基于CAD模型的立体视觉目标运动估计

提出了一种基于CAD模型的目标运动估计和目标轨迹实时生成方法，分为两步：首先采用立体视觉系统由图像特征点求出目标特征点的每个采样周期的空间位置；然后由其匹配模型的特征点集，通过扩展卡尔曼滤波方法估计目标运动参数，有了上述参数，就可以设计与伺服系统事宽匹配、消除图像处理延时影响的目标轨迹生成器，文中对目标的运动估计算法进行了仿真研究，结果表明该算法是可行的，文章创新之处在于推导了双目立体视觉系统的运动估计算法。     

基于双目视觉的机器人自定位方法研究

研究了一种利用双目立体视觉的机器人自定位方法.首先提取双目图像序列的Harris角点特征,并计算其水平与垂直方向上的Sobel响应,基于此响应,采用绝对误差累计的最小窗口查找(SAD)原理进行立体匹配.将改进的RANSAC算法用于特征匹配点优化中,利用高斯牛顿迭代法求解机器人位姿,实现了机器人的自定位.室内、外实验,及与BoofCV视觉库中的立体视觉定位算法的对比分析,证明该方法在运算速度、定位精度和稳定性等方面均能满足实际应用需求.     

基于图像的焊件深度信息提取

阐述了一种简化的基于竞争匹配机制的双目立体图像匹配算法.通过对摄像机安装位置进行配置,使得双目视觉传感器的模型大为简化.使用竞争匹配机制对图像中的对应点进行匹配.然后把各个点在图像上的坐标系代入简化后的传感器模型,计算出三维焊缝的空间坐标.最后在VC 平台上对所介绍的方法编程实现,并通过双目测距实验证明该算法的实时性和可靠性.     

基于图像视觉伺服的移动机器人自主导航实现

提出了一种基于移动机器人双目摄像头的图像视觉伺服方法,实现了基于图像视觉伺服的移动机器人自主导航.当匹配图像特征点时,采取KLT算法和基于Harris算子角点检测与匹配算法相结合的方法,大幅优化了整个工程的运行时间,并结合RANSAC算法剔除误匹配的特征点对,使机器人能够精确地定位.实验结果证明该方法有效、正确.     

基于立体视觉的被动测距技术研究

为了实现基于立体视觉的被动测距技术,该文搭建了一套双目成像测距系统实验平台,研究了基于双目立体视觉的被动成像处理算法;设计了可实现多目标的实时跟踪测距的双目成像测距应用软件,对提出的一种基于SIFT搜索窗口大小随着目标尺寸变化自适应调整的跟踪算法进行了验证.测试结果表明该软件在跟踪、测距方面表现出色,在1~2个目标时具有较好的实时性.通过平面标定法进行准确的摄像机标定,采用SIFT特征匹配算法进行立体匹配,测试结果表明在取octave层数为4时,匹配准确度一般可在0.05个像素范围内.实际外场测试实验表明,该算法对一定距离范围内的目标物体进行测量具有较好的准确性.     

一种基于OpenCV的摄像机标定方法

针对双目立体视觉系统研制过程中的摄像机标定步骤,分析了计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,其中的非线性畸变考虑到了切向畸变和径向畸变,采用Bouguet角点提取算法,实现了基于OpenCV的摄像机标定.该算法具有很高的标定精度和计算效率、良好的跨平台移植性,可以满足双目立体视觉系统的需要.     

基于双目视觉的移动机器人动态目标识别与定位

提出了一种双目移动机器人实时动态目标识别与定位方法。该算法首先采用SIFT(Scale Invariant Features Transforms)算法提取目标特征,并结合双目视差特征进行目标匹配;然后通过区域增长方法进行目标区域的提取;最后结合双目视觉标定的模型对目标进行定位。实验结果表明:该方法在摄像机运动-目标运动情况下,能对局部特征未知或特征不明显的动态目标进行有效的识别与定位。     

基于双目视觉的水泥混凝土路面错台检测方法

针对水泥混凝土路面错台测量手段的不足,提出了一种基于双目视觉的错台测量方法.该方法根据双目摄像机的成像特点和水泥混凝土路面的图像特征,对接缝位置进行定位和错台计算.定位分为2个主要步骤,一是基于灰度投影的粗定位,二是在粗定位的基础上提取接缝附近图像,利用灰度投影和边缘投影精定位.由双目视觉测量系统计算相邻2块水泥板在错台附近点的三维坐标,利用这些坐标计算错台量,其中关键环节是在双目图像匹配时提出了一种基于匹配点位置估计的匹配算法.试验表明,与直尺测量结果吻合.     

基于双目识别技术的复杂背景中果实识别试验

为了迅速识别不同背景中的果实目标,在规范结构下建立了双目立体视觉识别系统,对复杂背景中的果实进行定位和识别.提出了基于角点聚类的局部特征提取及匹配算法,利用极限约束条件,通过提取同行像素角点特征完成立体匹配,获取果实3维信息.通过对不同背景下果实目标进行大量试验,发现基于单一特征属性的提取方法,角点匹配效率低,定位精度...     

基于特征匹配算法的双目视觉测距

距离测量作为障碍物检测以及路径规划的前提和基础是机器人研究领域的一个重要分支。在众多测距方法中,由于双目立体视觉具有信息丰富、探测距离广等优点被广泛应用。本文将改进的SIFT特征匹配算法应用到双目视觉测距与标定系统中。首先建立双目视觉测距模型,测量值由空间物点在左右摄像机下的像素坐标值决定;其次根据该模型的特点提出了基于平行光轴的双目立体视觉标定方法;最后利用改进的SIFT特征匹配算法,提取匹配点的像素坐标完成视觉测距。实验结果表明,根据测量数据对障碍物进行三维重建,相对距离与真实场景基本吻合,能够有效地指导机器人进行避障。     

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。     

一种新的邻域搜索特征点匹配算法

依据双目立体视觉原理结合光栅投影进行形貌恢复的方法是以被测物体表面投射光栅的相位为特征,其中特征点匹配是双目光栅投影进行形貌恢复的关键步骤.特征点匹配算法的速度和精度,直接决定了形貌恢复的速度和精度.本文主要研究双目光栅投影中的特征点匹配算法,提出一种利用匹配点之间邻域关系进行特征点匹配的算法.实验结果表明该方法匹配精度高,时间复杂度低,不需要知道相机内外参数即可进行匹配,并且能够处理不连通区域的匹配.     

基于体视显微镜的立体视觉测量系统

该文基于体视显微镜(SLM),根据双目视觉原理,构建了显微立体视觉测量系统;通过图像采集、系统标定、图像预处理、图像匹配、物体重建等步骤实现微观物体的立体重构和测量。系统采用改进的DLT(direct linear transformation)方法;在图像匹配过程中,依据被测量物体不同的特征,采用了基于特征的匹配和基于图割的全局匹配2种方式。该统实现了微型物体的立体重建及尺寸测量功能。     

基于激光散斑的实时立体匹配算法及其应用

立体匹配是双目立体视觉的关键步骤和难点问题,制约着双目视觉系统的应用。图像的噪声、遮挡、弱纹理等问题使得匹配精度低。为了解决这些难点问题,文中提出了一种基于激光散斑的立体匹配算法。首先根据激光散斑特点,提出了一种基于梯度方向的匹配代价计算方法;然后将半全局匹配和导向滤波器串联起来进行代价聚合,以满足实时性要求和提高算法对倾斜平面的适应能力;最后,根据匹配代价的平均值与最小值,提出了一种可靠性检验方法,以处理遮挡和物体边缘视差不连续的问题。文中匹配算法在物流行业中的应用结果表明,该算法可以实时测量包裹尺寸,测量精度可以达到±5%。     

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。     

基于双目立体视觉的排爆机器人自动目标抓取

目前各种多关节、多自由度的排爆机器人在实战中都存在操作复杂、速度慢的问题.为此,基于双目立体视觉设计并实现了一个排爆机器人的目标物自动抓取系统.该系统能根据目标物在两摄像机获取的图像坐标计算其三维坐标,从而对机械臂进行轨迹规划和控制,完成目标物自动抓取.首先,建立了一个完整的双目立体视觉系统数学模型,然后,用张氏平面法标定两摄像机的内参数,再采用最小二乘法进行立体标定,得到双目立体视觉系统的外参数,从而根据目标物在左右摄像机成像得到的图像坐标计算其三维坐标.实验表明该系统能在满足作业精度要求的前提下,大大提高排爆作业的易操作性.     

转向架轮对参数的双目视觉测量方法与实现

为实现转向架轮径参数的精确检测,提出一种基于双目立体视觉的非接触式检测方法.采用Bouguet算法对轮对双目图像平面进行重投影,实现立体校正,并应用简化的NCC算法实现特征点的立体匹配;通过三维重建和坐标变换将提取到的轮对边缘特征点映射到二维平面内,并最终拟合出轮径参数;轮对轮缘半径检测试验,结果显示该方法的误差小于0.1mm,验证了该方法具有较好的检测精度,解决了当前测量方法特征点立体匹配误差较大和难以三维拟合的问题,满足实际现场快速测量要求.     

基于随机采样一致改进算法的单目视觉里程计研究

运用SIFT算法对单目所采集的室外视频图像的相邻两帧进行了特征点的检测与匹配。采用改进的RANSAC算法对所匹配点进行了误匹配点剔除。根据相邻两帧图像特征点的跟踪以及里程计读数作为辅助信息,求解特征点的三维坐标;进而根据视觉里程计模型,达到机器人的定位。实验结果表明,该方法相比传统的里程计定位精度高,比之双目激光等定位方法,又有成本廉价的优点。     

基于RANSAC改进算法的单目视觉里程计研究

运用SIFT算法对单目所采集的室外视频图像的相邻两帧进行了特征点的检测与匹配.采用改进的RANSAC算法对所匹配点进行了误匹配点剔除.根据相邻两帧图像特征点的跟踪以及里程计读数作为辅助信息,求解特征点的三维坐标;进而根据视觉里程计模型,达到机器人的定位.实验结果表明,该方法相比传统的里程计定位精度高,比之双目激光等定位方法,又有成本廉价的优点.     

一种基于多目立体视觉的手术器械跟踪定位策略

提出了一种基于多目立体视觉的手术器械跟踪定位策略.利用2个以上的摄像机构建多目立体视觉系统,采用投影线交点法重建靶标的空间坐标.当无光线遮挡时,通过扩展投影线方程数量进行多目立体重建;当某一摄像机的光线被遮挡时,进行双目立体重建.利用自行搭建的三目立体视觉系统,通过自制的多标志点手术器械的跟踪定位试验,实现对该策略有效性的测试.结果表明:在不同光线遮挡条件下,系统均能实现定位功能,且静态定位和动态定位误差均小于0.15 mm;该策略能够在一定程度上解决光线遮挡问题,避免手术器械定位信息丢失,在满足使用精度需求的情况下,提高了系统的可靠性.