计算机视觉技术测量飞机模型位姿试验

运用计算机视觉技术对测量飞机模型位姿进行研究.通过CCD获取飞机模型姿态变化前后的多幅二维投影图像,运用计算机视觉理论进行特征点的提取、匹配,最后实现特征点的三维重建并通过重建出的空间点计算出飞机模型的位姿.     

基于运动轨迹的单目相机位姿自标定方法

为了减小轨迹图像分析中的透视效应,使用提取出的运动平面目标特征点,基于相机小孔成像模型与目标特征点运动约束,构建了一种相机位姿的自标定模型来标定相机位姿.通过标定的相机位姿,可将轨迹进行重投影,实现了将轨迹图像校正为正投影图像.实验结果表明:本标定模型使用跟踪到的运动目标进行相机标定,相机位姿的标定精度优于张正友标定法.     

基于投影直方图提取目标感兴趣区域的新方法

提出了一种基于灰度投影直方图获取单幅检测样品的目标感兴趣区域的方法,并利用鲁棒的图像匹配算法生成参考图像.首先,采用改进的灰度投影直方图法获得单幅图像的检测样品感兴趣区域,建立感兴趣区域提取模型;其次,利用基于形状的特征匹配算法学习样品图像,生成印刷品检测的参考图像,在此基础上,提出基于图像金字塔数据结构的分层匹配方法.实验结果表明,该方法能够在87 ms内获取首张图像样品感兴趣区域,并且图像匹配过程对图像之间存在的明暗程度、旋转变化等干扰具有良好的鲁棒性,匹配精度可达95%,匹配时间为152 ms,可快速准确地生成参考图像.     

2D-3D配准中的初始位姿估计方法

针对2D-3D医学图像配准过程中存在的初始参数变换范围小和配准对象单一等局限性,提出了一种基于参数映射和图像分割的初始位姿估计方法,扩大了三维物体空间参数的起始运动偏差范围,解决了骨科手术导航系统在配准过程中可估计参数少和多骨块图像配准难等问题.首先,使用区域生长算法对多骨块影像进行图像分割与感兴趣目标的提取,完成待配准目标数据的获取.其次,基于正交融合投影原理构建投影成像模型,将空间刚体变换参数分解到正侧位平面上,建立空间参数与平面参数间的映射关系.然后,将投影生成的正交双平面模板与对应目标图像进行匹配,并将得到的正侧位平面配准参数转换为空间参数,从而完成三维物体初始位姿的有效估计.最后基于颅骨、完整股骨和骨折股骨的CT数据对该方法进行验证,并与传统2D-3D图像配准方法进行对比研究.实验结果表明,所述方法可使5个空间参数的初始变换范围达到±30 mm或±20°,并且对在该范围内的不同研究对象都展现出良好的初始位姿估计效果.与传统图像配准方法相比,基于上述方法进行2D-3D迭代优化的整体配准时间平均缩短46.5%,单个平移参数配准精度最高提升69.2%,单个旋转参数配准精度最高提升9...     

基于目标区域颜色与纹理特征的图像检索

该文提出一种基于目标区域的图像检索方法。该方法首先利用色度直方图完成对图像目标区域的提取；然后以目标区域的纹理特征作为全局图像的特征向量进行图像间相似度的检索。该方法综合利用了图像的颜色及纹理特征，并根据人的视觉习惯以图像目标区域的特征作为图像的检索特征。实验表明，该方法在检索效果和检索效率上都优于利用单一特征或全局特征的检索技术。     

一种基于改进视觉注意模型和局部自相似性的目标自动检测算法研究

针对基于视觉注意模型的检测算法只能检测到图像中的感兴趣区域,无法准确地提供目标的轮廓和位置的不足,提出了一种基于改进视觉注意模型和图像局部自相似性的目标自动检测算法。通过增加运动速度和运动方向特征改进了经典的Itti视觉注意模型。利用改进的视觉注意模型提取感兴趣区域,提高了视觉注意模型的检测能力。再利用图像在边缘处具有良好的局部自相似性,实现了基于图像局部自相似性的目标检测算法。实验表明,算法能快速检测到图像中的目标感兴趣区域,并对其进行精确分割和定位。     

基于在线重建的遥操作预测显示系统

为了提高遥操作的操作效率,采用一种基于单目视觉的预测显示方法来解决时延导致的视觉反馈滞后问题.该方法通过基于地图的相机位姿估计算法来实时跟踪机器人的状态,在线构建机器人工作环境的三维几何结构模型,并结合多纹理映射技术进行渲染,将模型重投影到预测视点下,得到逼真的预测图像.搭建了一个基于客户端-服务器端模式的系统平台,用于未知环境下的遥操作.结果表明,在总长为7.112 m的摄像机运动轨迹中,位姿跟踪的平均误差约为0.015 m.该系统不仅能提供预测图像,而且支持生成任意视点的图像,有利于操作者从各个角度观察机器人工作场景.     

基于角点特征的几何形状中心定位

图像特征点中心定位是位姿测量中求解位姿的关键．针对同一图像有多个几何形状的问题,首先利用开源计算机视觉库OpenCV对原图像进行区域分割,得到目标区域的边缘,其次将每个区域进行像素填充;然后用Harris算法进行角点检测;最后根据角点坐标再计算中心点,并将文中算法就一幅图像中有单个几何形状的情况与原始Harris和改进的Harris算法从准确率和效率上进行了比较．实验证明,这种中心定位算法不但提高了准确率和效率,而且误差可以减小到1个像素以内．     

自动判别基坑支撑位置的图像识别方法

提出了一种基于设计信息的基坑支撑位置图像识别方法.首先,在室内相机标定的基础上对采集到的基坑图像进行镜头畸变校正;然后,利用控制点法确定相机在真实世界坐标系中的位置和姿态(以下简称位姿);根据针孔摄像机模型成像原理将支撑区域投影到图像上;再对形成的支撑图像区域进行特征提取,使用颜色分量关系对图像特征进行分析,以达到判断支撑是否施工完毕的目的;对基坑的所有支撑进行循环判断,最终得到当前基坑施工的支撑位置.与传统数字照相识别方法相比,能有效避免复杂施工现场环境的干扰;最后,给出了一个基坑支撑位置识别的工程实例.结果表明,基于设计信息的识别基坑施工过程支撑位置的方法是有效可行的.     

基于机器视觉的微工作台位姿三点法测量

基于机器视觉,提出一种全行程检测六自由度微工作台三维运动位姿的新方法,此方法可利用单目视觉来实现目标的三维位姿检测.用三个固定在微工作台上的标准球的球心作为标志点表征工作台在三维空间的位姿,通过固定好的摄像机对工作台上三个标准球在三维空间的视觉跟踪,检测标准球在视野中位置和直径的变化,判断球心在固定坐标系的三维坐标,建立图像空间与物空间的映射模型,得到工作台在三维空间的位姿,进而检测到工作台在每个采样时间的运动误差.     

基于混合投影峰分析的人眼定位方法

利用灰度投影曲线检测预处理后的人脸图像眉眼区域,并分割左右眼区域;结合梯度投影和方差投影函数构造区域混合投影函数,分别对左右眼区域进行混合投影;分析一系列的投影峰,筛选后得到眼睛中心的准确位置.在ORL和BioID人脸库上的实验表明：在姿态和光照变化较大及佩戴眼镜的情况下,利用混合投影函数峰分析定位眼睛的结果优于单个投影曲线.     

卷帘式快门CMOS数字相机测速算法

为精简相机测速成图像的处理过程, 在研究卷帘式快门相机的工作原理及特点的基础上, 建立了三维空间目标与相机成像目标间的透视投影模型, 并对空间运动目标和平面运动目标的测速算法进行了详细的理论推导和实验测试。结果表明, 采用卷帘式快门CMOS数字相机的测速方法可准确测量平面运动目标的位姿和速度, 测试结果可靠, 测速精度误差在允许范围内（3%）, 在未来的交通监管领域有广阔的发展空间和应用前景。     

基于模型动态切换的运动目标实时跟踪

针对视频监控系统中运动目标的跟踪问题,提出了一种基于模型动态切换的实时跟踪方法.在运动目标分割之后,跟踪系统有效判定运动目标的遮挡状态,对未遮挡的运动对象采用基于区域的跟踪模型,对于相互重叠的运动对象采用基于SIFT特征的窄基线图像匹配模型.基于区域的跟踪模型采用简单的目标区域特征以及运动预测属性,实现快速地跟踪.基于SIFT特征的图像匹配模型利用被跟踪目标在相邻图像帧之间很小的尺度和外形变化以及基于目标区域位置预测出的有限运动范围,实现快速的窄基线小范围SIFT特征匹配和跟踪.实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,能有效实现复杂遮挡场景下的多目标实时跟踪.     

压缩感知在感兴趣区域编码中的应用

针对面向目标探测识别的无线图像传输应用,为了解决探测识别任务对图像质量的高要求与无线信道带宽约束之间的冲突,提出一种基于压缩感知的编码方法。鉴于压缩感知优秀的抗干扰特性,利用其进行图像压缩,并将位平面提升技术引入压缩感知。首先,对图像进行分块压缩感知,然后,对获得的信号进行量化、位平面分解;然后提升感兴趣区域位平面,并分别给出3种不同的感兴趣区域位平面编码方案;最后,在解码端通过解码、阈值迭代法重构,得到感兴趣区域质量优于背景的重构图像。实验结果表明,在相同码率下,重构图像的感兴趣区域PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)高于通常的压缩感知编码方法,验证了方法的可行性和有效性。因此,基于压缩感知的感兴趣区域编码方法能够提高无线图像传输效率,从而更好地满足目标探测识别的需求。     

基于区域生长和水平集的肝脏提取分割算法

为了克服传统的以单幅图像作为信息来源的水平集模型分割复杂背景图像的局限性,结合区域生长法和水平集方法各自的特点,提出了一种新的由多幅图像信息构建的水平集分割算法模型。在运用水平集方法分割人体腹腔图像前,首先运用本文提出的一种有效的区域生长法在腹腔图像中得到肝脏的粗略分割结果作为先验形状图像。通过先验形状图像在Chan-Vese模型下控制水平集的演化,使活动轮廓的先验形状信息融合到水平集分割算法模型中,同时,利用Li模型在人体腹腔图像中进一步获取肝脏的边缘信息。这种融合多幅图像信息的复合水平集分割算法模型能够充分利用图像信息,有效地描述水平集方法中活动轮廓与目标区域肝脏的关系。通过实验验证,提出的算法模型能够很好地从人体腹腔图像中提取出肝脏区域。     

基于图像矩的机器人视觉伺服

区别于图像的简单几何特征,利用图像的全局特征描述子－图像矩特征作为图像作征信息,推导了矩特征变化量与相对位姿变化量之间的关系矩阵,即图像雅可比矩阵。针对平面视觉伺服控制,利用了所推导的基于矩特征的图像雅可比矩阵,在不需要知道目标的成像高度、摄像机焦距及不需要精确标定的摄像机外部参数的情况下实现了基于图像的视觉伺服控制,最后给出了仿真与实验例子,表明了矩特征的有效     

基于局部最大熵的多目标图像分割方法

提出了利用图像局部最大熵进行区域增长的多目标分割方法．以局部熵最大值作为目标种子,运用区域增长技术实现多目标分割,用图像的局部熵值相似性判决准则和图像灰度相似性判决准则对复杂多目标砾石图像进行了实验．实验结果表明,用图像局部熵相似性判决准则的图像分割结果优于用图像灰度值相似性判决准则的图像分割结果．     

基于云理论的图像分割新方法

针对区域生长算法的种子点初始化和生长准则问题,提出了一种基于云模型和区域生长的图像分割方法.该方法首先利用云变换对图像进行变换生成云模型,然后利用云模型的Ex作为区域生长的种子点,以云的极大判定法则作为区域生长准则进行区域生长,获得最终的分割结果.这种分割方法不但克服了区域生长法种子点和生长准则选取不当而产生过分割和欠分割的不足,而且很大地提高了云模型分割图片的速度,实验结果证明,该方法可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法.     

电力隧道机器人巡检目标坐标定位的共轭搜索

电力隧道环境机器人巡检目标坐标定位过程中,利用传统搜索算法会产生信息损失,从而导致搜索定位 结果存在精度不够理想问题。为此,提出了一种共轭搜索算法。该算法通过搭建机器人巡检模型,得到反映机 器人位姿的坐标系,然后通过共轭算子规划设置机器人搜索路径。机器人沿着设置的搜索路径采集实时巡检 图像,并根据特征值识别图像中的目标节点。解算机器人在巡检过程中的位姿,并结合手眼标定和空间坐标的 测量结果,实现机器人巡检目标的搜索和坐标定位。对比实验结果表明,所提出的共轭搜索算法对目标位置的 定位环境风险评价( EＲA: Environmental Ｒisk Assessment) 指标更趋近于0,与传统搜索算法相比具有更好的定 位精度。     

基于改进ICP算法和CAD模型库的单目视觉位姿测量

针对单目视觉条件下测量三维物体的位姿问题,提出一种基于改进迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法和CAD(computer aided design)模型库的单目相机位姿测量方法.首先,利用OpenGL绘制物体几何模型,基于一系列虚拟观察点得到物体在虚拟相机下的投影图,提取边缘点集构成模板库;然后,通过改进的Hausdorff距离将待处理图像的边缘点集与模板库的点集模型进行匹配,得到粗略位姿,再在此基础上采用改进的ICP算法对待测图像的边缘点集与物体三维边缘点集进行迭代优化得到精确的位姿参数.实验结果表明,该方法求得的位姿参数误差较小,进而验证了所提方法的有效性.