RGB-D图像三维特征点的保结构检测方法

针对颜色-深度图像(RGB-D)特征融合困难、联合识别效率低的问题,提出了一种三维特征点的保结构检测方法,为图像配准、三维重建、目标识别与分类等问题提供稳定特征点.该方法利用透视投影在二维像平面上描述物点,建立了物点的三维保结构模型.基于扩散方程和尺度空间的联系,利用有限差分法将深度信息融入尺度空间中,给出了RGB-D尺度空间的一种表示方法.依据特征点与高斯拉普拉斯函数极值的对应关系,在RGB-D尺度空间上检测极值,获取了图像的保结构三维特征点.实验结果表明,与二维尺度不变特征转换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)方法相比,RGB-D图像三维特征点的保结构检测方法有效融合了物体表面的颜色和结构信息,能够检测并匹配更多的图像特征点.     

涪陵页岩气田P区块储层三维地质建模及应用浅析

目前随着涪陵页岩气田二期区块勘探开发的不断深入进行,面临着与一期不同的地质背景问题,构造相对复杂,断层发育,埋深增加,开发难度明显增大,因此对储层描述的研究也逐渐由定性描述转向以建立准确、定量、精细的三维地质模型为目标。以P区块为例,运用Petrel商业化建模软件,进行气藏描述研究,先后建立起三维构造模型、三维属性模型、天然裂缝模型,较真实地描述了储层构造形态、属性特征及天然裂缝的几何分布特点,并为工业绘图、井轨迹优化及数值模拟等相关应用打下了基础。     

多目立体视觉三维重建系统的设计

针对工业产品质量检测过程中产品三维表面的重建问题,提出一种基于多目立体视觉三维重建方法.设计了一套由八个直线分布的工业相机构成的三维重建系统方案.首先通过图像采集模块,在八个不同方向对目标物体进行图像采集.其次对采集到的图像进行预处理,其中包括图像背景抑制和目标物体分割.然后通过相机标定模块,对八个相机进行标定,获得它们的内外参数,并结合Harris角点检测及高斯差分检测算法对预处理后的图像实现特征点提取.在此结果上,再利用三角形法对提取到的特征点进行匹配和校正.最后采用泊松表面重建方法准确地获取和优化角点,并找到角点特征的匹配点,从而对物体进行三维表面的精确重建.实验结果表明,设计的系统能够重建出静止物体的局部三维表面,重建结果中的物体表面完整,结构清晰,表面上的字符重建完整,能够很好地进行识别.     

袖窿浮余量变化研究及配袖分析

在圆装袖服装配袖中,袖窿的形态特征制约衣袖的结构和造型,而袖窿浮余量又是袖窿三维形态的一个关键制约因素。以东华原型为基础,采用平面与立体相结合的方法,研究袖窿浮余量变化与袖窿三维形态特征的关系并进行配袖分析,为袖窿三维模型的建立提供了数据支撑,也为衣袖结构优化提供理论基础。     

基于双目视觉的探针姿态检测

针对微操作中针类末端执行器姿态检测的问题,设计了一种基于双目视觉的姿态检测系统。结合探针在空间坐标系与二维图像之间的空间位置转换关系,得到二维图像与空间坐标系的映射矩阵,并且消除图像畸变,得到校正后的图像;针对探针图像中目标特征不明显的问题,提出一种将仿射变换矩阵与探针几何学特征相结合的方法,成功提取了图像特征点进行匹配,得到一系列中轴线上点的三维坐标;采用最小二乘法拟合直线,得出探针的姿态向量。实验结果表明:利用两个CCD相机构成的双目立体视觉系统能快速、精确地检测针类装配端的三维姿态,实验误差在±0.3°范围内,适用于通过机器视觉引导工业机器人进行微操作。     

丝织物形态风格研究——丝绸裙料形态风格信息的生成、检测和评价

本文以十三种丝织物为试样,通过应用莫尔拓扑法进行测试和分析,将织物在悬垂时表现出的三维形态特征初步归纳为用悬垂凸条数、折角数、弯曲度和悬垂高度等视觉因子来定量表示.并在此基础上,通过运用观感检测在织物形态与消费者视觉之间建立数量联系,对量化织物形态风格的方法和途径进行了初步的探索.     

刀具前刀面磨损的图像检测

通过对硬质合金刀具刀面月牙洼磨损图像特征的分析,设计了检测磨损的算法,并开发了相关软件。经过实例检验,二维特征检测刀具磨损的最大误差在7．4％之内,可满足一般工程要求。本方法具有自动化程度高、判决速度快等优点,为刀具磨损三维形态的检测提供依据。     

单幅图像三维目标定位及重建

首先对图像进行拉普拉斯滤波处理,进而利用Canny算子对图像进行边缘检测,通过Hough变换检测目标图像,采用CAD辅助提取边界直线,基于灭点理论标定数码相机,之后采用透视投影模型中基于图像相对深度方法对图像三维信息进行恢复。最后计算出了目标物体的特征点三维坐标,实现目标定位。通过CAD实现模型的重建与显示。     

基于深度神经网络复杂场景下的机器人拣选方法

针对提高快递包裹的分拣效率和识别准确率,提出了一种基于深度神经网络复杂场景下的机器人拣选方法.首先,提出一种改进的目标检测算法,通过将多层浅层特征图与最终的特征图进行融合,提取更加细节的特征,以提升识别的速度与精度;其次,提出了一种基于关键点的级联卷积最优拣选位置检测网络模型,对包裹最优拣选位置进行实时预测估计;最后,结合目标包裹最优拣选框与场景的深度信息和基于三维信息的目标姿态估计算法实现机器人拣选,并通过实验验证了该方法的有效性.     

某厂房柱的雷达无损检测鉴定及加固设计

以某工业厂房柱为检测、鉴定对象,通过地质雷达进行现场无损检测,对雷达波形图像进行分析,得出厂房柱的钢筋深度、钢筋间距等结构三维特征．并使用《已建结构加固工具箱〉进行鉴定计算,自动生成鉴定计算报告和施工图.     

基于改进解释树的三维物体分类

为了实现对未知三维物体的分类,提出了一种基于改进解释树的三维物体分类方法,将未知物体分到一组预先定义的物体类中.在该方法中,提出了一组新的、完善的三维物体形状特征及对应的约束,定义了有效的解释树约束搜索规则,能快速得到待分类物体和三维模型之间的匹配关系;设计了形状相似性度量计算算法,得到待分类物体与三维模型之间的形状相似度.该分类方法能实现多种类型的匹配计算,得到具有模型形状相似度排序的分类结果和未知物体所属的类别.大量的实验结果充分表明了该三维物体分类方法的良好性能.     

基于kinect的物体抓取场景认知

针对RoboCup竞赛家庭组比赛对物体抓取的要求,研究了物体抓取场景认知问题。设计了一种基于kinect的物体抓取场景认知系统。先将kinect传感器得到的深度图像转换为3维(3D)点云图,然后计算每个3D点所在曲面的局部法向量,再根据法向量和距离特征分割提取出水平桌面;采用3D点与水平桌面的位置关系分离出潜在的抓取物体目标点,选择随机抽样一致(RANSAC,Random Sample Consensus)算法完成圆柱形抓取物体的定位。使用实验室采集的场景深度图对认知系统进行测试。结果表明,设计的系统可以可靠提取水平桌面和桌面上的圆柱形物体,可以达到物体抓取比赛的要求。     

三维重建表面几何特征的提取与参数测量计算

对三维重建结果的表面特征进行提取和误差分析,是提高三维目标测量精度的关键步骤. 提出了对三维重建表面几何特征进行提取,并对其进行参数测量计算的方法. 首先利用STL文件对三维重建得到的目标点云数据进行读取、导出并筛选,得到三维重建目标的点云数据,通过迭代计算生成CAD模型表面点云数据. 再提取重建目标与CAD模型的几何特征,计算粗糙度、平行度和平面度等几何参数特征值,进行误差比较和分析,最后将该结果反馈至三维目标重建过程中. 实验结果表明,提出的方法能有效地提取三维重建结果表面几何特征及对表面进行测量计算.     

基于交互式图割算法的结肠组织提取

针对腹部CT医学图像中结肠组织自身局部特征的问题,研究了一种基于交互式Graph Cuts结肠组织的分割方法。首先人工标定一部分体素标记为＂目标＂和＂背景＂种子点。然后将图像映射成网络图,通过相邻像素间的灰度特征分配边的权重值,采用26邻域系统实现三维图像的分割。最后使用最大流/最小割方法最小化能量函数,得到结肠区域。实验结果表明,交互式的图割算法能够准确地从三维腹部CT医学图像中提取出结肠组织,体现了结肠数据的局部特征。算法能自动将所有腹部CT切片的结肠组织分割出来,实验获得的结果有利于结肠病变的发现和精确定位。     

基于微机的三维地震资料可视化系统研究

结合地震数据的特点 ,研究了科学计算可视化技术 ,从中选择出适合地震资料可视化的以物体空间为序的直接体绘制算法 .编制出基于微机和 Windows平台的三维地震可视化系统Seismic Vis.该系统以面向对象的思想构造 ,采用开放式图形库 Open GL ,具有良好的可扩展性和移植性 ,界面友好 ,具有较好的用户交互能力 .将 Seismic Vis用于实际地震资料的解释 ,取得了良好的效果     

面向瞬态成像仿真的遮挡目标逆向重构方法

由于瞬态成像硬件系统存在结构复杂、价格昂贵以及性能评估困难等问题,提出了一种新的逆向重构算法,并利用软件仿真的方法建立了瞬态成像链路．该方法首先根据仿真场景简化像素累积函数,并引入检测概率的方法获得三维空间中目标体素的采样; 然后利用射线追踪的方法计算目标的全局检测概率,通过阈值分割得到目标的三维点云信息;最后融合点云进行三维场景渲染．实验结果表明,这种方法能够仿真遮挡目标三维场景的瞬态成像过程,并且逆向重构算法增强了遮挡目标重构的效果．     

基于空间约束的自适应单目3D物体检测算法

引入无须先验模版匹配的3D目标检测算法,通过简化消失点（VP）计算和改进角点提取等步骤,提出一种自适应的单目3D物体检测算法. 针对复杂场景下VP 计算易受干扰的问题,根据室内场景中世界坐标系、相机以及目标物体之间的空间关系,建立目标、相机偏航角与VP之间的约束模型,提出一种基于空间约束的 M 估计子抽样一致性（MSAC）消失点计算方法;为了提高3D框的估计精度,在VP透视关系的基础上,提出一种自适应估计3D框角点的方法,通过建立目标3D轮廓线与2D框的空间约束关系,实现目标物体的3D框快速检测. 相关数据集的实验结果表明,所提方法相比于其他算法不仅在室内场景下具有估计精度高、实时性好的优势,而且在室外场景实验下也具有更好的精度和鲁棒性.     

基于松弛迭代法实现物体三维结构的重建

提出了一种重构三维物体表面的松弛迭代算法.该算法把与物体的输入图像上相匹配点做为初始值.这组匹配点的值是稀疏的而且不用要求很精确.把重构的三维表面表示成二维矩阵的形式,矩阵中的每个元素代表三维图像上匹配点的值.为了使最终重构的表面精确,通过迭代对这组点的值反复更新.随着迭代深度的不断加大,重构的表面越精确.实验结果给出了复原后的三维图,并时其进行分析.     

基于三维校正的SHGC物体三维结构提取方法

针对SHGC(straight homogeneous generalized cylinders)图像的特点与从单幅图像中提取三维信息困难,设计了一种基于单幅SHGC图像和三维校正的三维结构提取方法。与传统的SHGC三维结构提取方法不同,该方法从三维空间中匹配的角度出发,构造一个二维横截面,在二维横截面上增加一个z轴,通过平移、旋转预先构造好的三维横截面,将构造好的横截面与原图像中SHGC物体的横截面进行兴趣点匹配,从而确定最优化结果时的仿射成像参数(λ, θ),通过成像参数可以成功提取SHGC横截面的三维信息,结合SHGC的子午线轮廓信息定性地得到整个SHGC物体的三维信息,提取SHGC表面的纹理,通过三角网格的方法将纹理贴到三维物体表面。实验论证了本文提出的三维结构提取方法是可行的和正确的。     

3D Object Recognition Based on Linear Lie Algebra Model

A surface model called the fibre bundle model and a 3D object model based on linear Lie algebra model are proposed.Then an algorithm of 3D object recognition using the linear Lie algebra models is presented.It is a convenient recognition method for the objects which are symmetric about some axis.By using the presented algorithm,the representation matrices of the fibre or the base curve from only finite points of the linear Lie algebra model can be obtained.At last some recognition results of practicalities are given.