三目立体视觉外极线校正及其FPGA实现方法

提出一种三目立体视觉外极线校正的快速算法.3个摄像机呈直角三角形配置,且已知摄像机透视投影矩阵.根据校正基本约束确定校正后的图像平面,利用图像不变形约束计算校正所需的三阶矩阵,用于在平面仿射坐标系下对图像进行重取样,使图像的行列对齐.给出了基于FPGA的实时计算三目立体视觉外极线校正的硬件实现方法.在时钟频率为60 MHz,图像可分辨的像素数为640×480时,三目立体视觉外极线校正速度达到48帧/s.     

模糊化多视觉信息融合的视觉跟踪策略

为了提高视觉跟踪系统在空间环境对外界变化的适应能力,提出一种模糊化多视觉信息融合的视觉跟踪策略.该策略综合了多个反映目标特征的视觉信息,通过对选择的每一项子特征集进行模糊化处理,提高了识别的智能化程度.针对运动物体分割阈值受噪声干扰的问题,提出一种结合人口统计与区域生长的区域分割方法,实现了运动区域特征的稳定聚类.相对于传统的局部特征识别方法,这种多特征融合技术适合应用于复杂的动态环境,冗余信息间的互相补充可确保特征在不确定环境中的识别.试验结果表明,该策略能够实现鲁棒的特征提取和跟踪,尤其当出现被跟踪物体部分遮挡以及外界发生光线变化时,视觉跟踪系统仍能够实现稳定、快速的识别.     

基于非线性修正的多线阵像机的空间定位

介绍了一种基于多线阵像机构成的视觉空间定位系统.该系统利用线阵像机的快速性与高分辨率的特点,采用了非平行空间投影面相交定位的基本原理,利用几何投影关系定位求解的方法,实现了多线阵像机视觉系统的空间定位.并提出了多线阵像机的神经网络非线性修正方法,使修正后的PSD能在较宽的位置范围内输出高线性度的信号.实验结果表明,基于非线性修正的多线阵像机位姿测量系统简化了立体视觉空间定位计算的复杂性,在定位精度、定位范围和采样速度上均达到了良好效果.     

基于双曲面镜的全向摄像机视觉实现方法

给出了一种由双曲面镜和常规摄像机构成全向摄像机视觉系统的实现方法,通过对双曲面镜几何模型、全向成像原理和摄像机结构的分析,得出满足单一视点约束的全向摄像机的设计方法;并给出了基于图像的系统安装方法;最后通过将实际图像平面坐标系中的点投影到虚拟图像平面的方法对全向图像进行重投影,校正得到任意方向无畸变的透视投影图像.实验结果表明,该系统不仅满足人眼观察的需要,也可用于视频监视 ,目标跟踪和立体视觉.     

基于多通道融合和极线约束的道路检测与定位

计算机双目视觉道路检测及定位在实现无人运动平台自主导航中具有重要意义.根据双目摄像机系统模型,提出基于多通道阈值融合的车道线检测方法,融合车道线边缘和色彩信息进行图像阈值分割,采用透视变换和自适应动态滑窗法提取车道线像素,采用最小二乘法拟合道路模型并依据极线约束关系进行定位,投影至SLAM地图中.实验结果表明,算法在光照变化、阴影遮挡等场景中均能精确检测车道线,将车道线信息投影至三维地图可以有效地将车道信息与地图信息进行融合,提高了道路感知能力.      

基于Camshift算法的移动机器人视觉跟踪系统

通过采用自主开发的移动机器人平台,设计并实现了一种基于改进Camshift算法的视觉跟踪系统.通过预测前后两帧图像特征面积,在反向投影图像上过滤掉干扰色块.实验表明该方法能有效减小相似干扰物、遮挡等因素对视觉跟踪系统的影响.同时还提出了一种简单快速的图像解释形成机器人控制指令的方法,通过计算目标在图像上的投影到图像轴心的偏转角度来控制机器人的转动,通过计算该投影面积的大小来控制机器人的前进与停止.实验结果证明了机器人指令形成策略的有效性.     

基于线性拟合的多运动目标跟踪算法

提出了一种基于线性拟合的多运动目标跟踪算法.该算法首先利用新的DG_CENTRIST特征和颜色特征,进行似然计算;然后计算跟踪目标与当前帧目标的重合度,利用重合度进行目标度量和遮挡判断,当存在遮挡时,通过线性拟合来预测相互遮挡时目标的轨迹,对跟踪结果进行校正,实现多目标的正确跟踪.该算法具有很好的鲁棒性和稳定性,实验结果表明该方法能有效提高多目标跟踪的准确性.     

多视点三维测量系统的全局标定方法研究

针对线结构光三维测量速度较慢和易发生遮挡问题，开发了一种多视点线结构光三维测量系统．并针对本系统提出了一种简易的基于线结构光的多目视觉三维测量系统全局标定方法，标定过程只需要一块可自由移动的共面靶标，即可将所有摄像机局部坐标系统一到光平面测量坐标系，实现多视点测量数据的自动拼接．实验表明，该方法方便易行，适合现场标定，同时满足系统精度要求．     

基于三维视觉的焊接机器人轨迹跟踪

为改善激光焊接机器人的运动轨迹精度,提出一种基于视觉的机器人轨迹跟踪控制方法。该方法将摄像机安装于工业机器人末端构成视觉反馈的控制系统,采用阈值分割方法检测出激光焦点,利用灰度投影积分方法快速检测出焊缝线,然后以修正的线-线匹配和立体视觉技术计算出激光焦点和焊缝线的空间位置,得到激光焦点相对于焊缝线的误差,再结合机器人运动学原理控制机器人实时运动以消除此误差。实验结果表明该方法能够有效提高机器人轨迹精度。     

基于三维视觉的焊接机器人轨迹跟踪

为改善激光焊接机器人的运动轨迹精度,提出一种基于视觉的机器人轨迹跟踪控制方法。该方法将摄像机安装于工业机器人末端构成视觉反馈的控制系统,采用阈值分割方法检测出激光焦点,利用灰度投影积分方法快速检测出焊缝线,然后以修正的线-线匹配和立体视觉技术计算出激光焦点和焊缝线的空间位置,得到激光焦点相对于焊缝线的误差,再结合机器人运动学原理控制机器人实时运动以消除此误差。实验结果表明该方法能够有效提高机器人轨迹精度。     

基于双目视觉传感的计算机辅助骨外科手术导航模型

针对骨外科手术导航中对手术器械位置和姿态的定位与跟踪需要。研究了基于面阵CCD（Charge Couple Device）双目视觉传感的被动式光学立体定位跟踪模型与系统．试验结果表明,空间目标深度方向的位置变动范围在700～1000mm时,其Z坐标方向由所研制的系统立体定位得到的坐标值与真实值的误差仅为0．65mm;在执行机构运动速度为100mm／s的情况下,跟踪到的空间目标运动路径与其真实值的最大偏差只有0．3mm．说明所研制的系统能满足骨外科手术导航中对手术器械定位与跟踪的精度要求．     

基于单目立体视觉的NAO机器人的目标定位与抓取

为了实现NAO机器人对空间目标的定位与抓取,提出了一种单目立体视觉的导航方法.首先利用机器人上部摄像机的平动获取两幅目标图像,等效于双目立体视觉,采用FFT频域互相关和累加求和快速算法,进行两幅目标图像的立体匹配,实现目标位置的快速检测;然后根据测得的目标高度,运用视野中心算法和三角测量原理计算出目标距离,进行目标的跟踪逼近,当机器人到达目标邻近区域时使用下部摄像机进行目标检测并进行姿态调整,直到距离误差落在目标中心许可的圆形区域内,进行目标抓取,实际测试表明采用这种视觉导航方法的NAO机器人抓取成功率在90%以上.     

基于视觉目标跟踪的行李托运系统设计与实现

针对复杂环境下视觉行李托运系统存在的目标遮挡问题,设计一种基于视觉目标跟踪的行李托运系统,同时提出一种基于边缘检测的移动人体跟踪方法,实现行李自动托运系统的设计.该行李托运系统由监控终端、ARM跟踪平台以及Wi-Fi定位系统组成.实施现场主要由ARM跟踪平台托运行李,并对移动人体目标进行实时跟踪,然后利用Wi-Fi信号强度信息对ARM跟踪平台进行定位和监控.应用结果表明:本系统在机场、车站等复杂环境下进行基于视觉的行李托运,具有较高的实时性和跟踪准确率,较好地解决了因遮挡导致的目标丢失问题.     

基于全景视觉的目标跟踪方法研究

文章充分利用全景视觉具有360°视域的特点,将其引入视频监控领域,提出了一种基于全景视觉的目标跟踪方法。该方法基于多摄像机跟踪的思想,通过分析全景视觉的构造,将其分解为基于静态相关联多相机的跟踪。通过划分视场分界线,确定摄像机间的重叠区域,并对摄像机间相互关联关系进行描述和判断。当目标进入重叠区域时,通过同一目标在相邻视域中的关联实现目标交接,以达到在整个全景视觉中实现目标连续跟踪的目的。以全景视频中的行人跟踪为例,对文中所提的跟踪方法进行验证。实验结果表明,该方法可以有效解决多相机间的目标交接问题,实现全景视觉下目标的连续跟踪。     

五自由度立体视觉机器人平台建模与物体跟踪

从立体视觉与机器人控制集成的角度出发,建立了一个主动立体视觉跟踪和定位系统,用于柔性装配线中装配零件的运动跟踪和装配工位的定位.该系统具有五个自由度,采用D-H方法得到五自由度立体视觉平台的运动学模型,并获得运动学的正解.该系统能在工作空间内迅速跟踪移动物体,并有较好的精度.通过该跟踪实验证明了模型的正确性和方法的有效性.     

基于kinect摄像机的多运动目标实时跟踪

多运动目标跟踪是视频监控中的关键问题,在目标相互运动发生遮挡时,采用二维摄像头监控容易丢失信息而造成跟踪失败.本文采用kinect摄像机获取目标的RGB图像及深度图像,并分别获取基于RGB图像信息的目标颜色模型和基于深度信息的目标三维空间模型,在视频帧间将颜色、空间模型分别匹配得到目标帧间匹配度,通过Mahalanobis距离算法实现多目标匹配,从而得到多目标识别跟踪结果.实验表明,在RGB-D数据集及拍摄的视频序列上均取得了较好的跟踪结果,实现了kinect三维视觉下的实时多目标的跟踪.     

基于单目序列图像的运动目标跟踪

对于视频监控图像中运动目标位置的检测,现有的定位跟踪系统主要采用双目或结构光立体视觉技术,存在系统设计复杂、检测速度慢等缺点.有鉴于此,文中将地面约束引入到单目视觉监控中,提出了一种单目序列图像运动目标跟踪方法.该方法利用摄像机安装信息和几何成像原理,结合非线性补偿,推导出单目不对称非线性成像的地面运动目标实际位置计算公式.通过搭建室内监控测试平台,在序列图像中进行了寻找步行者足印位置的实验,结果验证了文中方法的有效性.     

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.     

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。     

基于神经网络的旗语识别系统

视觉是人类从外界获取信息的主要途径，人们希望计算机视觉在人机交互技术中发挥重要的作用。介绍一个基于视觉的动作实时识别系统，该系统用于在门桥模拟训练中对旗语动作进行识别。与以往工作不同的是，该系统仅用一个摄像机来实现多个动作的识别与跟踪，避免了多目视觉的特征匹配问题，进而提高了系统的稳定性和识别速度。