基于S3C2410 的视觉巡线机器人系统设计

针对常规的机器人巡线方法,如光电检测巡线,易受环境、光、场地等影响,适应性不强的缺点,本文设计了一种基于CMOS 图像传感器的视觉巡线机器人系统,并提出了一种新型的巡线技术。该机器人系统主要由核心模块、图像采集模块、机器人定位模块、电机驱动模块、人机交互模块等组成。详细介绍了各个模块的作用、工作原理以及具体实现。经实验验证,该机器人巡线实时性强、准确度高、稳定性好。     

基于几何模型的鱼眼图像校正

在虚拟现实,机器人导航及视觉监控等领域,需要使用具有较大视角的鱼眼摄像机,这样得到的图像被称为鱼眼图像。鱼眼图像存在严重的变形和失真。本研究利用平面,柱面和球面经纬网格3种几何模型分别进行鱼眼图像校正,实现了真实场景的还原,并对校正结果进行分析和比较。     

非线性图像网格校正技术在车辆跟踪上的应用

在基于数字图像处理技术的交通监测系统中,由于摄像装置所处的角度和高度原因,使得拍摄到的图像存在非线性几何形变,致使不能精确地对车辆进行跟踪分析.为此提出了一种基于网格的图像非线性形变的校正算法,建立一个与实际路面相关的虚拟环境.在虚拟环境中,可以使车辆信息为线性变化.通过Kalman滤波器对车辆信息进行分析、预测,达到车辆跟踪的目的.     

一种改进的单目机器人立体视觉系统校正方法

基于三棱镜的单目立体视觉系统具有高集成度、低功耗、易装配等特点,但外置的棱镜也会引发不规则的图像畸变,影响成像质量。首先采用双边滤波函数对目标图像进行降噪处理,增强图像中的边界,有效提高标定图像中的特征点提取的准确性;然后结合透视投影中的直线性、交比一致性和没影点收敛性等投影不变性提出一种改进的自适应畸变校正算法。该算法无需畸变模型及畸变参数,通过校正前后特征点的偏移,最终得到畸变校正所需的像素位移图。实验对比了多组图像的特征提取效果和畸变校正结果,并比较了不同校正方法对于系统中产生的不规则畸变的校正效果,结果表明该算法具有鲁棒性和准确性,提高了机器人视觉系统的准确度。     

架空输电线路巡线机器人越障视觉伺服控制

为解决巡线机器人越障问题，设计了基于图像的越障视觉伺服控制方案．采用傅里叶描述子构造了具有平移、旋转、尺度缩放及起始点不变性的轮廓形状特征向量，实现了驱动轮的识别；进而抽取图像特征和估计驱动轮—相线在图像空间中的相对位姿，并设计了带有死区的比例控制律来实现驱动轮—相线“对中”视觉伺服控制．模拟线路实验结果表明，该方案能可靠地完成巡线机器人驱动轮—相线“对中”控制任务．     

面向双目立体视觉的迭代式局部颜色校正

在双目立体视觉中,由于相机参数设置差异、环境光照变化、拍摄物体表面非理想漫反射等因素,拍摄获得的立体图像对可能存在颜色差异,进而降低视差计算的准确性.针对这一问题,提出一种面向双目立体视觉的迭代式局部颜色校正方法.首先使用Meanshift算法以不同粒度对2幅图像进行分割,并基于SIFT特征匹配、区域分布及颜色差异初步建立2幅图像中物体间的对应关系;然后使用加权局部颜色校正方法,逐区域进行颜色校正,由于双目图像中物体遮挡范围不同,初步的区域对应存在误差,因此利用校正的双目图像计算视差图,基于视差图像对之间稠密的像素对应,优化立体图像对的区域分割,建立更准确的对应关系,并再次进行颜色校正;迭代地进行立体匹配、优化图像区域对应和颜色校正,直至获得最佳的立体匹配结果.与已有颜色校正方法对基准测试图像集的处理结果表明,文中方法可以有效地提升立体图像对的颜色相似度,提高立体匹配视差结果的准确性.     

路面裂缝的自动检测与识别

传统的基于人工视觉检测裂缝的方法愈来愈不能适应高速公路发展的要求：其耗人力、 耗时、 不精确、影响交通、危险、 花费高的缺点要求路面状况调查的自动完成。该文介绍了一种基于图像处理的路面裂缝自动检测方法。其首先使用一种快速的针对灰度不均图像校正方法，对降质的路面图像进行增强，再进行阈值分割，提取出图像上的线性特征，最后再根据线性特征从原灰度图像上识别出裂缝目标。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于参数自校正模糊控制器的机器人视觉伺服系统

提出了一种参数自校正模糊控制器,并将其用于机器人视觉伺服系统的控制中,使得模糊控制规则可以得到实时在线的调整。仿真结果表明基于参数自校正模糊控制器的机器人视觉伺服系统的性能较一般模糊控制机器人视觉伺服系统有了较大的改善。     

基于机器视觉的机器人动态目标检测系统

由于机器人动态目标检测系统在检测过程中缺少对动态物体的准确标定，导致检测精度不高。基于此，设计基于机器视觉的机器人动态目标检测系统。首先，对机器人动态目标检测图像进行处理，基于机器视觉对处理过后的图像信息进行动态目标检测标定；其次，根据标定传输数据畸变校正动态目标检测图像，从而实现动态目标检测；最后，进行实验对比分析。实验结果表明，该系统的动态目标检测误差小，能够实现动态目标检测。     

两种图像校正算法在实际应用中的比较

介绍了图像校正的两种算法：透视变换方法和控制点变换方法（双线性插值方法）,分析了这两种方法的特点和差异。并就这两种方法在二维条码图像校正中的应用进行了讨论,得到的结论是：透视变换方法在实际拍摄的条码图像校正中较控制点变换方法更精确。     

基于混合模型的CCD镜头畸变精校正算法

针对机器视觉检测和高精度图像测量中使用的CCD镜头都存在不同程度光学畸变的问题,提出基于混合模型的CCD镜头畸变校正算法。用经典模型对畸变图像进行初次校正,用多面函数拟合法进行二次精校正,用三次B样条函数进行灰度重建。实验结果表明,该方法在不依赖摄像机内部参数条件下,相比单一的镜头畸变校正模型,精度提高,鲁棒性增强,校正后径向均方根误差为0.3个像素。     

一种基于非量测畸变校正的摄像机标定方法

设计一种基于非量测畸变校正的摄像机标定方法.该方法利用单参数除式模型校正镜头畸变,根据直线透视投影保留同素性,通过拉凡格氏法（LM）优化标定出畸变模型系数和摄像机主点坐标,然后校正成像点,使其满足针孔模型映射关系.根据内参数的两个基本方程,线性求解剩余参数.实验表明,该方法在非量测标定过程具有较好的鲁棒性,且对比张正友标定方法,可在单幅标靶图像下进行标定,避免了模型内外参数耦合在一起,提高了标定效率.     

一种基于斜率的摄像机畸变校正方法

普通 CCD摄像机在成像时都存在畸变成像误差 ,在机器人视觉检测及自动装配中 ,有效地进行误差校正对准确确定物体的位置具有重要的意义 .本文采用带有一阶径向畸变的小孔摄像机模型 ,提出一种基于线段斜率的方法 ,对摄像机镜头的径向畸变进行校正 ,不必标定太多的摄像机的外参数 ,方法简洁 ,适合于视觉系统中对摄像机畸变的实时校正 ,或对摄像机捕获的图像进行几何校正 .实验表明 ,具有很强的鲁棒性和较高的校正精度     

图像几何畸变校正方法

在机器视觉检测中大视场短焦距摄像机镜头一般都存在一定程度的光学畸变,在高精度测量中必须对摄像机镜头畸变进行校正。提出利用光学成像规律和镜头畸变校正模型相结合的畸变校正方法求出初始畸变系数,然后通过优化目标函数求出最优畸变系数,最后采用三次B样条插值对畸变图像进行灰度重建。实验结果表明该方法在不依赖摄像机内部参数的前提下,校正后径向均方根误差为0.45个像素,灰度重建后径向均方根误差为0.36个像素。     

摄像头阅卷系统关键技术的分析与应用

在分析各类图像阅卷系统的基础上,阐述了摄像头阅卷系统中需要解决的关键技术问题有：对光照不均的图像处理,透视变形图像的校正处理。提出对图像进行二值化处理时采用局部平均阈值解决光照不均匀的问题;采用的基于矩形角点几何变换的畸变图像校正算法,分两步完成图像的倾斜校正和透视校正,并给出了变换公式。实践表明系统中采用的算法处理速度快、畸变图像校正效果好,图像识别率高,达到实用要求。     

一种巡线机器人控制系统的设计与实现

该文结合仓储信息管理系统的需求,设计并开发了一种巡线机器人控制系统。采用TMS320F2812型DSP,利用反射式红外传感器感知与地面颜色有较大差别的导引线,采用直流电机PWM驱动。结合模糊控制与PID控制方法,设计并实现了双回路巡线控制系统。其中:内回路采用PID控制器,构成PWM电机调速系统;外回路采用模糊控制器,构成导引线跟踪系统。实验结果表明,该方法能够很好地实现巡线机器人的巡线行走、转弯等功能。     

Single view metrology of wide-angle lens images

This paper presents a framework and the associated algorithms to perform 3D scene analysis from a single image with lens distortion. Previous work focuses on either making 3D measurements under the assumption of one or more ideal pinhole cameras or correcting the lens distortion up to a projective transformation with no additional metric analyses. In this work, we bridge the gap between these two areas of work by incorporating metric constraints into lens distortion correction to achieve metric calibration. Lens distortion parameters, especially the lens distortion center, can be precisely recovered with this approach. Subsequent 3D measurements can be made from the corrected image to recover scene structures. In addition, we propose an algorithm based on hybrid backward and forward covariance propagation to yield a quantitative analysis of the confidence of the results. Experimental results show that our approach simultaneously performs image correction and 3D scene analysis.     

一种基于神经网络的畸变图像校正方法

由于摄像机获取的图像存在几何畸变，因此在对图像进行定量分析前，必须校正畸变。针对传统的畸变图像校正方法，其所建立的畸变数学模型，不仅求解畸变参数复杂、计算量大，且存在很大的数值计算误差的问题．提出了一种基于神经网络的畸变图像校正方法。该方法首先运用图像处理技术从一标准模板的畸变图像中提取样本，然后以样本像素坐标作为网络输入来对神经网络进行训练。由于该训练好的神经网络能够实现畸变图像与非畸变图像之间的映射关系，因此能达到校正图像畸变的目的。最后对该校正方法进行了实验，给出并分析了校正实验结果，校正效果令人满意，并已成功地用于焊接机器人视觉系统。     

病理切片图像拼接修正技术

图像拼接技术具有广泛的应用性,是当前图像处理领域的研究热点.由于技术原因,在拼接时会造成误配.目前一般利用全局优化的方法进行图像拼接修正,理论上较为合理,但是速度和效果方面都欠佳.针对图像在拼接过程中,位置之间的相关性,提出一种基于单元拼接理论的修正方法.提出拼接参数的相关公式,分析并证明公式的正确性,并给出修正简化规...     

基于分段线性回归的水质遥感图像校正算法

针对环境一号卫星拍摄到的水质遥感监测图,相对于实际水域的水质分布状况存在一定的差异,严重影响到水质监测报告的精确度,由此提出一种基于分段线性回归的水质遥感图像校正算法,利用监测水域实际测量到的实时数据和反演结果图的最小值、最大值和均值,将这3对数据进行分段线性回归,得到校正公式并完成校正。实验结果表明该算法校正精度高、速度快,极大地提高了水质监测报告的精确度。