基于区域生长的计算机视觉技术对飞机模型位姿的测量

采用计算机视觉技术,通过CCD相机摄取飞行器模型位姿变化前后的投影图像,并利用区域生长技术进行图像分割,直接提取区域追踪位姿变化前后的目标,使之前后匹配,从而在后续试验中利用投影目标内各特征点在三维空间坐标的变化,计算飞机模型的位姿变化.     

基于二维码的相机位姿求解

针对视觉机器人定位问题,提出基于二维码的相机位姿求解方法,以实现视觉机器人的精准定位.利用开源计算机视觉库(open source computer vision library,OpenCV),首先对二维码的标准位置和相机进行标定;其次对图像进行预处理,得到二维码准确的边缘轮廓;然后利用循环遍历和最大距离算法求解特征点,对于像素过低导致的边缘失真采用"像素突变"算法进行优化;最后利用特征点通过坐标变换求解出相机位姿.在实际场景中对该方法进行测试,试验结果表明算法的旋转轴误差为±0.18 m,旋转角误差为±2°,平移量总误差为±0.02 m,可以有效地对视觉机器人进行精准定位.     

基于运动轨迹的单目相机位姿自标定方法

为了减小轨迹图像分析中的透视效应,使用提取出的运动平面目标特征点,基于相机小孔成像模型与目标特征点运动约束,构建了一种相机位姿的自标定模型来标定相机位姿.通过标定的相机位姿,可将轨迹进行重投影,实现了将轨迹图像校正为正投影图像.实验结果表明:本标定模型使用跟踪到的运动目标进行相机标定,相机位姿的标定精度优于张正友标定法.     

融合多传感器信息的移动机器人自定位方法

提出一种给定环境模型下移动机器人全局自定位算法,通过融合声纳传感器和视觉传感器的异质传感信息把具有多模态、鲁棒性强的Markov方法和单模态、高效准确的EKF方法组合应用并加以改进,来实现准确和快速的全局定位,同时提高位姿跟踪的准确性.Markov方法中位姿空间的低分辨率离散减小了存储需求,声纳感知模型对位姿空间分布进行初始化并提供了全局的位姿假设,视觉感知模型实现了位姿分布更新,而基于视觉特征的EKF方法则提高了定位的精度.实验结果验证了本方法的有效性.     

机器人加工的映射一致性建模及加工实验研究

机器人加工采用计算机辅助制设计/计算机辅助制造(CAD/CAM)数字化系统产生加工轨迹,由于CAM空间与作业空间中的加工对象与机器人之间的转换矩阵不同,造成CAM空间中的轨迹向作业空间映射的偏差.利用机器人作为测量工具,通过测量加工对象上的特征点,获得CAM空间中加工对象模型相对作业空间中加工对象的位姿误差,从而对加工对象模型以及其上的轨迹点进行调整.通过反复测量特征点并运行机器人轨迹,实现加工对象模型位姿的递归调整,建立CAM空间与作业空间的映射一致性.对一复杂外形雕塑进行多侧加工,雕塑粗加工完成后,其双侧加工的不同侧加工部分偏移量为0.72mm.     

基于改进ICP算法和CAD模型库的单目视觉位姿测量

针对单目视觉条件下测量三维物体的位姿问题,提出一种基于改进迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法和CAD(computer aided design)模型库的单目相机位姿测量方法.首先,利用OpenGL绘制物体几何模型,基于一系列虚拟观察点得到物体在虚拟相机下的投影图,提取边缘点集构成模板库;然后,通过改进的Hausdorff距离将待处理图像的边缘点集与模板库的点集模型进行匹配,得到粗略位姿,再在此基础上采用改进的ICP算法对待测图像的边缘点集与物体三维边缘点集进行迭代优化得到精确的位姿参数.实验结果表明,该方法求得的位姿参数误差较小,进而验证了所提方法的有效性.     

基于点对特征和局部参考系的六维位姿估计算法

针对大量物件分拣工作中单目视觉无法精确估计目标位姿从而无法完成随机堆叠工件分拣的问题,以点对特征为基础,提出了基于点云的目标识别和位姿估计算法的改进算法.模型训练阶段,使用改进的下采样方法,保留更多有区分性的点对,构建局部参考系作为补充特征;在线匹配阶段,以距离作为投票权重,并利用匹配点对的局部参考系相似度验证候选位姿;最后通过模型与场景的重叠率筛选未遮挡的多实例目标作为可抓取目标候选.结果表明:在方差为3%,5%倍模型尺寸的高斯噪声下,目标识别率分别可达97%,78%;所有试验的识别耗时均在1 s以内,满足实际需求.     

一种融合点线特征的视觉里程计架构设计与定位实现

基于视觉的同时定位与地图构建（SLAM）技术是实现移动机器人自主导航的关键.当机器人处在陌生环境中时,通常会利用周围目标的点特征来估计导航相机的位姿,并利用光束法平差来估计相机位姿和特征空间位置.但如果环境中的特征信息不丰富,则无法准确估计相机轨迹,且欧式坐标与反深度信息下的光束法平差部分条件下不收敛.为此,提出了一种在缺少特征点的环境下通过收集深度相机信息,同时利用点特征与线特征融合的视觉里程计,构建了融合视差角光束法平差与基于线特征的光束法平差的策略,从而使重投影误差达到最小化.最后与其他基于特征的SLAM系统进行比较,实验结果表明,在缺少特征点的真实环境中,系统位姿估计的性能与准确度得到提升.      

基于智能空间的家庭服务机器人SLAM

提出了基于智能空间的家庭服务机器人同步定位与地图构建(SLAM)方法.利用双目立体视觉传感器提取环境特征,获取环境中物体的Harris角点,通过立体匹配算法获取角点的三维几何信息,同时获取环境中这些几何特征对应的图像特征信息,并将混合信息进行绑定,作为实时更新信息存入智能空间信息库中,构建出三维立体混合特征地图.在SLAM实现过程中,首先建立系统模型并对该模型进行重构以实现线性化;其次移动机器人与智能空间实时地进行交互,实现快速数据关联;最后利用卡尔曼滤波算法处理信息的不确定性,估计出机器人的位姿,同时保存环境特征,逐步构建出环境地图.实验表明,该方法实时性好、精确度高.     

基于立体视觉的机器人位姿标定技术研究

针对机器人位姿的测量,建立双目立体视觉传感器三坐标的数学模型。匹配相关的特征点,采用最小二乘法得到空间特征点的三维坐标。利用外部位姿线性方程的建立与求解确立机器人基坐标与工件坐标的矩阵关系。通过靶标法来确定机器人在某一位姿时工件坐标系和视觉传感器坐标系之间的齐次坐标变换矩阵的关系。实验结果显示,在没有噪声因素情况下,利用线性方法求解机器人外部位姿是可行的,能够满足系统精度要求。     

基于三维重建的人脸姿态估计

人脸姿态估计是计算机视觉及人脸识别领域的一项关键研究内容.将三维模型应用于估计人脸图像姿态参数,提出了基于三维重建的人脸姿态估计算法.根据人脸正面图片上的特征点计算出形状参数,实现三维人脸重建.基于三维人脸模型,由姿态图片上提取的特征点信息推知等姿态下模型上对应特征点的信息,针对照模型正面姿态,运用线性回归估计姿态参数.实验表明,重建的三维人脸具有较好的真实感,在较大的姿态变化范围内,该方法也能够取得较好的估计精确并具有鲁棒性.     

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．     

基于图像的人体参数测量系统的设计与实现

给出一种基于图像的人体参数自动测量方法,并设计与实现人体参数测量系统.通过2个数码相机拍摄人体的正视图和侧视图,运用图像分割和特征提取等图像处理方法提取2幅图像上的人体特征点;利用三维标定架标定相机的内外参数;利用双目视觉原理从2幅图像上的特征点计算出人体的测量点,完成人体尺寸参数计算.试验结果表明:与传统手工测量相比,本方法能实现自动测量,缩短了测量时间,提高测量的精度和效率;与三维非接触测量相比,本方法测量设备简单和便携,测量速度更快,操作更加方便.     

基于特征点组合聚类的图像检索新方法

由于特征点能对图像局部特征进行合理描述,有效使用特征点实现基于内容的图像检索成为当前计算机视觉领域中的热点问题.针对该问题,提出一种基于特征点组合聚类的图像检索新方法.该方法包括特征点组合聚类算法,以及基于该算法的局部颜色直方图构建策略.与现有的基于特征点和局部颜色直方图的检索方法相比,该方法能有效解决当前方法对特征点位置信息及特征点中心过度依赖的问题.从公共图像库上的实验结果可以看出,该方法与现有方法相比具有较高的检索精度.     

基于视觉的目标姿态估计算法

驾驶员头部姿态在一定程度上反映驾驶员的意图。为了避免由驾驶员主观因素造成交通事故,基于计算机视觉的动态头部姿态估计算法,首先检测视频中的正面人脸,以此为基准,利用SIFT算法对视频序列中人脸特征进行匹配与跟踪,计算不同视角下的头部姿态角度,再通过记录不同姿态角度保持的时间来判别驾驶员的行为意识,从而给驾驶员警示,进而避免交通事故。实验表明,该系统可以精确估算驾驶员头部姿态,提高驾驶安全性。     

基于照片的三维虚拟人重建技术

以标准的三维虚拟人模型为模板,结合从真人的二维正交照片中提取的信息,对其进行重建,得到具有真实感的三维虚拟人模型.首先根据摄像机投影矩阵,得到标准人体三维模型的二维正交投影图像,跟真人的正交照片图像进行对比,得到两者轮廓中对应特征点之间的变形关系.然后利用二维正交图形的变形关系,计算出标准的三维虚拟人和真人的三维虚拟人模型相应三维特征顶点之间的位移关系;并根据特征点之间的相对变形矩阵对分块的标准三维虚拟人模型的所有顶点进行相应的坐标变换.最后提取真人的纹理信息,加载到三维模型中,得到具有真人纹理及相近形态特性的三维虚拟人模型.     

基于SIFT特征匹配和模约束的摄像机分层自标定方法

在一些计算机视觉和摄影测量任务的执行过程中,需要在线地标定摄像机参数,这就使得不依赖标定参照物的自标定成为必需,提出一种基于SIFT特征匹配和模约束的摄像机分层自标定方法。自由移动或旋转摄像机拍摄同一场景内部参数不变条件下的四幅以上图像。对每幅图像进行SIFT特征点提取,通过特征点匹配在每幅图像中分别获得对应三维场景空间同一特征点的像素坐标。进行投影标定,获得每幅图像在投影重建空间中的相机投影矩阵,以及每个特征点在投影重建空间中的三维坐标。进行仿射标定,采用模约束法确定无穷远参考平面在投影重建空间中的参数。进行度量标定,确定内参矩阵。实验表明,该方法能在线地稳定地获得摄像机内参标定结果,从而对现有的摄像机自标定方法进行了改进。     

基于三维测量的奶牛体型性状指标的数据采集

采用立体视觉的三维测量方法重建奶牛的三维模型,实现了对奶牛的体型性状指标测量,首先通过立体标靶进行摄像头的标定,然后利用SIFT(scale invariant feature transform)尺度不变特征点匹配算法对图像进行特征点提取与匹配,最后通过投影矩阵计算匹配特征点的三维坐标;针对双目视觉中摄像头视角范围受限问题,提出通过在相邻视点的公共区域设置标记点,根据标记点计算不同坐标系的转换关系,将各局部特征点转换到统一坐标系下,从而实现不同视点下各局部区域的三维拼接.实验表明,采用该方法重建的奶牛模型较理想,测量精度和测量效率满足评定要求,能够取代手工测量.     

基于投影器-数码相机的物体三维重建

针对三维重建在计算机视觉和近景摄影测量目标物体纹理缺乏的特点,在传统用数码相机摄取影像数据的基础上,引入了投影器设备,构成投影器-数码相机系统。该系统可使投影器能够人为地给物体表面添加纹理特征,这些纹理特征清晰稳定、相对容易提取和匹配;利用投影器虚拟影像和数码相机拍摄的带有投影纹理特征的物体影像构成立体像对,可通过空间前方交会的方法解算纹理特征的空间坐标;连接相邻的空间纹理特征点,可形成物体三维立体模型。实验及其结果证明了基于投影器-数码相机系统的物体三维重建的有效性和实用性。