基于自适应背景模型的全方位视觉人体运动检测

设计了一种新的全方位视觉系统,用来在室内对多个人体目标进行实时运动检测。系统中使用全方位摄像机作为图像采集设备,能在一幅图像中获取水平方向360°的环境信息。在检测开始之前,首先由摄像机对无人环境持续观测一段时间,建立背景的统计模型;在检测开始之后,将每一时刻全方位摄像机采集到的图像变换成柱状全景图像,再利用背景的统计模型,通过自适应的动态背景减除算法得到前景区域,同时在线更新背景模型。最后进行区域分割,确定人体的位置。试验结果表明,该系统在复杂背景的室内环境下,有较好的实时性和检测效果。     

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.     

基于序列图像的视觉定位

提出了一种静止摄像机条件下基于计算机视觉的工业机器人的定位算法。采用单目视觉系统,由线性摄像机模型推导出定位测量模型。通过序列图像,以一种改进的自适应混合高斯模型更新背景,运用背景差分法检测出运动目标,用CAMSHIFT算法实现对运动目标的跟踪,确定其位置和姿态,估计出运动参数,反馈给机器人指导其准确运动。实验结果表明,该方法快速、有效,能够满足视觉定位的实时性要求。     

基于视觉测量障碍位置的车载摄像机标定

障碍位置的视觉测量是车辆辅助驾驶系统研究的一个重要领域,而视觉测量的关键是对车载摄像机的标定。通过比较分析视觉测量中摄像机光轴中心线与景物面之间的几何关系,针对车载摄像机提出了以标定点在图像上均匀分布成网格状进行标定,利用网格插值建立图像坐标和实际坐标之间的映射关系,即车载摄像机的标定模型。经验证该模型简单、精度高,能够有效地测量出障碍的位置信息,适用于车载摄像机的标定。     

一种双目主动立体视觉系统的目标定位算法

首先引入主动视觉空间的概念，即用系统本身运动自由度来表达摄像焦点到空间点的视线，其次，推导了把任意摄像机图像点换到主动视觉空间的算法，最后，采用三角形测量原理对图像特征点进行匹配和定位，因为系统中的各个摄像机独立注视目标，摄像机可以采用较小的视野，这为提高定位精度提供了可能性，采用数值仿真手段对相关理论进行了验证。     

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．     

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.     

玻璃瓶垂直度无接触测量及其误差分析

对玻璃瓶垂直度的检测是利用计算机视觉的方法，通过两台摄像机从相互垂直的方向同时获取玻璃瓶的一幅图像，采用计算机图像处理技术的双目视觉测量方法，较精确地求出了玻璃瓶垂直度的偏差．文中主要阐述了如何进行摄像机定标及玻璃瓶垂直度偏差测量计算原理，并在此基础上较为系统地分析了主要测量误差的产生原因及对检测精度的影响．     

自主足球机器人视觉系统结构及关键技术

提出了自主足球机器人嵌入式多处理器体系结构以及视觉系统的构成框架.对单目视觉系统所涉及的关键技术进行了详细的分析和研究,其中包括图像分割、目标搜索算法、目标定位和机器人自定位技术.基于YUV颜色空间,对目标进行分割,并通过连通区合并来快速搜索目标,同时根据摄像机模型来确定目标的空间位置.实验表明分布式视觉体现结构能够实时准确地完成视觉处理任务.以上新算法可以快速鲁棒地搜索图像目标,并能较精确地确定目标的位置信息和机器人的自定位信息.     

基于小波变换和人类视觉系统的稳健水印算法

提出了一种基于小波和人类视觉系统的稳健数字水印算法,首先将宿主图像进行小波分解,根据人类视觉系统求出重要小波系数,然后将灰度水印图像通过Arnold变换进行置乱,最后将置乱后的水印信息加入到宿主图像的重要小波系数中.提取水印信号需使用置乱密钥.置乱密钥的使用提高了置乱算法的安全性,使水印的安全依赖于密钥.在小波域中利用人类视觉系统使嵌入水印的图像具有较好的鲁棒性.数值实验和理论分析表明,该算法针对各种攻击具有很好的鲁棒性和更高的安全性.     

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。     

基于自然特征的增强现实注册算法

增强现实标志点注册算法需在场景中叠加各种标志,系统构造复杂.文中在深入研究机器人视觉伺服系统的基础上,提出了利用虚拟视觉伺服技术、基于自然特征的增强现实注册算法.利用特征点和图像矩作为图像特征,推导出了图像特征变化量与虚拟摄像机相对位姿变化量之间的关系矩阵(即图像的雅可比矩阵),实现了基于自然特征的三维注册算法.与混合跟踪注册算法、共面四点注册算法相比,文中方法具有更高的精度.     

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.     

一种考虑透镜畸变的高效摄像机标定方法

本文研究了基于几何图像信息渲染的摄像机标定技术，以针孔摄像机模型为基础，综合考虑了摄像机的透镜径向畸变效应和切向畸变效应，将摄像机的内外参数、有效焦距、畸变系数、不确定因子统一于参数求解的线性方程组中，并借助于开放计算机视觉函数库OpenCV，实现了一种基于“两步法”摄像机标定的改进算法。通过实验分析和比较了利用角点检测获得的图像坐标和利用本文中的摄像机标定算法得到的图像坐标，结果证明本文中的标定算法实现简单，精度高，稳定性好。     

基于图像序列的三维人体扫描仪

提出一种根据计算机视觉原理来获取人体表面信息的三维人体扫描仪方案,利用摄像机和人体之间的相对运动采集连续的图像序列,对序列图像进行预处理,从而获得各个角度的人体轮廓图像.然后根据轮廓图像的边缘点求取图像中各个高度的人体的侧影轮廓.最后通过一系列的人体的外侧影轮廓来逼近人体的原始形状,进而重建出人体表面三维信息.实验结果表明,本方案和算法是低成本、合理、有效的,根据本方案研制出来的原型系统的性能达到了预定的目标.     

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。     

基于计算机视觉的三维激光扫描测量系统

介绍了基于计算机视觉三维激光扫描测量系统．该系统主要由双目视觉测量探头、图像采集卡、扫描机构及其控制部分组成．通过两个摄像机同时摄取一个扫描激光光条的图像,经图像匹配,利用视差,可计算得到光条上所有点的位置以及深度,即被扫描物体表面的三维信息．就系统中的摄像机标定、图像采集、特征提取、图像匹配及三维信息恢复等主要工作过程进行了论述．     

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.     

基于单目运动摄像机的三维物体运动参数估计

针对单目视觉监测系统摄像机和目标物体同时运动时,如何有效测量物体三维运动参数的难题,提出一种基于单目序列图像对插入虚拟视点的算法确定运动物体位姿及运动参数的方法。动摄像机连续采集运动物体的图像序列,根据摄影几何原理对摄像机和运动物体进行分析,结合本质矩阵的特性,估算空间物体运动参数。实验结果表明,该方法能够在为摄像机与目标物体同时运动的情况下,有效地估测出物体三维运动参数,且该方法简单有效,具有较高的精确度和准确性。     

航天机器人手眼视觉模拟系统初步设计

介绍了国外航天机器人手眼视觉系统的构成及原理,给出了在地面模拟实验系统中基于PC机和图像采集卡的机器人手眼视觉系统的初步设计方案,包括硬件设计和软件设计等;对手眼视觉系统中的一些关键技术进行了初步的研究,包括摄像机标定及3D目标物体的位置和姿态测量。实验表明,上述算法满足机器人手眼视觉测量要求,为以后的实际应用打下了基础。