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设计和开发了一个排爆机器人的双目立体视觉系统。该系统使用Matlab7.0和机器视觉软件EVision6.2的EasyMultiCam进行图像捕获并和EasyMath模式匹配库进行图像特征匹配,能实时捕获排爆机器人周围的图像信息、进行摄像机标定、图像预处理、立体图像匹配、求取可疑目标物的特征点的立体坐标,并把图中实时显示在控制台上,控制排爆机器人准确地抓取可疑目标物。该机器人视觉系统成功的抓取实验,表明了它在精度上能够满足排爆机器人的项目要求。 相似文献
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为了实现列车车轮踏面擦伤检测,建立了基于机器视觉的踏面擦伤动态检测系统.对该系统中踏面擦伤可疑图像区域定位技术进行了研究.首先,采用快速中值滤波算法平滑原始图像,然后采用基于Canny算法的踏面区域分割算法提取踏面区域,再根据踏面擦伤图像特征设计了基于踏面边缘线扫描搜索擦伤可疑区域的方法提取擦伤可疑图像区域.实验结果表... 相似文献
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针对先前的立体图像显著性检测模型未充分考虑立体视觉舒适度和视差图分布特征对显著区域检测的影响,提出了一种结合立体视觉舒适度因子的显著性计算模型.该模型在彩色图像显著性提取中,首先利用SLIC算法对输入图像进行超像素分割,随后进行颜色相似区域合并后再进行二维图像显著性计算;在深度显著性计算中,首先对视差图进行预处理;然后基于区域对比度进行显著性计算;最后,结合立体视觉舒适度因子对二维显著图和深度显著图进行融合,得到立体图像显著图.在不同类型立体图像上的实验结果表明,该模型获得了85%的准确率和78%的召回率,优于现有常用的显著性检测模型,并与人眼立体视觉注意力机制保持良好的一致性. 相似文献
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基于视觉的移动机器人实时障碍检测研究 总被引:5,自引:0,他引:5
针对立体视觉障碍检测的两个难点:匹配精度以及匹配算法的实时性问题,文章提出了一种基于区域分割的障碍检测方法。通过区域分割,把图像对应点的匹配问题简化为区域边界点的匹配,提高了匹配的精度。分割后的区域作为一个独立的对象进行处理,障碍物三维信息计算转化为视差的判断,提高了匹配的速度。该算法能够实现在室内环境下的实时障碍检测,不需要利用环境的先验知识,具有较强的自适应性。实验结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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立体图像质量评价对立体视频技术的发展起着非常重要的作用。常用的PSNR(峰值信噪比)方法不能反映人类视觉感知特性,也不能直接应用到立体图像质量评价中。针对人类视觉对立体图像深度感知和重点关注感兴趣区的特点,提出基于纹理图和深度图感兴趣区的质量评价方法。首先对纹理图和对应的深度图利用视觉关注度提取工具提取感兴趣区,然后在评价的过程中对各感兴趣区根据感兴趣程度分配基于像素的权重系数,最后将权重系数应用在立体图像的各个区域中进行评价。实验结果表明该方法得到的立体图像质量客观评价结果与主观评价结果之间具有更好的一致性,符合人眼视觉系统感知特性。 相似文献
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从立体视觉与机器人控制集成的角度出发,建立了一个主动立体视觉跟踪和定位系统,用于柔性装配线中装配零件的运动跟踪和装配工位的精确定位。讨论了使用立体视觉进行快速目标识别和定位的方法,该方法将颜色分割与基于形状特征相结合,提出采用基于局部图像的HSV阈值分割和形状识别相结合的图像处理方法,该方法经过HSV阈值和形状判据,准确地识别出物体,得到物体的边界和质心。能快速准确地识别出物体并进行定位,满足柔性生产线小规模定制产品装配的要求。最后给出的实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献