一种立体像对极线矫正的新方法

提出一种无相机标定的立体像对矫正算法,该算法只需要图像对间的匹配点信息.首先,寻找一个投影矩阵H′将右图的对极点e′映射到无穷远点,此时该图上的对极线被映射为平行于x轴的直线;然后,基于矫正后立体像对的对应极线相同的原理,推导出应用在左图上的矫正矩阵H;最后,根据得到的投影矩阵H和H′重新采样对应的图像,达到最终的矫正目的.尤其对摄像机对的角度进行分析,摄像机主轴夹角越小,对极点则离图像平面越远,矫正效果也越好.通过两种无需计算基本矩阵的非线性最优化矫正方法进行实验对比,实验结果表明,该算法实现简单、矫正速度快、并且有效地消除了垂直误差.     

图像重投影及其在极线校正中的应用

针对摄像机绕光心旋转的情形,讨论了在这种特殊情形下图像重投影具有的性质,然后根据这些性质给出了使2幅图像平面平行的方法,最后介绍了图像重投影技术在极线校正中的应用,提出了一种新的极线校正方法.该极线校正方法的特点是需要采用图像重投影技术将2幅图像重投影到平行的平面.实验表明,该方法能够在完成极线校正的同时保持图像的扭曲较小.     

一种基于三阶亮度校正的平面视频转立体视频快速算法

本文提出了一种新的平面视频转立体视频的快速算法.这种算法能够实时的将平面视频转换成立体视频,并能在三维显示设备上呈现出逼真的立体效果.首先将原始平面视频中的图像按照高斯分布进行立体变换,然后将视频中的图像序列生成加权平均亮度图,并将亮度分为3个等级,分别对这3个等级区域中的图像进行立体校正,最终得到完整的立体视频.我们的方法替代了传统方法中,生成深度图像的步骤,从而大大的提升了运算的速度,能够在原始平面视频的实时播放过程中,直接输出带有立体效果的画面.     

一种基于种子生长的匹配算法

立体匹配是三维重建的重要组成部分,被广泛用于数字城市、虚拟现实等领域中.提出了一种基于种子生长的匹配点扩散算法.首先用SIFT算法提取图像间对应的特征点并将其做为种子点,对种子点在其领域范围进行区域传播匹配.接着将生长得到稠密匹配点经重采样转换为准稠密匹配点.最后再用对称对极点距离法去除误匹配得到整幅图像上均匀分布的精...     

机器人立体视觉模块的故障诊断

针对机器人的视觉模块，提出了一种故障诊断的算法．该方法根据极线几何理论，利用基本矩阵离线地得到故障诊断的期望范围，再根据匹配像素点是否落在期望范围内判断视觉模块当前是否存在故障．与常规方法相比，不需要增加额外的传感器，且占用系统资源较少，具有相当好的实时性．实验证明，利用该方法进行故障诊断的错判率和漏检率均在3％以下。     

SLM显微立体视觉中的双重折射校正算法

为解决微流控芯片检测中由于盖片的双重折射效应导致的聚焦误差、色差和视场误差等问题,从折射基本定理出发,结合光学体视显微镜(SLM)的双光路结构,建立了SLM显微立体视觉双重折射变折射率校正算法,实现了对透明封闭容腔的非接触无损三维精确测量.在微沟道测量实验中,深度方向的测量误差由7.1 μm减小到1.5μm,相对误差由18.68%减小到3.95%.SLM显微立体视觉三维测量系统与表面轮廓仪、激光共焦扫描显微镜的横向对比测量实验,证明了SLM显微立体视觉双重折射变折射率校正的必要性和有效性.     

视差立体图像的生成算法

阐述视差立体图像的原理和设计方法,介绍几种特殊的视差立体图像,包括连续∑面视差立体图像、大幅面视差立体图像和可双向观察的视差立体图像.     

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.     

一种新的基于FPGA的立体图像差异性算法

提出了一种新的基于FPGA的立体图像差异性算法,它以块匹配算法为基础,根据FPGA的特点,对图像相关性的公式进行设计优化,并结合穷尽方式搜索和预测方式搜索,提高算法的执行速度.设计基于FPGA的立体图像差异性算法IP核,充分利用FPGA独特的并行处理机制和强大的运算能力以提高系统的处理速度和性能.系统测试结果表明,基于FPGA的立体图像差异性算法,可以达到每秒33帧的处理能力,处理速度能够达到PC机的二百倍以上,具有较好的实时性;且能够连续处理500帧图像数据,具有较好的稳定性.     

一种基于基本矩阵估计的立体视觉中滤除误匹配的方法

根据基本矩阵建立两幅图像间的极线约束关系,能有效减少误匹配.噪声干扰和对应点中的误匹配使得基本矩阵的解精度降低.介绍了极线几何和基本矩阵理论,在最小中值平方法的基础上,提出一种基于匹配点对之间协因数的RANSAC(random sampling consensus)算法估计基本矩阵,有效解决了因误匹配导致的基本矩阵估计结果恶化问题.实验结果表明,所提出算法能有效滤除误匹配,具有良好的鲁棒性.     

投影三维重建中基础矩阵的鲁棒性估计方法

在未定标系统中 ,基础矩阵给出了图像间对极几何关系的代数描述 ,解决了许多视觉问题的关键环节 ,本文提出了一种新的鲁棒性基础矩阵估计方法 ,它引入了能够较好表达代数余数标准方差的Sampson加权算子 ,并且用迭代法来满足图像点噪声为非高斯白噪声的情况 .实验结果表明 ,在较大噪声干扰的条件 ,仍能较为准确地估计基础矩阵 ,具有良好的鲁棒性和较快的运算速度 .     

基于简化摄像机自定标模型下的三维重建方法

提出一种基于简化摄像机自定标模型下的三维重建方法,在假定摄像机主点位置已知的条件下,采用射影几何中的Kruppa方程计算内部参数的初始值,并利用未定标图像之间的对极几何关系得出一个关于内部参数的非线性最优化方程,进而求出运动参数,从而实现未定标系统下的三维重建.实验证明本方法在很大程度上减小了运算量,并可以得出较为鲁棒的参数估计,提高了三维重建的精度.     

一种新的空间透视不变量计算方法

首先分析了空间透视不变量的一些性质．根据三维空间点和透视投影平面的共线性理论，推导出了空间Ｎ点不变量的数目和图象平面中匹配点数目之间的相互关系；通过对投影空间的分析，提出了一种计算空间６点不变量的新方法，将不变量的求解转换为对非线性方程组的求解．文中分析了该方法的特点，实验结果证明该方法具有较强的鲁棒性     

基于自适应权重极限距离变换的立体匹配

为解决传统极限距离立体匹配算法在深度不连续区域,以及光照差异增大时出现匹配误差大幅升高等问题,提出基于自适应权重极限距离变换的立体匹配算法。在Delta-Gama对数空间下,该算法首先根据初始匹配结果计算立体图像对Gama校正系数,基于光照差异修正极线距离变换相似度函数带宽,其次基于权重相似度自适应选取极线端点,确定分割系数;最后利用置信度传播算法计算视差图。实验结果表明,本文算法能够有效提高深度变换区域的匹配准确度,同时有效降低光照差异图像的误匹配效率。相对于当前先进算法,本文算法的匹配率比当前先进算法提高至少40%。     

基于最可靠判断行的判断矩阵校正方法

根据判断矩阵A的n人判断行生成n个具有一致性的判断矩阵A1，A2，…An，并引入Ak与A偏差矩阵Bk，偏差量ek(k=1,2,…n)，如果Ai与A的偏差最小，则以第i行为最可靠判断行，并将A与Ai偏差最大的行中偏差最大的元素确定为首先需要校正的元素。