基于图像反馈的标靶面与光轴垂直调节系统

介绍了摄像机标定的内部参数,阐述了标靶面与光轴垂直可以简化标定的过程.当标靶面与光轴垂直时,利用标靶面上特征圆在CCD成像面上成像也是圆的特点,提出了基于图像反馈的标靶面与光轴垂直的调节方法.一般情况下,标靶面与光轴不垂直,标靶面上特征圆在CCD成像面上成像为椭圆.通过图像处理和最小二乘椭圆拟合法计算出成像椭圆的长短轴及偏角,设计了调整控制策略.实验结果表明,该方法是有效可行的.     

视觉导航机器人三维场景重建研究

针对自主导航机器人在室外中的立体视觉,应用了一种基于置信点扩展的三维重建的方法。该方法改进了归一化交叉相关算法,由视差空间图寻找视差空间中的置信点并进行表面跟踪,并用计算亚象素视差和中值滤波的办法得到视差图,最后使用滚球算法对从视差图中得到的点云数据进行三角化从而进行地形重建。实验结果表明,所使用匹配方法优于单一的归一化交叉相关方法,有着较强的鲁棒性,重建的地形效果较为理想。     

基于宽基线立体视觉的远距离三维重建

针对月球车视觉导航中远距离场景的三维重建问题,提出一种基于相机自标定的宽基线立体视觉方法.该方法首先提取立体图对的尺寸不变性(SIFT)特征并进行匹配,得到特征点对应关系;再使用外极线几何约束描述立体图像校正的直射变换,对其Sampson误差使用Levenberg-Marquardt(LM)算法求得最小二乘最优解,完成相机参数估计和图像校正;对校正后的图像使用种子像素视差扩张算法进行宽基线立体匹配,根据匹配得到的视差完成目标场景三维重建.实验表明:该方法解决了月球车相机的现场标定难题,并能够解决宽基线立体视觉面临的光照差异、透视畸变、遮挡等问题,对远距离山脉等自然场景的三维重建效果良好,重建精度较高.     

一种基于立体视觉的车轮中心测量方法

在车辆尺寸参数测量系统中,车轮中心是一个很重要的过程参数,目前该参数都是由人工进行手动测量,为此提出一种基于立体视觉的车轮中心高精度测量方法.该方法以车轮钢圈作为处理对象,首先根据边缘分组算法和椭圆拟合判别算法提取出车轮钢圈的圆形特征;其次利用立体匹配算法获取车轮钢圈圆形特征上点的三维坐标;最后通过三维平面拟合、坐标转...     

基于SIFT特征点的双目视觉定位

提出了一种结合了SIFF特征点的双目立体视觉定位方法.介绍了对尺度、旋转、视角等变化具有良好鲁棒性的SIFT特征向量,利用SIFT特征向量匹配算法在双目视觉系统采集的左、右图片中分别检测目标、获取匹配的目标SIFT特征点.经过空间匹配点选择、标定点坐标计算等步骤获取左、右图片中具有空间位置一致性的目标标定点,并在摄像机坐标系中恢复目标标定点三维信息.实验结果表明,利用该方法进行目标定位具有较强的适应性.有一定的实用价值.     

GPU近实时线性双目立体代价聚合

目的 近年来双目视觉领域的研究重点逐步转而关注其“实时化”策略的研究,而立体代价聚合是双目视觉中最为复杂且最为耗时的步骤,为此,提出一种基于GPU通用计算(GPGPU)技术的近实时双目立体代价聚合算法。方法 选用一种匹配精度接近于全局匹配算法的局部算法——线性立体匹配算法(linear stereo matching)作为代价聚合策略;结合线性代价聚合的原理,对其主要步骤(代价计算、均值滤波及系数求解等)的计算流程进行有针对性地并行优化。结果 对于相同的实验样本,用本文方法在NVIDA GTX780 实验平台上能在更短的时间计算出代价矩阵,与原有的CPU实现方法相比,代价聚合的效率平均有了数十倍的提升。结论 实时双目立体代价聚合方法,为在个人通用PC平台上实时获取高质量双目视觉深度信息提供了一个高效可靠的途径。     

基于计算机视觉的人体内腔三维重建技术综述

医生通过内窥镜观察的人体内腔显示为二维图像,不能立体地展现内腔环境中病灶、血管及邻近组织的关系,而内腔三维重建及可视化技术能够清晰、全面地展现病灶及其他组织的三维形态,更好地辅助医生进行精准的手术判断。将人体内腔环境中的三维重建技术分为主动式测量方法与被动式测量方法,分类综述基于结构光、飞行时间、双目立体视觉、单目视觉的内腔三维重建技术及发展现状。针对同时定位与地图构建的内腔三维重建法,分析对比内腔环境下的特征点检测与匹配的发展、方法及特点,并对人体内腔三维重建的难点和未来发展趋势进行展望。     

基于PatchMatch的半全局高效双目立体匹配算法

近年来双目立体匹配技术发展迅速,高精度、高分辨率、大视差的应用需求无疑对该技术的计算效率提出了更高的要求。由于传统立体匹配算法固有的计算复杂度正比于视差范围,已经难以满足高分辨率、大视差的应用场景。因此,从计算复杂度、匹配精度、匹配原理等多方面综合考虑,提出了一种基于PatchMatch的半全局双目立体匹配算法,在路径代价计算过程中使用空间传播机制,将可能的视差由整个视差范围降低为t个候选视差(t远远小于视差范围),显著减少了候选视差的数量,大幅提高了半全局算法的计算效率。对KITTI2015数据集的评估结果表明,该算法以5.81%的错误匹配率和20.2 s的匹配时间实现了准确性和实时性的明显提高。因此,作为传统立体匹配改进算法,该设计可以为大视差双目立体匹配系统提供高效的解决方案。     

计算机视觉原理分析及其应用

介绍了计算机视觉的原理,分析解释了实现原理的步骤以及发展现状,并且举例说明了计算机视觉的应用,解决了在人脸检测和识别、机器人目标定位、导航等领域的应用问题,并简单论述了计算机视觉技术的发展方向.     

一种基于深度信息的人头检测方法

针对目前人头检测方法对光线变化敏感和易受阴影干扰的问题,提出了一种基于深度图像的人头检测方法.首先通过运动目标检测,得到运动人员所在区域;然后对该区域使用改进的立体匹配算法,该匹配算法对传统的WTA匹配算法进行改进,只对强纹理点进行匹配,对弱纹理点只进行视差验证,并根据三角投影原理计算出深度图.由于深度图中人员与周围场景的深度分布不同,根据深度分布将人头区域提取出来,得到候选区域,最后将候选区域经过形态学运算并根据区域轮廓的特征来判断是否为人头.实验结果表明:该方法在不同光线环境条件下的检测正确率为94%以上,误检测率仅为5.77%,检测精度高,对光线和阴影的抗干扰性良好,能够很好地适应复杂环境.