视差可控的多视点立体图像校正算法

提出了一种视差可控的多视点立体图像校正算法。该算法通过对多视点信息进行旋转、垂直视差调整和视差均衡的预处理操作,使得立体图像符合立体显示器的要求,并且对图像中的目标物体可根据需要显示为正视差、负视差或者零视差。通过在多视点立体显示系统上的实验可看出,该算法校正后的多视点图像在观看时立体感强,符合人眼观看的特点,并且可根据内容的需要使场景内的目标物体显示出不同的深度。     

显微立体视觉系统的研究

在分析摄像机、体视显微镜和显微立体视觉系统光学原理基础上,提出了双目显微立体视觉系统方案,此系统是由单目显微镜改造而成,根据目标物体在两个摄像机上所成图像的视差,求得目标物体距摄像机的距离,从而可以对目标物体进行各种微操作。实验证明,此系统是一种高效、精确的显微视觉系统。     

显微立体视觉系统的研究

在分析摄像机、体视显微镜和显微立体视觉系统光学原理基础上，提出了双目显微立体视觉系统方案，此系统是由单目显微镜改造而成，根据目标物体在两个摄像机上所成图像的视差，求得目标物体距摄像机的距离，从而可以对目标物体进行各种微操作。实验证明。此系统是一种高效、精确的显微视觉系统。     

基于光场成像的双目深度图像获取

提出了一种利用Lytro相机光场图像进行双目立体测距的方法,首先对原始光场图像进行重编码获得宏像素水平排列的光场图像,由重编码图像提取出子孔径图像阵列并进行校正,相当于获得了相机阵列所拍摄得到的图像阵列。然后选取其中2个平行子孔径图像构成双目立体测距系统,通过matlab标定工具箱和Open CV函数库进行联合标定、立体校正和立体匹配生成深度图像,对目标物体进行距离测量。实验结果表明,该方法的距离测量在精度范围之内,双目测距方法可以应用于通过微透镜阵列获得的子孔径图像上。     

立体对图像的视差与景深关系

3D显示器的再现立体景深与立体对图像的视差有关,视差的大小取决于拍摄设备的原理正确性。由双镜头3D拍摄设备获得左右格式的立体对图像,根据图像同名点检测视差信息,再由检测出的视差数值来计算景深。视差采用灰度极值法,提取立体对图像的特征行像素灰度值波形图,通过灰度波形的极值判别同名点并检测前景与背景标志物体的视差数值。实验表明行像素灰度极值法有助于快速计算3D图像的同名点视差信息。     

稀疏采集集成成像系统

针对集成成像系统采用3DS MAX虚拟采集立体元图像(EI)阵列需要摆放大规模摄像机阵列难以应用到实际这个问题,建立了稀疏采集的集成成像系统.为了提高视差计算的准确率,提出采用颜色分割和积分投影的方法求取相邻图片每个颜色物体的视差平均值作为最终视差值.首先,在3DS MAX里建立虚拟场景和微透镜阵列模型.根据立体元图像(EI)和子图像(SI)之间的映射关系,采用通过先采集子图像再求取立体元图像的方法达到稀疏采集.对于渲染得到的图像采用基于颜色的图像分割法和积分投影法求取相邻图像中不同颜色物体的视差平均值,然后采用固定大小的矩形窗按照视差平均值平移截取渲染图像得到子图像.最后将子图像按顺序拼接,映射求取立体元图像用于立体显示.实验结果表明:原本需要59×41台摄像机才能拍摄得到的EI图像阵列仅需12×12台摄像机拍摄就可以得到,且立体显示效果明显.视差计算的误差率在水平方向和垂直方向均为0.433%,明显优于视差误差率为2.597%和4.762%的其它方法.文中方法更准确的实现方便快捷的集成成像稀疏采集系统,可用于大屏幕立体显示的EI内容采集.     

立体显示与三维液晶技术研究

三维立体显示作为一种全新模式的视觉革命,成为今后显示技术发展的主要方向.在三维空间对物体成像,突破了平面的限制,三维立体图像具有直观、逼真、信息量大的特点.文章阐述了立体显示技术原理,通过对当前主要自动立体显示技术的分析与对比,指出其优缺点与发展趋势.最后重点研究了3D液晶显示技术成像原理与最新进展,对其应用前景进行了展望.     

基于摄影测量的数码影像三维物体空间重建

近景摄影测量作为一种非接触性量测手段,其基本任务是通过数码相机(摄影机)获取图像信息,计算三维空间物体的几何信息以重建和识别物体。基于摄影测量原理,利用数码相机从不同方向拍摄物体使之构成立体像对,加之利用一定数量的控制点进行控制,即可实现小区域的三维物体空间重建。本文以未检校的数码相机对某浮雕进行外业摄影,并通过内业处理实现三维建模,验证该方法的有效性。     

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.     

基于激光线扫描的双目立体视觉测量方法研究

为实现工业中汽车、飞机、骨骼和模具外形等物体的三维重建,介绍了基于激光线扫描的双目立体视觉三维测量系统.2个摄像机同时摄取一个扫描激光光条图像,经过图像预处理、光条特征点提取、图像匹配,利用视差计算出光条上所有点的坐标值,即光条处物体的三维信息.通过坐标系之间的转换把各光条统一到同一世界坐标系下,得到整个物体的三维重建.利用该系统对一标定块进行测量,空间距离误差小于0.1 mm,并对鼠标进行扫描测量,得到其表面的三维数据,基本满足逆向工程的要求.     

基于复杂背景的二维条码提取技术

为了从含有大量物体的复杂背景图像中提取出二维条码,给出一种基于图像连通区域特征、角点特征和边缘特征的提取方法,即将灰度图像二值化后进行形态学处理,排除复杂背景中大量无关因素,对筛选出的子区域进行角点检测准确定位出二维条码的位置。通过采集大量不同光照、不同物体为背景的图像对新方法进行检测,提取结果均获成功。     

一种图像形态学的角点检测改进算法

提出了利用数学形态学对原有跟踪目标图像进行角点检测的改进算法.针对原有算法中检测效果往往受结构元素尺寸大小影响较大,提出了一种利用多尺寸大小的结构元素对目标进行角点检测,将检测结果进行融合的方法.实验结果表明该算法能够准确的找到图像的角点,对噪声起到了有效的抑制.     

基于立体视觉的三维空间入侵检测

针对平面视频监控无法感知运动物体深度的缺点,提出了基于立体视觉进行三维空间入侵检测的理论和方法。采用双目平行摄像系统,基于立体校正后的左右图像进行视差计算,并在视差图的基础上直接对运动物体做入侵判别;同时,设计了三维敏感区域的设置和报警策略。为了加快计算速度,采用一种基于下采样块匹配的方法来计算代价空间,最后用快速的局部动态规划输出视差图。在计算某目标的实际视差时,与目标的运动区域检测相结合,以减小计算误差。实际测试结果表明,该方法可以有效地探测到三维空间的运动目标入侵。     

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.     

基于异构多核构架的双目散斑3维重建

本文提出一种基于异构多核构架的双目立体散斑三维重建方法。该方法在构建双目立体视觉模型基础上,辅助投射白色散斑结构光,然后通过采集高分辨率双目散斑变形图像,经过极线校正后,运用零均值归一化互相关函数(ZNCC)作为相关算法的匹配代价函数,对传统的ZNCC快速计算方法进行修改并将其移植到异构多核处理器Myriad2上,实现了高精度物体三维重建效果。使用该方法进行三维物体重建可有效克服传统立体视觉算法对弱纹理区域重建效果较差的缺点,并借助异构多核构架处理器的自身特点,重充分发挥其强劲的并行运行能力,在不损失系统重建精度的前提下,使系统运行时间极大缩短,对系统的重建效率具有较大提升。     

使用代数多重网格进行多聚焦图像融合

针对将代数多重网格对图像结构信息的提取能力应用到图像的融合方面进行了研究,提出了一种基于代数多重网格的自适应多聚焦图像融合算法。首先提取图像的粗网格数据,然后进行分块重建,根据分块重建结果与原始图像的均方差选择合适的源图像分块进入融合图像。为了避免分块之间的不连续性,采用了自适应的策略。实验结果表明,自适应图像融合的结果没有丢失有效信息,能够最大程度地将清晰物体保留在融合图像之中。     

平面彩色电视接收机立体成象技术

本文介绍了一种平面彩色电视接收机立体成象技术。通过特殊构造的立体成象曲面和图象分解电路,平面彩色电视图象可以转变为互补色体视电视图象。通过相应的互补色滤色镜观察该图象,可以获得凹向电视屏后的远景和凸出于电视屏前的近景,景深范围可以达1米之上。由于采用了G、RB互补色对,因而降低了视疲劳,提高了体视图象的彩色还原度。     

基于网格的立体图像编码算法

基于特征点视差估计与三角网格映射,提出一种立体图像压缩编码算法。为了保持压缩后视点对的视差不发生变化,利用绝对差值图进行特征点选取。进行残差图像编码时,结合了心理立体视觉影响、人眼亮度色度特性、立体图像对色度特点与三角网格映射特点等因素,提出了立体残差编码只需对Y分量进行的方法。实验表明,该算法具有一定的优越性,如压缩比大,图像质量与立体感均较好。     

基于周期延拓的纯二维小波变换

研究了周期延拓在纯二维小波变换中的应用,给出了原始像块最大分解级数和各级像块支撑区的确定方法.原始像块的行数和列数不拘泥于2n,可以是任意整数,其左上角行列坐标可以是奇数或偶数的任意组合,小波分解域数据量等于或略大于原始像块的数据量,若忽略有限精度问题,可以实现数据的完全重构.以纯二维5/3小波变换为例,给出了小波分解与重构规程.