基于稳健特征点的立体视觉测程法

提出一种基于稳健特征点的立体视觉测程法完成机器人自主高精度定位.从可重复性、精确性和效率3个方面比较多种局部不变特征算法性能,采用稳健特征算法AKAZE(AcceleratedKAZE)提取特征点.提出了一个稳定的特征点匹配框架和改进的随机抽样一致性算法(Random Sample Consensus,RANSAC)去除外点,使文中的视觉测程法可以应用于动态环境中.基于几何约束的分步自运动估计可提供相机运动的精确信息.将提出的方法在KITTI(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute)数据集上和复杂校园环境中所采集的立体视觉数据集上进行测试,与经典立体视觉测程方法比较,文中的方法更好地抑制了误差累计,运动估计结果满足实时高精度定位系统需求.     

双目立体视觉系统设计

双目立体视觉是一种对目标点进行准确快速定位行之有效的方法,通过对双目立体视觉系统标定、立体匹配等关键技术的研究,设计开发了一种可以广泛应用的双目立体视觉系统。该系统采用了两种匹配算法,分别采用传统上基于极线约束的特征点灰度相关匹配算法和基于SIFT(Scale Invariant FeatureTransform)特征描述子的改进匹配算法实现。在实现双目立体视觉系统的目标点定位基础上,进行了两种匹配算法的性能比较和分析。实验表明该双目视觉系统设计具有良好的实用价值。     

基于计算机视觉的无人机位姿估计

本文给出了无人机着陆过程中利用帧间图像提取的特征点进行无人机运动估计的算法。采用Shi-Tomasi-Kanade特征提取算法进行特征点的提取与匹配,然后建立视觉信息与无人机位姿的关系,通过对帧间图像单应性矩阵的求解,对无人机进行相对位置和姿态的估计。仿真结果表明,该算法能够有效地提高匹配速度,降低误匹配率,较好的估计无人机的相对位置和姿态信息。     

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。     

基于视觉的火星探测器着陆运动参数估计

火星探测是我国深空探测的重要目标之一,精确估计火星探测器自主着陆时的运动参数是实现自主着陆的前提.在探测器所携带相机内参数已知的情况下,研究2幅图片中特征点之间的对应关系,得出火星探测器空间三维运动信息,以实现其运动参数估计.首先进行特征点检测,然后进行特征点匹配,根据匹配结果估计出基础矩阵F;然后进行本质矩阵的计算、姿态解算和幅值恢复,对所得运动参数进行非线性优化;最后通过仿真实验验证了上述方法的有效性.     

基于卡尔曼滤波器的运动目标检测与跟踪

针对摄像机静止的情况,提出了一种可运用于实时监控中的运动目标检测与跟踪的方法．采用更新函数实现背景实时更新,通过差分算法检测运动目标．在跟踪模块中,提出建立帧间目标“关系矩阵”实现多个运动目标匹配,并采用卡尔曼滤波器预测目标参数,在运动目标相互遮挡的情况下,根据预测参数跟踪目标,获得目标轨迹．通过多个图像序列测试,算法具有良好的实时性和适应环境变化的能力．     

一种基于图像相关的图像特征提取匹配算法

本文提出了一种基于立体视觉技术进行特征提取和匹配的算法。在立体视觉技术基础上以投射大小光斑的方法增加自由曲面的图像特征,有效的获得了图像的主要信息,建立图像之间的点映射关系。由图像相关性对匹配进行约束,选择最佳匹配点,获得象点在两个坐标系统中的三维空间数据,然后进行数据拟合得到非特征点的数据,大大提高了图像配准的效率和准确性。     

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。     

一种运动背景下视觉注意辅助的目标检测方法

针对运动背景下序列图像中前景目标难以准确检测的问题,提出了一种视觉注意辅助ViBe算法的目标检测方法.首先利用提出的"记忆窗"随机抽样一致性算法估计出背景运动模型,再将补偿后的帧图像送入视觉显著性辅助ViBe算法进行目标检测,其中背景更新因子由图像的二维熵和显著性共同决定,同时,显著性特征也被用来对"鬼影"效应进行滤波抑制.实验结果表明,在缺乏运动前景目标的先验知识的情况下,本方法能够有效地解决通常方法对运动背景中的目标难以甚至无法检测的问题,并且具有较高的鲁棒性和检测效率.     

半智能排爆机器人单手双目手眼系统的研究

针对目前排爆机器人手动控制方式的不足,研究和开发了一个单手双目手眼系统用于半智能排爆机器人的自动控制.单手双目手眼系统是半智能排爆机器人的重要组成部分和关键技术,该视觉系统利用双目立体视觉原理,采用Matlab7.0作为运算引擎,调用机器视觉处理软件EVision6.2中的EasyMatch模式匹配库进行立体图像匹配,能实时捕获排爆机器人周围的图像信息、进行摄像机标定、图像预处理、立体图像匹配、确定机器人未端手爪与可疑目标物的相对位置坐标,并把图像实时显示在控制台,自动控制手臂靠近并准确地抓取可疑目标物.该半智能排爆机器人成功地抓取实验,表明了该立体视觉系统在精度上能够满足半智能排爆机器人的项目要求.     

基于Camshift和Kalman滤波的仿人机器人手势跟踪

对仿人机器人MIR-1的双目视觉系统实现实时手势跟踪.通过颜色直方图反投影,将每帧RGB输入图像转换为二维的肤色概率分布图像,基于Camshift算法计算手势跟踪窗口的位置和大小,并用Kalman滤波预测手心位置,有效地解决了背景中大面积肤色干扰和手势部分被遮挡等问题.在仿人机器人MIR-1上完成的手势跟踪实验,验证了此方法的实用性和有效性.     

嵌入式视觉实时跟踪系统

在差分得到的二值图像基础上，采用快速搜索算法确定运动物体，并用光流场方法跟踪运动目标。作者选择TMS320作为视觉跟踪系统的硬件平台，采用摄像机获取场景图像，通过软件捕捉场景图像中的运动物体，识别物体运动的方向和距离，实现了视觉实时跟踪功能。在此基础上，完成了分立器件构成的嵌入式视觉实时跟踪系统的设计，对于视觉技术的实际应用具有一定工程意义。     

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.     

基于双目立体视觉的目标空间坐标计算及姿态估计

基于双目立体视觉的目标空间坐标计算及姿态估计方法、双目立体视觉系统标定和双目视觉系统校准技术,构建了三维场景中目标的空间坐标与图像中点像素坐标的对应方法.通过双目立体视觉系统采集目标图像,采用基于半全局立体匹配(SGBM)方法,实现了目标中心点三维坐标的计算,并通过背景差分的手段获得目标轮廓,获取目标在水平面的旋转角度,配合焦点所处的坐标位置标示,即可提取目标姿态信息.采用以上方法对电力仪表的姿态进行估计和验证,结果表明:设计的方法可以完成电力仪表的空间坐标计算以及姿态估计,可实现对电力仪表的准确抓取,为机器人在电力系统人工智能领域的应用提供参考.     

动目标图像实时输入与处理微机视觉系统

本文介绍了一种基于微机的动目标图像实时输入与处理视觉系统。采用局部总线设计技术,集输入与处理为一体,使设计达到了单板化,将其直接插入IBM-PC及其兼容机槽内即可构成系统。并采用流水线、并行作业和时间重叠等方法,可将动目标实时从复杂背景中分割出来。通过场控制器,本系统可一边输入,一边运算,进行实时图像加减、特征提取、边缘检测和二值化运算等;多种运算方式使本系统在尽可能大的空间范围内跟踪动目标。本文提出了“扩展虚存”思想;设计了高速DMA控制器;应用了硬件开窗技术。系统经过运行实验,可满足一般性动目标的分割与跟踪。     

钻井轨道设计与井眼轨迹监测三维可视化系统

采用了软件实现与硬件实现相结合 ,前者为主 ,后者为辅的策略 ,实现了虚拟现实技术中的三维图形与图像、立体显示、人机交互 ,并将其成功地应用于钻井轨道设计与井眼轨迹监测中 .解决了钻井轨道设计与井眼轨迹监测的三维可视化问题 .经加载埕北 30区块的地层、设计轨道、靶点、实钻轨迹等数据进行测试 ,取得了很好的成果 .整个系统用 VC+ + 6.0和 OPENGL,辅助以必要的硬件配置 ,成功地开发完成 .     

智能装配系统中神经视觉的三维物体识别

根据智能装配系统的实际要求，提出了一种利用神经视觉进行三维物体识别的理论和方法，在利用立体象对重建物体的三维外形的基础上，建立物体的区域图，利用物体的三维矩及其不变性来构造代表物体的特征矢量．采用ＡＲＴ２神经网络构成神经网络分类器，把物体的特征矢量作为神经网络分类器的输入，从而对物体进行识别或分类．这种识别或分类方法可以在线学习，能满足智能装配环境下连续作业的要求     

运动目标的快速检测、跟踪和判别

为完成自然环境中大范围的环境监控 ,实现了一个运动目标检测、跟踪和判别系统。该系统利用一个固定平台上的、有 3 60°旋转和一定俯仰的两自由度摄像机监视自然环境 ,利用 2 -D仿射模型和鲁棒参数估计的主运动分析得到背景运动参数 ,能够在短时间内完成 3 60°全景图的拼接 ,并能利用出格点检测和聚类自动检测、通过限制搜索范围的检测和维护运动目标缓冲池主动跟踪运动目标 ,还能按目标区域的周期性变化判别目标种类 (人或车辆 )。实验表明 ,系统能够实时可靠地检测、跟踪运动目标并完成判别 ,满足特定的监控要求。另外 ,该运动目标判别方法简单可靠 ,其结果可作为视频序列识别和检索的一项重要特征     

微小目标的视觉信息获取及系统设计

提出了一种专门针对微小目标(如芯片焊线、绑定等)的视觉系统设计方案。针对传统视觉系统对于观测分析微小物体的缺陷,提出了一系列改进方法,提高了视觉系统的精确性和处理的实时性;最后在搭建的实验平台上完成了LED焊点检测实验,并给出了实验结果。