改进的基于结构光投影的三维物体识别

提出一种在识别后期采用修正的无零级条纹调节联合变换相关代替传统联合变换相关(CJTC)的新的识别方法.此方法在原基础上对功率谱作了一系列修正.理论分析、计算机模拟实验和对实物模型的识别实验结果都表明该方法不仅具有本征三维识别的特点,而且相对于CJTC而言其能够抑制相关面上的中央零级项,很大程度上锐化了一级相关峰,明显地提高了信噪比和识别力.该方法进一步拓宽了三维物体识别的应用前景.     

基于结构照明的三维物体识别新方法

提出了一种三维物体的识别方法。将一正弦条纹分别投影到参考物体和待测表面，摄像机得到的是2幅有变形条纹的二维强度像。参考的变形条纹图像和待识别的变形条纹图像，经过联合变换相关(JTC)，得到自相关和互相关输出，最后根据输出的相关峰大小即可判别不同的物体。这种相关识别方法的实质是通过结构照明的方法，构造一个新的识别复函数，物体的高度分布以复函数位相的形式编码于新的识别复函数之中，因此该方法具有本征三维识别的特点。计算机模拟实验证明了这种方法用于三维物体识别的可能性。     

从一幅透视投影线图识别三维物体

本文提出一种从一幅透视线图识别三维物体的新算法。文中简述了几种识别空间多边形的新方法，对多面体引进了独特的表面分布有序连接表示和逐步扩展特征的识别算法，计算机模拟证实了理论的正确性。     

旋转不变的三维物体识别

提出一种具有旋转不变性的三维物体识别的新方法。该方法通过结构照明的方法,使物体的高度分布以变形条纹的形式编码于二维强度像中。由于条纹图像包含有物体的高度分布信息,因而对条纹图的相关识别具有本征三维识别的特点。旋转不变性是通过使用多通道滤波器实现的,此滤波器可以由不同方向三维物体对应的变形条纹图像经计算机处理得到。相关识别方法可以用光学匹配空间滤波器实现。计算机模拟实验证明了这种方法的有效性,它不仅可以实现旋转不变的三维物体识别,还可以给出物体旋转角度的估计值。     

基于距离像位相编码的三维物体识别

本文分析了距离像的相位傅立叶变换的原理和特征,研究了生成三维物体定向图的方法,通过计算机模拟实验分析了距离像的相位傅立叶变换用于三维物体识别和定向的性能.生成一种大间隔角度旋转得到的三维物体定向图,通过计算机模拟实验证实能准确的定位物体小角度的旋转方向,表明这种方法具有相当高的物体定向精度.     

识别与定位三维物体的点匹配法

本文提出一种识别与定位三维物体的基于模型的点匹配法,这种方法只需要简单的距离计算与四阶行列式计算,就可获得物体与模型的全局一致性匹配,因此不需要进行模型检验。     

基于莫尔条纹的三维物体相关识别

提出了一种新的基于莫尔条纹的三维物体识方法。用阴影莫尔法的装置,采用频域滤波的方法,得到物体的莫尔条纹。用受到物体表面高度调制的莫尔条纹图作为输入图像,用光学匹配空间滤波的概念来实现相关识别方法,根据输出的相关峰值大小即可判别不同的物体。因为物体的莫尔条纹是物体的等高线,体现三维物体特征的高度函数以莫尔等高线的形式编码于莫尔条纹中,因此基于莫尔条纹的相关识别具有本征三维识别的特点。计算机模拟试验结果证明了这种方法用于三维物体识别的可能性。     

基于RealSense的三维物体识别算法研究

分析比较了Intel推出的RealSense摄像头,与热门的Kinect摄像头之间的异同。针对RealSense没有全平台点云库支持的问题,给出基于Librealsense的数据获取转换流程。针对三维物体识别算法实时性较差的问题,根据目标物体颜色空间的特性,提出了改进的快速点特征直方图描述符算法。新算法利用目标物体的HSV颜色空间特征,提升了描述符间匹配的准确率,同时利用物体色调位图降低了场景描述符计算量。除此以外,利用综合滤波的方式,显著地提升了图像的有效信息量。     

基于彩色摄像机的三维物体双投影测量法

通过对三角测量法的分析比较,提出了双投影三维测量法,它采用彩色CCD,一次性获得三维物体两个侧面的三维数据,不仅测量速度快,而且能有效解决一般三角法的阴影和遮挡问题,并可以提高测量精度,且易于实现测量仪器的小型化。     

基于结构光投影的光电混合系统

提出一种基于结构光的光电混合系统。为提高相关识别率,把结构光和基于SDF的相移功率谱相减的联合变换相关器结合起来,完成相关识别。该系统兼有物体的灰度信息和形廓信息,是一种具有广阔应用前景的图像识别系统。     

基于多分辨率格网的三维物体识别方法

本文首先提出了一种改进的三维物体表达方法,它将一个三维物体表面网格与其它表面网格的几何关系表示为一个二维矩阵,称为距离角度图.这种表达能够描述任意形态物体,抑制杂乱背景和遮挡,几何意义直观,且适应不同分辨率、非规则的三角格网.然后,以这种表达方法为基础,本文阐述了一种基于多分辨率格网的,由粗到精的三维物体识别方法.它先在场景和模型的低分辨率格网上进行粗匹配以得到模型候选集合,之后在已匹配网格的高分辨率格网邻域上筛选模型候选集合,最后综合考虑多个网格对应的模型候选以得到最终模型候选的确认和验证.这种识别方法具有运算量小,准确可靠等优点,实验证明该方法正确有效.     

基于条纹边缘解码的结构光三维测量技术

基于结构光的三维视觉测量关键问题之一就是如何准确地获取投射光的投射角.本文结合三角法公式提出了基于Gray码边缘编码解码的投射角求取方法.该方法采用等宽Gray码条纹进行编码,采用一种基于边缘导向的亚像素定位技术提取条纹边缘,用其上象素点进行解码,消除了Gray码固有的一位解码误差,同时将图像采样点定位准确度和图像采样点与物面采样点的对应准确度提高到亚像素级.此外,分析了等宽编码条纹对投射角划分不平均导致的测量误差,并加以修正.最后,利用3dsmax、Matlab软件仿真了测量系统,重构出被测表面.实验结果表明,测量误差约为0.05%.     

三维轴对称目标的简化识别

基于对空中轴对称目标识别的需要,根据目标投影变换和姿态测量,利用匹配滤波和坐标变换,提出一种简化的识别方法。选择合适的目标投影图像作为识别模板,并用计算全息的方法编制成匹配滤波器;在目标的三维姿态被探测后,根据其方位角和俯仰角,对滤波器进行坐标变换,再利用光学相关方式识别目标的投影图像。通过数值模拟,分析了不同姿态下二维任意目标的识别情况,以及三维轴对称目标的模板选择及其识别效果。分析表明,利用这种简化识别方法,只需将目标在45°和90°俯仰角下的投影图像制成识别模板,并进行组合,即可得到目标的最小相关系数为0.4472,远大于飞机干扰物与模板的最大相关系数0.06。     

基于旋转散斑结构光投影的三维人脸采集

设计由两个红外相机和一个紧凑散斑结构光投射器构成的三维人脸采集系统,可根据采集精度和运算效率的折衷配置采集散斑图像.散斑模板固定在垂直于投射器光轴的齿轮上,使用齿轮机构驱动散斑模板作旋转运动,使用波长为735 nm的LED照亮散斑,在测量空间中形成时间和空间上互不相关的散斑编码结构光图案,采用时空相关立体匹配算法实现人...     

基于格雷码-相移的双目三维测量方法研究

本文采用格雷码-相移组合的结构光,结合双目立体视觉技术,研究了三维表面测量方法.三维测量精度主要取决于格雷码-相移的解码精度,由于物体表面反射率不一致,不同区域又会相互反射,一般的阈值分割无法得到准确的二值化条纹图.因此在投射格雷码条纹图案基础上,再投射一组格雷码反码条纹图案.针对格雷码-相移解码过程中的周期错位问题,提出一种新的校正方法.将文中三维测量方法应用在人眼石膏模型的表面测量实验中,重建结果验证该方法的准确性和可靠性.     

3D模型的多姿态人脸识别

多姿态人脸识别是当前人脸识别中的难点，识别率普遍不是很高。本文提出了一种利用正面、侧面照片建立起三堆虚拟人脸模型，然后对待识别照片进行角度估计，把模型库中的每一个3D模型在该角度附近进行多次投影，搜索出与待识别照片相似度最高的照片。这种方法可以有效的提高人脸识别率，增强人脸识别系统的鲁棒性．     

一种基于2D和3DSIFT特征级融合的一般物体识别算法

如何选择合适的特征表示一般物体类间差异和类内共性至关重要,因此,本文在2D SIFT(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)的基础上,提出了基于点云模型的3D SIFT特征描述子,进而提出一种基于2D和3D SIFT特征级融合的一般物体识别算法.分别提取物体2维图像和3维点云的2D和3D SIFT特征描述子,利用"词袋"(Bag of Words,BoW)模型得到物体特征向量,根据特征级融合将两个特征向量进行融合实现物体描述,运用有监督分类器支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现分类识别,给出最终识别结果.最后,实验验证了本文提出算法的好处.     

光栅投影图像的3D表面重建

为了克服全患和双目表面重建的某些弱点，利用光栅投影生成二维图像之几何特性，建立投影二维平面图像和三维空间图像的对应关系，并由此确定三维物体表面点的空间坐标，最后利用计算机图形学和虚拟现实的理论与技术绘制出三维物体表面。