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.     

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．     

双目立体视觉摄像机标定及精度分析

以VC++为开发平台,采用开源的OpenCV函数库实现张氏标定算法;以标定板上的角点为测量对象,进行双目立体视觉系统的三维数据测量.采用标定获得的摄像机参数对模板图像进行校正,使用Harris算子进行角点提取,并对各行各列角点进行最小二乘直线拟合,以其交点为最终的角点位置,最后进行角点匹配与反求.测量结果的精度分析表明...     

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。     

双目立体视觉系统的摄像机标定技术

摄像机标定是立体视觉的第一阶段,也是极其重要的阶段。本文用张正友平面标定方法对双目立体视觉系统进行标定,获取了其结构参数。实验表明,标定结果有较高精度。     

基于双目立体视觉的数字图像加密算法

双目立体视觉三维重建能够从两幅不同视角获取的二维图像恢复三维空间中物体三维几何信息。将三维空间向二维空间投影过程认为是对数字图像加密的过程,则三维重建的过程就是对数字图像进行解密的过程。基于此思路提出并实现基于双目立体视觉三维重建原理的数字图像加密算法。实验结果表明,该思路具有可行性;算法的加密性能良好,满足数字图像加密安全性的要求。     

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.     

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自主导航运动系统

基于视觉系统的自主导航技术是近年来机器人研究领域的一个热点.以双目视觉为基础,采用张正友棋盘标定法实现了立体摄像机的精确标定,基于区域的归一化互相关法完成视频的立体匹配,并通过盒滤波技术改善了算法的执行速度,基于膨胀栅格的距离向量直方图法实现运动系统最优路径的选择.通过使用标准测试图和真实场景图对系统性能进行测试,结果表明算法符合要求.最后给出了系统的实现方案.     

双目立体视觉系统测量精度的分析

双目立体视觉系统的几何参数影响双目视觉的测量精度,且各几何参数间存在着一定的约束关系.通过分析双目视觉系统的几何参数及约束关系,讨论了两相机光轴和基线之间的夹角α1和α2、基线距B、投影角等几何参数对测量精度的影响,并采用Matlab软件对不同的几何参数下的测量精度进行仿真,找出最佳的几何参数范围,从而提高了双目立体视觉系统的测量精度.最后,通过试验验证了理论分析的正确性.     

基于小波变换和立体视觉的发动机内窥研究

提出一种基于小波变换及立体视觉技术相结合的发动机内窥检测系统。系统由平行光轴双CCD内窥镜及内窥图像处理系统两部分组成,内窥图像处理子系统接收平行光轴双CCD内窥镜采集到的航空发动机内表面图像,对可能存在的损伤缺陷进行识别,并计算出损伤长度、面积、深度等数据。内窥图像处理子系统中,针对发动机内窥图像特点,采用Gauss小波变换方法对图像进行特征提取、立体匹配：利用双目立体视觉技术,三维重建出损伤区域的原貌。本检测系统可以弥补传统检测系统的缺陷,提高检测精度,缩短检测时间,从而保障航空发动机的安全运行。实验结果表明,系统准确有效。     

基于光栅双目视觉的手掌重构与实现

针对手部掌形的表皮纹理复杂性和弹性易形变等特点,提出了一种以光栅式双目三维视觉技术对手部掌形模型进行重构及实现的方法。首先对左右侧相机的属性参数和相对位置进行标定,并利用多方位光栅扫描的图像作优化拼接,再对海量原始数据点云进行编辑、三角形和曲面片化处理,最后实现手部掌形模型的数控模拟和实际加工验证。试验结果表明,采用高精度的非接触式测量能快速完成逆向实物加工,该方法具有借鉴和应用价值。     

基于双目视觉的原木材积自动检测系统

根据原木材积检测的特点,针对传统人工检尺存在的主要问题,基于双目视觉理论,设计了一种由CCD摄像机、单片机和上位机图像处理软件组成的自动化测量系统.选用HYC-600摄像机组建双目视觉前端,并给出了单片机信号采集处理板、光电编码器和光电开关等关键技术的设计方法,完成了双目标定、Bouquet校正、三维重构和各功能模块的软件开发.实验结果表明:该检测系统能有效克服人工检尺的缺点,成本低、精度高、可靠性强、安装使用方便.     

基于GSI靶标与立体视觉的双目相机结构参数标定

针对大视场双目相机结构参数标定问题,提出了一种基于GSI靶标的标定方法。相机的内参数已知,利用同名编码点在双相机像面上成像点及双目视觉测量原理,解算出双目相机的相对方位。该方法无需移动靶标,只需要双目相机同时对靶标平面拍摄一次,简单方便。     

基于共面圆的双目立体视觉分步标定法

计算机视觉中,在对景物进行定量分析或对物体进行精确定位时,都需要进行摄像机标定,即准确确定摄像机的内外参数.为了快速、有效地进行摄像机的标定,针对常用的带有一阶径向畸变的小孔摄像机模型,提出了一种简单有效的分步标定方法.先用预标定法得到左右摄像机主点坐标参数,然后再用TSAI两步法获得左右摄像机的内外参数,最后以左摄像机光心为世界坐标系原点,通过坐标转换关系,进而得到双目视觉的各种标定参数.该方法实验要求低,不需要移动摄像机.通过实验,验证了该方法能够准确、有效地求出各标定参数.     

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。     

基于双CCD立体视觉系统的建模

介绍了一个由双CCD构成的立体视觉系统,对其工作过程和性能进行了分析,因为其性能不能满足要求,所以提出了一种通过两幅二维图像对应点的图像坐标获取其三维坐标的算法．该算法引入了摄像机的内外参数,包括摄像机的位置、取向以及镜头的畸变等,并利用Matlab进行了实现,结果表明该算法计算量小,而且能获得比较好的精度．     

月球车立体视觉系统现场标定方法

针对星球探测任务中星球漫游车自主避障和导航的要求，建立了一种基于平面模板的现场标定方法，实现月球车视觉系统的现场标定．针对月球车视觉系统的广角畸变的特点，引入径向和离心畸变模型，利用最大似然估计（MLE）对内、外参数进行非线性优化求精，并对图像进行畸变校正；计算摄像机间相对位置，实现了紧凑的双目视觉外极线校正．实验表明，该方法快速、简便，获得了较高的标定精度．     

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DM642的双目视觉系统和角点检测算法研究

本文分析了平行双目视觉测量技术中的角点检测算法,针对DM642嵌入式平台进行了相应改进.为了提高算法的简便性,减少人工干预,提出了自适应的Harris角点检测阈值设定算法,并针对DM642在算法实现时做了优化.经过实验,该方法可以准确地自动提取角点,比传统Harris角点检测算法更加适合嵌入式平台应用.