高效RGB格雷码与相移法结合的三维重建技术

针对传统相移法在三维(3D)轮廓重建时相位展开耗时长和精度较低的问题,提出了一种新的高效率的三原色(RGB)格雷码编码方式对相位解包裹。用彩色摄像机分别拍摄经由物体高度信息调制后变形的正弦光栅图像,每幅光栅图片相移π/2;在正弦光栅灰度值最大处投射RGB格雷码对条纹定级;根据左右图像的相位展开值和双目视觉原理对左右视图进行匹配,恢复模型的3D轮廓。提出的方法在64级条纹之内将解码需要的投影条纹数量减少到3幅,测量速度和精度都有明显提高。将提出的方法应用在模型表面测量和标准球测量实验中,结果表明,提出的方法提高了重建速率且精度小于0. 03 mm。     

基于光栅投影的相位解相方法研究

为了获取光栅畸变相位图中包含的物体三维信息,笔者将采用三频外差的相位解包裹的方法去实现。三频外差的解包裹方法是先通过三组不同频率的相位图像分别两两差值计算获得一次解相的图像,再将一次差值图像进行二次差值进而还原出含有畸变相位图像中的三维信息。通过实验验证:利用三频外差的计算方法简洁,能够快速恢复出的点云信息含有三维形貌特征。     

基于双密度双树复小波的立体匹配

立体匹配成为近年计算机视觉研究的重点,文中旨在通过研究和实验探索出一种比较理想的立体匹配算法从而提高图像立体匹配的鲁棒性.双密度双树复小波具有多分辨率、数据冗余的有限性以及平移不变性的优点,文章利用双密度双树复小波的这些优点提出一种相位匹配算法,其原理是提取多尺度的相位信息作为立体像对的匹配基元,再利用金字塔模式实现匹配.进行匹配时首先由最低分辨率的层级开始,再逐层推进,直至图层的最高级,并利用上层匹配所获得的视差结果来引导本层通道的相位匹配,形成一种多分辨率的层次匹配框架,即图像金字塔结构框架.作者利用这种方法最终达到了预期的实验效果.实验结果表明,采用此方法能够得到稠密的视差图,匹配结果精确度很高,是目前比较理想的立体匹配算法.     

基于组合光栅的双目立体测量

针对高精度三维测量问题,提出了基于组合光栅的双目立体测量方法.该方法通过向被测量物体投射矩形和正弦条纹,计算出物体表面的相位分布,由相位和极线得到三维坐标信息.实验表明该方法能够有效地降低数据处理时间,提高测量精度和匹配率.     

基于彩色复合光栅投影的三维轮廓测量方法

在测量同时含有轮廓突变与梯度较大的物体时,受被测物体高度变化引起的非截断相位变化与背景分量的影响,相位则很难正确展开;对此采用彩色复合光栅投影的三维轮廓测量方法:即用软件生成含有两种不同颜色的彩色光栅,其中每种颜色分量的光栅又具有两种不同的频率,通过LCD投影仪投射到物体表面,这样只需一次采集,就能消除图象背景分量对测量的影响,在扩大测量范围同时可达到以往双频技术中多次采集的测量突变效果;最后通过分析变形光栅中频谱混叠问题以及计算机模拟和实验验证,证实了该方法的可行性。     

基于双目视觉的双频光栅三维测量方法

提出一种新的三维坐标测量方法,该方法基于双目视觉、双频光栅投影、相移和三角测量等测量方法.测量系统采用两个摄像机记录投影光栅,通过分析双频投影条纹不同栅距的光栅获得两幅包裹相位图,相位去包裹后求得任一像素点的绝对相位值,结合标定双目摄像机和根据外极线约束原理实现立体匹配,最后重构出物体三维世界坐标.实验证实了该方法的可行性,并得到很好的测量结果.     

改进型SIFT立体匹配算法研究

针对机器人视觉系统立体匹配中存在的匹配重复或错误等问题,提出了一种基于尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT算法）和余弦相似度匹配规则的立体匹配方法。该方法以左、右两幅图像中特征向量较多的图像作为基准匹配图像,另一幅图像作为待匹配图像;再由二者的特征向量之间的余弦相似度所建立的匹配规则进行立体匹配。实验结果表明,改进型立体匹配方法有效地降低了匹配错误或重复比,具有较强的鲁棒性,匹配效果较佳,更加有利于机器人视觉系统的三维重建与定位。     

基于数字投影仪的光栅相位自校正方法

提出了一种针对数字投影仪的光栅相位自校正方法. 在基于光栅投影的主动式视觉三维测量技术中, 投影出具有标准正弦分布的光栅条纹是其关键环节之一. 对投影仪投出的光栅条纹, 应用n步相移法通过条纹图像得到其理想的相位分布, 然后根据理想相位分布和实际相位分布的映射关系, 对投影仪的光栅模式进行自校正. 实验结果表明, 经过3～5次自校正后, 投影仪投影出的光栅条纹质量有了很大的提高, 可以得到较理想的正弦分布的投影光栅.     

基于OpenCV的立体匹配算法的研究与实现

提出了一种基于OpenCV的立体匹配算法,先使用投影仪在物体表面添加棋盘格角点特征,再利用OpenCV库函数对角点特征的像素精度和亚像素精度位置进行检测和计算.最后使用基于OpenCV的立体匹配算法完成图像对间角点特征的匹配.为了验证该算法,在VS2008环境下利用VC++进行了实验.算法验证实验和三维测距实验的结果表明,该算法匹配效果理想,匹配精度也高于传统的视差图匹配算法.     

一种改进的区域双目立体匹配方法

双目立体匹配是机器视觉中的热点、难点问题。分析了区域立体匹配方法的优缺点,提出了改进的区域立体匹配方法。首先,采集双目视觉图像对对图像对进行校正、去噪等处理,利用颜色特征进行图像分割,再用一种快速有效的块立体匹配算法对图像进行立体匹配。然后,在匹配过程中使用绝对误差累积(SAD)的小窗口来寻找左右两幅图像之间的匹配点。最后,通过滤波得到最终的视差图。实验表明:该方法能够有效地解决重复区域、低纹理区域、纹理相似区域、遮挡区域等带来的误匹配问题,能得到准确清晰的稠密视差图。     

三维图匹配算法

目的 现有的图匹配算法大多应用于二维图像,对三维图像的特征点匹配存在匹配准确率低和计算速度慢等问题。为解决这些问题,本文将分解图匹配算法扩展应用在了三维图像上。方法 首先将需要匹配的两个三维图像的特征点作为图的节点集;再通过Delaunay三角剖分算法,将三维特征点相连,则相连得到的边就作为图的边集,从而建立有向图;然后,根据三维图像的特征点构建相应的三维有向图及其邻接矩阵;再根据有向图中的节点特征和边特征分别构建节点特征相似矩阵和边特征相似矩阵;最后根据这两个特征矩阵将节点匹配问题转化为求极值问题并求解。结果 实验表明,在手工选取特征点的情况下,本文算法对相同三维图像的特征点匹配有97.56%的平均准确率;对不同三维图像特征点匹配有76.39%的平均准确率;在三维图像有旋转的情况下,有90%以上的平均准确率;在特征点部分缺失的情况下,平均匹配准确率也能达到80%。在通过三维尺度不变特征变换（SIFT）算法得到特征点的情况下,本文算法对9个三维模型的特征点的平均匹配准确率为98.78%。结论 本文提出的基于图论的三维图像特征点匹配算法,经实验结果验证,可以取得较好的匹配效果。     

An Evolutionary-Based Stereo Matching Method with a Multilevel Searching Strategy

Stereo matching is one of the fundamental problems in computer vision. It consists in identifying features in two or more stereo images that are generated by the same physical feature in the three-dimensional space. This paper presents an evolutionary approach with a multilevel searching strategy for matching edges extracted from two stereo images. The matching problem is turned into an optimization task, which is performed by means of a genetic algorithm with a new encoding scheme. For an effective exploitation of the genetic stereo matching algorithm for real-time obstacle detection, a multilevel searching strategy is proposed to match the edges at different levels by considering their gradient magnitudes. Experimental results and comparative analysis are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed method for real-time obstacle detection in front of a moving vehicle using linear stereo vision.     

一种复合光栅投影的在线相位测量轮廓术

提出了一种复合光栅投影的在线相位测量轮廓术,以解决在像素匹配和相位计算过程中对条纹频率不同需求的矛盾;在像素匹配过程中,提取高频信息以获得质量较高的调制度图像;在相位计算过程中,通过滤波提取低频分量对被测物体进行三维重构,避开高频分量造成的误差;在滤波过程中,设计了一种组合滤波窗,提升了滤波精度;仿真和实验证明了所提方法的有效性和实用性,使用该方法重构物体的误差约为0.89%。     

角点距离矩阵和同心圆划分的曲线描述与匹配

曲线匹配对于物体识别、目标跟踪、碎片拼接等有着重要的意义。针对曲线匹配的效率与鲁棒性问题,提出了一种基于角点距离矩阵和同心圆划分的曲线描述与匹配算法。该算法分为粗略匹配和精确匹配两个阶段。粗略匹配阶段首先采用角点距离矩阵来描述曲线;然后通过子矩阵的方法来匹配曲线。精确匹配阶段首先采用同心圆划分的方法描述曲线;然后通过两条曲线同心圆描述集的差异度度量函数来度量他们的相似性。算法不仅具有平移、旋转、缩放不变性,而且具有较强的鲁棒性,可用于遮挡物体的匹配以及基于轮廓的图形拼接。实验结果表明了该算法的有效性和可行性。     

A neural network approach to CSG-based 3-D object recognition

Describes the recognition subsystem of a computer vision system based on constructive solid geometry (CSG) representation scheme. Instead of using the conventional CSG trees to represent objects, the proposed system uses an equivalent representation scheme-precedence graphs-for object representation. Each node in the graph represents a primitive volume and each are between two nodes represents the relation between them. Object recognition is achieved by matching the scene precedence graph to the model precedence graph. A constraint satisfaction network is proposed to implement the matching process. The energy function associated with the network is used to enforce the matching constraints including match validity, primitive similarity, precedence graph preservation, and geometric structure preservation. The energy level is at its minimum only when the optimal match is reached. Experimental results on several range images are presented to demonstrate the proposed approach     

Disparity analysis of images

An algorithm for matching images of real world scenes is presented. The matching is a specification of the geometrical disparity between the images and may be used to partially reconstruct the three-dimensional structure of the scene. Sets of candidate matching points are selected independently in each image. These points are the locations of small, distinct features which are likely to be detectable in both images. An initial network of possible matches between the two sets of candidates is constructed. Each possible match specifies a possible disparity of a candidate point in a selected reference image. An initial estimate of the probability of each possible disparity is made, based on the similarity of subimages surrounding the points. These estimates are iteratively improved by a relaxation labeling technique making use of the local continuity property of disparity that is a consequence of the continuity of real world surfaces. The algorithm is effective for binocular parallax, motion parallax, and object motion. It quickly converges to good estimates of disparity, which reflect the spatial organization of the scene.     

一种新的相关跟踪方法研究

相关跟踪过程中，序列图象中的实时图和参考图之间必然存在灰度差异以及一定程度的几何形变和对目标的局部遮挡，而传统相关匹配算法中，每一对像素点对匹配结果的贡献是均等的，这样就使得算法的性能很容易受到图像中噪声、局部遮挡等因素的影响。为此，从另外的角度提出了一种新的图象相似度度量方法，即将目标图象中与模板图象相接近的点的个数作为相似性度量来进行匹配，这种方法得到的相关曲面更尖锐，匹配置信度更高。又因为跟踪过程，实时图必然存在这样或那样的变化，对模板合理地进行更新是相关跟踪的关键，在上述的图象相似度度量方法的基础上，另外又提出了一种非常有效的模板修正方案，从而使得跟踪算法对环境的适应能力和稳定性得到大大提高，实验结果证明了该方法的优越性。     

Robust active stereo vision using Kullback-Leibler divergence

Active stereo vision is a method of 3D surface scanning involving the projecting and capturing of a series of light patterns where depth is derived from correspondences between the observed and projected patterns. In contrast, passive stereo vision reveals depth through correspondences between textured images from two or more cameras. By employing a projector, active stereo vision systems find correspondences between two or more cameras, without ambiguity, independent of object texture. In this paper, we present a hybrid 3D reconstruction framework that supplements projected pattern correspondence matching with texture information. The proposed scheme consists of using projected pattern data to derive initial correspondences across cameras and then using texture data to eliminate ambiguities. Pattern modulation data are then used to estimate error models from which Kullback-Leibler divergence refinement is applied to reduce misregistration errors. Using only a small number of patterns, the presented approach reduces measurement errors versus traditional structured light and phase matching methodologies while being insensitive to gamma distortion, projector flickering, and secondary reflections. Experimental results demonstrate these advantages in terms of enhanced 3D reconstruction performance in the presence of noise, deterministic distortions, and conditions of texture and depth contrast.     

基于视频的高速公路车辆提取与跟踪算法研究

将背景重建技术应用于运动车辆的提取与跟踪,构建了一个运动车辆提取与跟踪算法。在引入多特征匹配的基础上,设计了一种简单实用的目标跟踪多特征匹配判决逻辑。实验结果表明,该算法能够完成对多个运动目标的跟踪,而且对光线变化及目标运动状态的变化等不利因素有较好的适应性。