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.     

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。     

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。     

双目立体视觉系统摄像机标定

对摄像机参数标定是三维定位的关键．制作了平面式标定板,将标定板中圆的当量中心作为标定用参考点,这样可以有效避免测量误差．采用线性和非线性结合的方法标定摄像机参数,首先利用直接线性转换模型（DLT）得到投影矩阵,通过约束条件分解参数矩阵,分别求出摄像机内部参数;然后将得到的标定参数作为初值,代入非线性方程进行优化,得到精确的标定参数．非线性优化采用Levenberg—Marquardt迭代法．试验表明,标定参数与出厂参数有一定差异,但和实际情况完全吻合．     

双目立体视觉方法测量雷管药量高度

介绍了双目立体视觉系统的基本原理、摄像机标定技术以及对得到的点云图进行的后续处理。采用维视图像的CCAS单双目视觉标定算法软件对所用的VS078FC摄像机进行了标定,结果精确度高,用时短,实用性强。应用Geomagic studio软件进行点云处理去除噪声,误差小,数据完整。     

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。     

双目立体视觉非接触式测量研究

为了实现距离和物体尺寸的非接触式测量,通过摄像机标定、图像的采集和预处理、立体校正、立体匹配、三维重建等关键技术,实现了物体点三维坐标的求解.采用图割法和块匹配2种算法分别进行立体匹配,建立了原图像与视差图之间的对应关系,实现了物体与相机距离测量,在此基础上实现了物体外观尺寸的测量.并对2种匹配算法的精度和速度进行了对比,实验结果表明:图割法测量结果更加精确,块匹配算法测量速度更快.     

基于OpenCV的双目立体视觉监控跟踪系统

现阶段的监控设备无法自主获取目标区域的距离信息,而且在一定范围之外,由于图像模糊程度加深而无法对特定个体进行识别确认。针对以上存在的问题,设计并开发了基于计算机视觉库OpenCV(IntelOpen Source Computer Vision Library)的双目立体视觉监控跟踪系统。利用OpenCV强大的计算机视觉和图像处理能力,结合自行研究的双目立体视觉测距改进法和轮廓搜索法,能实现对监控区域内的物体进行距离测量和轮廓识别。通过实验结果表明,基于OpenCV的双目立体视觉监控跟踪系统运行可靠稳定,在一定范围内达到了实验要求。     

双目立体视觉匹配的预处理技术

针对双目立体视觉图对区域匹配应用中存在的问题, 提出一种三阶段的匹配预处理方法. 该方法将小波阈值去噪算法和直方图均衡化技术相结合, 有效地去除了图像随机噪声和高斯噪声, 实现了立体图对间亮度差异的平衡, 并经过拉普拉斯锐化处理提高了图像对的对比度. 实验结果表明, 三阶段匹配预处理算法可有效提高立体图对间的匹配准确率.     

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.     

基于平行双目视觉的目标距离计算

为了快速的计算出相机与目标物之间的距离,需要找到两幅图像的对应点。采用SIFT算法提取图像特征向量后,在匹配时加入外极线的约束条件,可以有效地去除误匹配,提高测量精度。实验结果表明,距离测量的相对误差在2%以内。     

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目标识别与定位

为从不同角度识别目标物体以及解决左右两幅图像中目标轮廓中心不匹配的问题, 将SURF(Speeded Up Robust Features)算法与GrabCut 算法相结合, 离线采集目标物体不同角度的图像, 生成目标模板图片库。利用SURF 算法完成目标物体的识别; 利用SURF 算法自动初始化GrabCut 算法, 实现目标轮廓的提取; 利用基于灰度相关的区域匹配算法完成目标轮廓中心点的匹配, 结合三维重建原理实现目标定位。实验结果表明, 该方法可以成功识别目标物体并对目标物体进行准确定位。     

基于双目立体视觉的海浪波面三维重建技术

为了提高海面特征点检测的准确度和三维重建的精度,在基于传统的Harris算法的基础上,提出1种基于高斯金字塔图像的改进Harris特征点检测算法.利用搭建的双目相机平台,对海浪图像进行采集并完成相机的标定过程,然后根据改进的角点提取算法对图像的角点进行检测,利用尺度不变特征变换(scale-invariant feat...     

双目立体视觉系统中同名点的自动提取

提出了一种新的方法来进行双目立体视觉系统同名点的自动提取,对现有的特征点匹配方法进行了改进,通过对同名点的自动提取,获取了摄像机相对校准所必需的参数.