基于双目立体视觉的孔洞填充方案研究

主要研究基于双目立体视觉重建三维模型的孔洞填充方案。在重建三维模型过程中,视差图出现的孔洞造成重建模型的深度信息缺失和不连续现象。针对这个问题,提出使用双边滤波器、中值滤波器和形态学处理三者融合的方案。实验结果证明,融合方案有效地实现孔洞填充,进一步解决三维模型深度信息不连续性问题。     

基于双目立体视觉的孔洞填充方案研究

主要研究基于双目立体视觉重建三维模型的孔洞填充方案。在重建三维模型过程中,视差图出现的孔洞造成重建模型的深度信息缺失和不连续现象。针对这个问题,提出使用双边滤波器、中值滤波器和形态学处理三者融合的方案。实验结果证明,融合方案有效地实现孔洞填充,进一步解决三维模型深度信息不连续性问题。     

基于功能磁共振成像的立体图像分辨

视觉是人与外界互动获取信息的主要手段,而双目视差信息是人脑估计外界环境深度结构的重要视觉线索之一.因此,研究人脑处理双目视差的神经机制对了解人类的视觉系统意义重大.功能磁共振成像(f MRI)技术为双目视差研究提供了有效手段.目前在f MRI研究中,虽然已经有很多研究利用f MRI技术深入探究了人脑处理双目视差信息的神经机制,但是利用该技术采集的人脑信号如何分辨包含双目视差信息的立体图像依然有待研究.针对这一问题,设计了一种基于f MRI的实验,该实验选用随机点图生成人造立体视图像作为实验刺激;相较于自然立体图像,该种立体图像可以更加方便地提取出立体图像中包含的图像特征.结合实验特性提出了一种基于lasso回归算法的体素编码模型,该模型利用了视觉感受野的稀疏特性,可以较好地借助立体图像中的二维特征并对fMRI数据进行编码分析和解码分析.其编码分析结果表明利用体素编码模型可以较好预测人脑接收立体图像的脑信号的体素广泛分布在人脑的各个视觉区中,并且大部分体素分布在初级视区V1、V2d和V3d中.解码分析结果表明,初级视觉区V1可以利用立体图像中的二维特征实现立体图像的识别,并且背侧视觉区V3d、V7和h MT+/V5可以与V1协同工作进行立体图像的识别.     

图像三维模型重建方法研究

提出一种基于数据挖掘技术的图像三维模型重建方法.首先对图像进行去噪处理和缺陷修复,并采用点云配准将不同图像分配到统一坐标系中,过滤掉图像中的冗杂信息;然后通过TSDF算法对点云配准后的图像进行数据融合,获取完整的点云模型;最后在OpenGl条件下对点云模型实施渲染,完成图像三维模型的重建.实验结果表明,该方法具有较高的重建效率和配准效率,重建的图像三维模型真实性高,边缘和纹理的处理效果清晰.     

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。     

基于双目融合网络的立体图像质量评价

立体图像质量评价为3D技术的发展与应用提供了技术支撑.如何根据立体图像特点,构建更加符合立体视觉认知机制的立体图像质量评价模型,已成为该领域的关键问题之一.现有的立体图像质量评价方法要么先分别处理左右视图,然后结合左右视图质量得到立体图像质量分数;要么先对左右视图进行融合得到融合视图,然后评价平面的融合视图得到立体图像质量分数.事实上,大脑对立体视觉信号的处理是一个长期的复杂融合与处理的过程,并最终在视觉皮层完成对视觉信号的认知与判断.受大脑立体视觉认知机制的启发,本文提出一种基于双目融合网络的立体图像质量评价模型,实现了双目信息的多次融合与处理,模拟了大脑对双目信息进行处理和判决的视觉传导通路.所提出的双目融合网络包含左视图通道、右视图通道和融合通道,模拟立体视觉信息在视觉通路中的逐层并行处理过程;左右视图通道在网络中多次交互,模拟视觉通路中双目信息的多次融合与处理;网络末端的3个全连接层,模拟视觉信息经过视觉通路处理后复杂的质量判断过程.本文实验在两个公开立体图像库LIVE3D Phase Ⅰ和LIVE 3D Phase Ⅱ上进行,实验结果表明,该方法在对称与非对称失真立体图像上均能取得更好的结果,且较其他方法具有更强的普适性.     

基于体素的医学图像三维表面模型重建

三维表面模型重建是将CT和MRI等医疗影像设备获得的二维图像重建成三维立体表面显示图像的过程·重点研究了其重建算法的具体实现:在建模上采用了基于体素的三维物体体积重建;在显示上提出了基于Ray Casting的三维物体二维直接显示技术·所以,和传统采用三角面拟合的方法相比,具有图像重建过程无需生成中间数据,无需进行3D物体的边界检测等优点,同时该算法并行性好,易于采用硬件方法实现加速·     

双目立体视觉系统的研究

随着视觉神经学、计算机技术、图像处理技术以及人工智能技术等的发展,使得机器人模仿人的视觉系统成为可能。为了重建三维场景,研究了基于双目摄像机的双目立体视觉系统。融合人的眼睛处理视觉景物的方式,获取三维场景的深度信息。通过双目摄像头获取了被测物体不同位置的两幅图像,通过采集卡将图像信息传输给计算机,计算机通过图像预处理、选取颜色空间、图像分割、特征提取、立体匹配、三维重建等图像处理,真实再现了三维场景的几何信息。     

基于图形处理器的锥束CT快速迭代重建算法

提出了一种基于图形处理器实现的锥束CT图像迭代重建算法.该算法将三维纹理作为被重建物体的离散模型,基于射线投射方法实现了锥束CT的正投影计算;通过反向逐层映射到三维纹理实现了反投影计算;采用多纹理融合等技术完成了图像校正和投影校正.与经典的TMA-SART算法比较,作者算法运算速度快,占用显存少,支持全浮点精度运算,且易于在算法中添加先验知识和约束条件.通过对Shepp-Logan模型的图像迭代重建实验,验证了该算法的优势.     

基于非局部稀疏表示的立体图像的超分辨率重建

针对在立体图像的超分辨率重建过程中,需要分别对低分辨率的彩图和同场景的深度图进行超分辨率重建的问题,提出了一种基于联合稀疏表示的立体图像的超分辨率重建方法.该方法在非局部中心稀疏表示重建方法的基础上,利用彩色图像与同场景深度图像的耦合相关性,通过构造联合特征图像块来学习彩色和深度图像的联合字典;然后构造彩色和深度图像块的联合编码增量作为正则项,利用迭代优化算法求解模型,进而同时重建高分辨率的彩色和深度图像.为验证算法的有效性,在Middlebury数据集上对重建结果进行了主、客观评估,并与不同算法进行了比较.实验结果表明,在客观指标和主观视觉效果上,本文提出的算法可以同时获得令人满意的彩图和高质量的深度图.     

基于二维灰度图像的规则形体三维重建

对二维灰度图像恢复形体的三维形状问题做了深入研究,提出了一种基于单幅图像,利用几何对称特性进行规则形体重构的方法,即从一幅二维灰度图像中提取规则形体作为研究对象,通过角点检测方法获取其有效特征信息,根据相关特征信息构造对称面或者对称轴,结合形体的几何特性实现规则形体表面的三维重建.实验证明,该方法可以根据形体的二维灰度图像方便有效地重建出其三维形状.     

基于二维灰度图像的“非规则形体”三维重建

由二维灰度图像恢复形体的三维形状已经成为计算机视觉领域的一个研究热点,对该问题进行了深入的研究,提出了一种基于单幅图像,利用轮廓线特征点进行非规则形体三维重构的方法;该方法从一幅二维灰度图像中提取非规则形体作为研究对象,通过角点检测方法并结合检测阈值获取每条轮廓线的主次特征点;根据主特征点确定轮廓线间的形状匹配关系完成分段连接,根据次特征点并结合最小对角线优化策略完成三角面片拼接,最终实现非规则形体表面的三维重建;实验证明,该方法可以根据形体的二维灰度图像方便有效的重建出其三维形状。     

视觉仿生与立体视觉测量

仿生学是一门崭新的边缘尖端科学 ,立体视觉是获取空间三维场景深度信息的一个重要手段 ,基于仿生学的图像测量技术直接模拟了人类视觉处理景物的方式 ,可以在多种条件下灵活地测量景物的深度信息。文章从双眼视觉机理及模型出发 ,介绍了视觉仿生测量原理 ,综述了利用视觉测量技术进行立体测量的主要方法、手段及应用前景。     

基于监视器的双目立体视觉的立体效果

首先提出了一个基于监视器的双目立体视觉模型，然后重点分析了由视差引起的立体效果，以及直线段立体成像的立体效果．最后通过实验证实了论文的结论，并给出了一个虚拟植物可视化立体展现的实例．对于直线段立体成像的情形，定量分析和实验表明，当观察者保持双眼平行地远离或靠近屏幕时，看到的各点深度都相同的图像虽然会产生移动，但是不会感到有明显的形变．这为立体图像尺寸的测定提供了可行的方法．     

基于双目立体视觉的三维建模算法

根据双目立体视觉成像原理来完成特征点深度信息的恢复,提出了一种基于图像的三维建模方法。利用该方法标定出相机的全部内外参数;利用双目立体视觉成像原理,根据不同位置拍摄的2幅或多幅照片中的对应点的图像坐标,计算它们在空间中对应点的三维坐标,实现了由多幅图像来恢复物体的深度信息;最后,利用这些坐标在Rhino中实现了由离散的稀疏点云数据建立三维实体模型。     

基于显微视觉的沥青路面微观纹理三维重构

针对沥青路面微观形貌常用检测方法的不足,融合显微视觉的局部放大特性和数字图像处理技术,提出了基于显微视觉的沥青路面微观纹理三维重构方法。根据激光三角测量原理建立显微视觉三维重构数学模型;利用立体显微镜采集序列图像,对图像进行插值处理和阈值分割,并提取光条中心线;采用Delaunay三角剖分算法实现表面三维重构。与基于聚焦深度的沥青路面微观纹理三维重构方法进行试验对比分析,结果表明,本文方法对光照均匀性无特殊要求,具有精度高、操作简便、三维直观性强等特点。     

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。     

简化的图像三维重建算法

提出了一种简化的图像三维重建算法,该算法利用灰度信息的相似性测度自动寻找两幅图像对应点,再根据双目成像几何模型计算图像的深度信息.给定了相似性测度,两幅图像的匹配可以描述为一个最小化的问题.在实际应用中利用区域对应、唯一性控制等机制以增强算法的精确度和稳定性.     

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