基于计算机立体视觉的图像测量技术

对基于计算机立体视觉和图像处理的高精度测量技术的应用进行了研究，建立了用于测量目的的计算机立体视觉系统模型，提出了对被测量物体附着网格的方法以获取物体本征图像，再应用图像处理和网格点匹配技术获取测点的坐标。对系统涉及的几个重要算法：摄像机标定算法、网格点的提取算法和网格点的匹配算法做了详细的研究，并结合金属板材加工的应变测量的实际应用给出了测量实例。     

三目视觉图像的极线校正方法

提出了解决垂直双基线三目(左、右、顶)极线校正的两步法.第一步摄像机旋转变换,按照特定的规则将各摄像机的对应坐标轴绕其光心旋转至互相平行,使得各像平面共面且与焦平面平行.第二步顶摄像机的平移变换,使三个摄像机光心构成空间等腰直角三角形.为此,提出一种等效处理方法.采用一面平面靶标,采集旋转变换前的三目图像,然后施以旋转变换,分析变换后三目图像所提供的特征对应点对的坐标,确定出顶图像变换至理想视图需要偏移的主点坐标,该过程等效于顶摄像机位置的平移.实验表明,该方法简便有效.     

双目立体视觉匹配技术现状与发展

双目立体视觉技术是计算机视觉重要的研究领域,如今的应用也愈发广泛,其中在精密测量上起到的作用不可或缺。匹配技术在双目测量中尤为关键。本文从立体匹配技术的现状出发,介绍了现阶段匹配技术运用的主要方式和关键算法,以基于基元的匹配算法入手,对该技术的发展趋势进行展望。通过对比各算法的优缺点,获得对匹配技术的进一步了解,为未来进行双目视觉测量的应用提供理论依据。     

三目立体摄影测量系统中相机标定技术研究

针对目前多相机摄影测量系统中相机标定技术研究较少,而且其标定方法的可靠性、稳定性以及标定精度针对高精度工业测量检测要求存在缺陷的问题,将四元数理论引入共面条件方程,提出了一种三目立体摄影测量系统的标定技术,有效解决了多相机立体摄影测量在工业测量现场高精度实时标定问题,实现点位精度优于±2mm,距离精度优于±3mm。     

基于LS-SVM的立体视觉摄像机标定

利用最小二乘支持向量机来直接学习图像信息与三维信息之间的关系,不需确定摄像机具体的内部参数和外部参数.在双目视觉的情况下,两摄像机的位置关系不需具体求出,而是隐含在映射关系中.根据最小二乘支持向量机与摄像机标定的特点,提出了基于最小二乘支持向量机的双目立体摄像机标定方法.将摄像头采集到的图像的像素坐标作为输入,将世界坐标作为输出,用最小二乘支持向量机使网络实现给定的输入输出映射关系.该方法同BP神经网络预测结果对比表明:基于最小二乘支持向量机的双目视觉标定方法速度快,实时性好,能有效提高标定精度.     

双目视觉系统测量精度分析

针对双目视觉系统测量精度的问题,本文提出并建立了双目视觉系统误差分析模型,分析了摄像机标定精度、镜头参数及系统结构参数对系统测量精度的影响,并结合实验证明了理论的正确性。实验表明,在标定板均匀分布于具有较大深度范围系统的整个可视区域时,增加标定图像数目能有效提高系统精度;在保证系统有效视场的前提下,增大基线距能有效的提高系统测量精度;相机光轴与基线夹角在[55o~70o]取值时,系统测量精度较高。     

一种基于极线约束的激光条纹匹配算法

本文介绍一种基于极线约束的激光条纹匹配算法。先通过双CCD摄像机摄取两幅图像 ,然后对图像进行预处理。处理之后的两幅图像是在不同视角下摄取的两条单像素宽的激光条纹 ,在极线约束和连续性约束的理论基础上 ,提出了一种直线和曲线求交的匹配方法 ,从而实现了激光条纹的快速精确匹配和激光扫描线的三维重建。     

多目视觉测量系统的光束法平差改进

为了消除三维扫描测量机器人系统中工业机器人定位误差对测量结果的不利影响,搭建了多目视觉测量系统对三维扫描测头进行空间同步定位.由于系统中相机与标志点之间的距离变化较大,标志点重投影误差难以评价空间定位误差,另外受相机标定精度影响,光束法平差对三维坐标修正不明显.为解决上述问题,本文改进了光束法平差,在传统光束法平差的误...     

基于多目视觉的工程车辆运动学参数校准系统

工程车辆的无人操控技术是未来发展的趋势,在制定控制策略之前需要获取车辆机械臂的运动学参数,该文提出了一种使用多目视觉进行的工程车辆运动学参数辨识与校准系统。首先根据相机视场投影方程设计一套软件辅助调节多目视觉系统的布局;其次使用一维标定杆标定法对多目视觉系统进行标定,优化相机的内外参数;最后测量工程车辆机械臂执行机构的末端位置,使用最小二乘法对工程车辆的运动学参数进行辨识和校准。试验表明,该文的方法可以提高无人工程车辆机械臂的控制精度,对工程车辆模型,其绝对定位误差在未进行校准时为1 cm～4 cm,校准后为0.2 cm～0.4 cm。     

立体视觉测量中图像匹配的方法研究与应用

立体视觉测量中图像配准方法和效率一直是制约其测量效率的瓶颈,本文提出一种基于应用极几何结合仿射变换来解决双目立体视觉中图像匹配的方法,该方法首先利用两幅图像间的极几何关系,确定一些可靠匹配点作为控制点,进而构建全局仿射变换,把像面的特征点投影到另一幅像面上,再利用极几何约束和变换后的图像点位置关系,分区域进一步搜索匹配点,最终实现图像对的快速有效配准。     

一种基于ORB特征的水下立体匹配方法

针对水下环境中传统算法对双目图像匹配时存在速度慢、误匹配较多等问题,提出一种基于ORB(的特征检测和曲线极线约束相结合的水下立体匹配方法。先检测图像的特征点,生成描述子,并进行特征匹配;然后根据折射定律,结合双目相机的内外参数,推导出水下曲线极线;最后结合水下曲线极线约束,剔除误匹配点。实验结果表明,相比传统的SIFT算法与曲线约束,论文提出的立体匹配方法在有效控制误匹配的情况下,显著提高了运算速度,对提升水下双目视觉系统的快速处理能力具有实践意义。     

立体视觉曲面重建与系统误差分析

采用立体视觉空间曲面重建技术对三维曲面表面成像进行边缘提取、图像匹配、匹配点空间位置计算等步骤,得到三维曲面表面点的空间位置,利用空间点信息对三维曲面形状进行重建,恢复曲面三维形状;并讨论了立体视觉系统的摄像机分辨率、测量范围和摄像机间距等参数之间的关系.利用该方法对堆积物表面形状及体积进行测量实验结果表明,该方法能准确、快速、方便地给出三维曲面的形状.     

Research on the application of single camera stereo vision sensor in three-dimensional point measurement

A single camera stereo vision sensor model based on planar mirror imaging is proposed for measuring a three-dimensional point. The model consists of a CCD camera and a planar mirror. Using planar mirror reflections of a scene, a picture with parallax is obtained by shooting the target object and its virtual image. This is equivalent to shooting the target object from different angles with the camera and the virtual camera in the planar mirror, so it has the function of binocular stereo vision. In addition, the measurement theory of the three-dimensional point is discussed. The mathematical model of a single camera stereo vision sensor is established, the intrinsic and extrinsic parameters are calibrated, and the corresponding experiment has been done. The experimental results show that the measuring method is convenient and effective; it also has the advantages of simple structure, convenient adjustment, and is especially suitable for short-distance measurement with high precision.     

An improved two-point calibration method for stereo vision with rotating cameras in large FOV

At present, binocular stereo vision is gradually being applied for 3D coordinate measurements in large fields of view (FOVs). In this study, a binocular stereo vision system with fixed and non-zooming cameras in a large FOV is constructed, in which cameras can rotate horizontally and vertically. All intrinsic parameters except the focal length of the cameras are set to default values and these focal lengths are calibrated offline in advance. Only the pitch angle and yaw angle of each camera need to be obtained during rotation. Therefore, we present a novel calibration method by using two control points and transform the imaging model of the pitch and yaw angles into a quadratic equation of the tangent value of the pitch angle so that the closed-form solutions of the pitch and yaw angles can be obtained. Computer simulation and real experiments demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

一种用于外科手术导航的双目视觉简化系统

针对外科手术导航光学定位仪参数标定过程繁琐和对应点匹配歧异性大的问题,进行了双目立体视觉简化系统的研究.运用坐标变换方法一次性标定系统24个参数;选用黑白棋盘格标记物和运用相似性度量原理,简化立体匹配过程、提高立体匹配准确度.利用标定后的系统对标记物之间的距离进行测量,在距双目视觉传感单元1.5 m范围内误差小于1 mm.交叉韧带重建手术导舷模拟实验表明:该系统具有稳定,可靠,标定方法简单,匹配准确,定位精度高的特点,能够满足外科手术导航的要求.     

基于视觉辅助定位的机械臂运动学参数辨识研究

标定机器臂的运动学参数可以有效提高机械臂的绝对定位精度。针对一般平面约束标定方法往往通过手动示教获取测量数据,效率低,提出一种基于视觉辅助定位约束平面的机械臂运动学参数辨识方法。为了弥补双目视觉视场范围狭小的弊端,在约束平面上粘贴3个靶点,以此将对平面的定位等效成对靶点的定位。应用双目视觉系统提取靶点中心并进行立体匹配,得到靶点在机械臂基坐标系下的三维位置信息;同时构建靶点坐标系,以此规划出按一定规律分布的约束点;为了进一步提高标定精度,建立双平面约束误差模型,通过两垂直平面上任意非共线的3个点得到一系列法向量,每一对法向量的数量积为0,即增加了约束方程;利用机械臂对相互垂直的两约束平面自动进行接触式测量,通过改进的最小二乘法辨识出真实的运动学参数误差。实验结果表明,基于双平面约束误差模型,修正运动学参数后,机械臂绝对位置精度由1.234 mm提高到了0.453 mm。该方法实现了数据的自动化测量,大大提高了标定效率,为机械臂批量标定提供了参考,具有工程意义。     

存在镜面反射时的双目立体匹配

传统的立体匹配方法建立在Lambertian的漫反射模型之上,漫反射模型的立体匹配在一个图像的大多部分是有效的,但是在处理图像中包含镜面反射的部分时结果会产生严重的匹配错误。笔者利用漫反射和镜面反射在灰度和最大色度上的不同,分离出镜面反射的像素,然后采用一种针对镜面反射的匹配测度,在图像中漫反射部分和镜面反射部分都能匹配得到正确的视差。结果证明了方法的有效性。     

基于视觉内容匹配的机器人自主定位系统

为了使机器人准确使用全局地图、解决被绑架问题,设计了基于视觉内容匹配的自主定位系统,充分利用每个房间、每段走廊中的物体与布局信息进行机器人导航定位。视觉内容匹配包括提取图像重叠区、重叠区域的子块分解重建和相似度匹配。首先将待匹配图像中由机器人视觉和位移造成的畸变调整为一致、然后分析图像内容相似度,并设计了天花板特征点筛选和误匹配子块剔除算法,实现重叠区的准确提取与重建。实验中,机器人视觉可与关键帧序列构建的全局地图准确匹配,实时提取与之最相似的关键帧对机器人定位,匹配准确率不低于95%,定位精度RMSE < 0.5 m,被绑架时仍能准确自主定位。     

Stereo calibration of binocular ultra-wide angle long-wave infrared camera based on an equivalent small field of view camera

ABSTRACT

In this paper, a stereo calibration method for binocular ultra-wide angle long-wave infrared camera is proposed on the basis of an equivalent small field of view camera. Extrinsic parameters are calibrated through the corrected images from the left and right cameras. They can be viewed as images taken by a small field of view camera. The calibration procedure consists of three steps: monocular calibration, distortion correction and extrinsic parameters calibration. In order to evaluate the accuracy of the method, stereo vision of the camera is modelled and a 3D reconstruction approach is presented. A series of experiments, including intrinsic parameters, extrinsic parameters and 3D reconstruction, are conducted to validate the proposed method. The results show that the baseline length error decreases to 0.67%, and the relative error for the 3D reconstruction of corners is smaller than 8.11%. In contrast to the common stereo calibration method, it improves calibration accuracy.