数。最后对新方法进行了真实图像校正实验,证明该方法畸变标定简单易行,有效。     

多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法

针对多轮廓三维立体模型进行高精度建模中,因为视觉切换和光线强度衰减产生斑点和投影,需要进行投影检测分离,提高图像品质的问题,提出一种基于相似度特征纹理分割的多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法.该算法先根据已知的多轮廓三维模型雏形对所有的建模点进行遍历建模分析,再对遍历后的建模点进行模型重构,构造含积分递推多项式的平面起控基函数,最后采用多轮廓图像的曲线混合函数初始化检测模型,得到改进的三维立体视景图像投影检测迭代方程,用相似度特征纹理分割方法实现对视景图像的投影检测改进,解决了图像投影检测不准确的问题.仿真结果表明,该算法能有效实现对图像的投影检测分离,图像成像保持度更好,提高了图像成像品质.