立体视觉系统的分析与设计

讨论了立体视觉系统的性能以及参数变化的影响。研究表明，观察者能够感到三维效果而又不引起眼睛过度疲劳的空间区域范围以及最小可察觉深度距离等都可由系统几何光学参数控制。由于在深度方向和ｘｙ平面上的放大倍数不同会引起三维图像的畸变。最后通过一个例子说明了调整系统参数来满足三维系统性能要求的基本设计方法。     

一种平面图像立体化的新方法

基于对人类心理立体视觉和生理立体视觉的理论分析和实验研究,发现在一幅平面图像的各个图像单元中引入随机交叉视差异和随机非交叉视差异之后,其双眼深度暗示效果会明显增强的立体视觉现象,并由此提出了一种新颖且实用的在仅含有心理立体视觉深度暗示的平面图像中随机加入双眼视差异的平面图像立体化方法.     

基于光学/数字图像处理的平面图像立体化技术

提出了一种新的基于光学/数字图像处理的平面图像立体化技术,详细论述了该技术对平面图像的分层、抽样、编码以及合成的立体化原理。分别对前景、中景和后景设定不同的位错值进行实验,结果表明,本方法有显著的立体效果。通过实验,给出了30 cm×40 cm的平面立体化图像的最佳位错值,讨论了影响平面图像立体化的若干因素。     

一种基于虚拟平面的立体视觉的重建方法

该文分析了在立体视觉系统下未定标图像间的对极几何关系,通过证明虚拟平面的平面射影坐标与立体射影坐标的关系,提出了一种在射影几何意义下进行立体视觉重建的几何方法,在计算转移矩阵及重建点的立体视觉时,采用精确的非线性算法,提高了算法的精度。     

影响立体图像舒适度的对比度范围的测定

针对立体图像的视觉舒适度问题,结合人眼视觉系统特性,定量研究了立体图像内容的对比度因素对观看双目立体图像舒适度的影响。采用四近邻对比度计算方法,通过大量的主观评价实验定义了立体图像舒适归一化对比度匹配图和差异图,并通过例证验证了两图的普适性。实验结果表明:左右视图的归一化对比度值不匹配的门限值根据左视图的归一化对比度值不同有所不同,且最大门限值的最大、最小值分别为1.18和-2.04,在研究对比度因素对双目立体图像舒适度的影响时,主辅眼起很大作用。舒适区域中,对比度增大的区域面积大于对比度减小的区域面积,即对比度减小时对立体图像舒适度的影响较大。根据两图给出的舒适归一化对比度范围,能够快速、准确地对被测立体图像进行舒适与否的判定,其正确率可达到90%以上,为立体图像舒适度评价及立体显示技术的改进发展提供了依据。     

基于深度感知和主观评价的影响立体图像舒适度的视差范围研究

立体图像的视差很大程度上决定了立体图像的视觉舒适度,本文从定量的 角度对影响立体图 像舒适度的视差范围进行了研究。首先对源立体图像采用像素平移方法得到测试立体图像集 ,通过大量的 主观实验得到测试立体图像的舒适度平均意见得分(MOS,mean o pinion score)值;其次,基于视觉显著性特点,采用自适应权重立体匹配方 法计算各区域的视差值,以测试各区域视差值对整幅立体图像舒适度的影响程度;最后通过 转换公式将舒 适立体图像的视差范围转换为视差角形式,以便将本文方法推广到其他类型的显示设备。实 验结果表明, 在实验所用显示设备中,满足舒适要求的像素平移量为－40～90(左 移40pixels至右移90pixels);当 立体图像中心显 著区域的水平视差在－0.3882°～0.851范围内时, 其舒适度在可接受范围内,而视差范 围为－0.2713°～0.781时舒适度达到最佳;最后将本文方法推广到常用显示设备,并给出了常用显示设 备的舒适视差范围,为立体图像和视频的制作提供了可靠依据。     

基于人眼跟踪的立体内容融合显示技术研究

传统自由立体显示器观看区域不连续制约了它的发展。当观看者头部移动时,会观看到严重“伪立体”。为解决这个问题,使用人眼跟踪技术配合图像融合程序调整图像模式,使得立体观看区域跟随人眼移动,达到连续、大视域的立体显示效果。基于这个方法利用OpenCV和QT构建了一个立体内容实时融合系统,实现了在立体显示器可视范围内任意位置观看立体效果,有效地解决了“伪立体”问题,并且图像模式调整的时候图像亮度变化率小于3.3%。     

微型实时多目立体视觉机设计与实现

本文给出一种实时计算场景稠密深度图的多目立体视觉机设计与实现方法.立体视觉机使用多个微型摄像机同步获取场景图像,采用图像修正、LoG滤波、多立体图像对匹配和稠密深度图等并行算法,利用FPGA的大规模并行处理能力和各算法间的多级流水线关系,在一片FPGA芯片上实现了立体视觉信息的实时处理.设计的立体视觉机体积小,运行速度快.当图像分辨率为320×240像素,深度搜索范围为64级,深度图精度为8位,时钟频率为60MHz时,恢复稠密深度图的速度大于30帧/秒.     

空间球形物体自动定位方法研究

利用双目立体视觉技术对空间物体进行定位的一个难点在于特征点的选择和匹配，常用的方法是选择一幅图像中物体的形心为特征点，然后根据灰度或者颜色值在另外一幅中进行匹配。为了达到较好的精度，所用的匹配算法都比较复杂，并且当物体表面颜色分布均匀时错误匹配率较高。针对球形物体，本文提出基于形心几何匹配的定位方法，避开了常规匹配方法所面对的难题，经过试验验证，效果很好。     

立体视觉与立体成像

讲述了主要立体视觉因素的形成机理,导出双目视差关系式,给出了相应参数的约略值,分析了主要参数与立体视觉效果的关系。可供立体成像、制作较符合视觉特性的立体电视节目、高效编码立体电视视频数据流和重显立体视频图像参考。     

基于引导滤波及视差图融合的立体匹配

立体匹配是双目视觉领域的重要研究方向.为在保证图片纹理区域匹配精度的同时降低弱纹理区域的误匹配率,提出一种基于引导滤波及视差图融合的立体匹配方法.首先,根据图像颜色相似性将图片划分为纹理较丰富区域和弱纹理区域.接着,分别采用不同参数的引导滤波进行代价聚合及视差计算,得到两张视差图.然后依据纹理区域划分的结果对获得的两张视差图进行融合.最后,通过左右一致性检测、加权中值滤波等视差优化步骤得到最终视差图.对Middlebury测试平台上标准图像对的实验结果表明,该方法在6组弱纹理图像上的平均误匹配率为9.67％,较传统引导滤波立体匹配算法具有更高的匹配精度.     

一种单镜头立体成像方法的研究

分析了当今主流商用立体摄像方法的原理和优缺点,特别针对双目立体摄像机标定难的缺点,提出了一种单镜头双孔立体成像方法。该方法只需一个镜头,通过在镜头前加装2个小孔,控制2个小孔分时开合,即可摄取场景的不同侧面,由此便得到了一幅双目立体图像对。实验结果表明,该立体成像方法可以在避免复杂的多摄像机标定的情况下取得较好的双目立体成像效果。该方法的创新点在于只需一台摄像机、一个镜头在固定位置就可以拍摄双目立体图像,避免了对多个摄像机进行标定,减轻了立体成像中摄像机标定的难度。     

智能三坐标测量机零件位姿识别中的立体匹配

为提高三坐标测量机零件位姿识别的效率和准确率,提出了一种基于图像质心偏移的立体匹配新方法。将CCD摄像机安装在三坐标测量机的Z轴上,利用三坐标测量机的精确平移特性,构成单摄像机立体视觉系统,在两个不同位置获取被测零件的实时图像,对其进行处理得到图像质心,将图像质心的偏移距离作为约束条件完成立体匹配。该方法避开了极线约束、灰度约束等复杂约束条件,实验表明该方法可以达到较高的匹配精度,实验件的匹配时间为1.818s。     

典型立体目标等效BRDF测试方法

针对现有BRDF测试大多针对平面目标开展,缺乏有效立体目标测试手段,提出了一种典型立体目标等效BRDF测试方法,该方法利用不同反射率涂层的子块,通过不同子块组合成母块,等效相应典型立体目标光散射空间分布,利用BRDF测试系统获取了轴对称圆柱体目标和等效母块的BRDF数据,完成了两者之间测试结果曲线相关性分析。测试结果表明:该测试方法可测量入射角小于30°范围内轴对称立体目标BRDF,完成了小角度入射情况下典型立体目标等效BRDF测试。该方法通过平面目标构型,实现了轴对称立体目标的等效测试。     

Digiclops立体视觉系统获取深度图像的工程方法

论述了立体视觉研究中的主要问题及其技术进展,重点介绍了Point Grey Research公司的Digiclops三目立体视觉系统,包括该系统的配置、应用和用户开发工具包,结合实例讨论了利用该系统进行深度信患检测的工程方法。实验表明,使用Digiclops得到深度图像的方法具有较好的鲁棒性和实时性。     

共轴立体视觉深度测量

共轴立体视觉测距是一种深度恢复的新方法,利用光轴处于同一直线的两架相机,从单一角度获取图像信息,将三维空间的深度信息转换成二维空间的缩放视差,从而通过图像旋转与缩放、特征点提取、图像匹配、中心点估计等技术恢复深度信息。该技术具有测量系统体积小、实时性强等特点。介绍了该技术的深度恢复公式和算法,并设计了共轴立体摄影测距传感器,用实景实验和3DSMAX模拟实验对该技术进行了验证。试验结果表明,中长距离深度测量精度优于0．1％。     

实时双目立体视觉系统的实现

依据双目立体视觉原理,对双目立体视觉系统的设计与实现展开研究,介绍了双目立体视觉系统的组成,并对系统涉及的主要关键技术进行了探讨。结合相关的硬件设备,利用VS2012软件开发平台实现了双目立体视觉系统。该系统可实时地进行图像采集、边缘检测、立体匹配等功能,同时由于采用3种确认算法,最大限度地去除错误匹配,得到良好的视差图。     

基于人类视觉的感知立体图像质量评价方法

为了实现对不同失真类型的立体图像进行质量评 价,提出了一种基于人类视觉的立体图像 质量客观评价方法,分别从图像清晰度与立体感两方面进行评价。图像清晰度方面,将原始 与失真立体图 像分解为5个带通图像后利用对比度敏感度函数(CSF)优化各失真带通图像,并模拟掩 盖效应,通过整合各原始 带通图像,综合感知误差,构造信噪比(SNR)作为评价图像 清晰度的性能指标;立体感方面,对绝对差值图像进 行视觉感知模拟,建立SNR指标评价立体感的优劣。实验结 果表明,对不同失真类型立体图像的评价 结果表明,Pearson线性相关系数(PLCC)与Spearman等级 相关系数(SRCC)均优于现有评价方法。     

融合梯度特性与置信度的立体匹配算法

针对现有局部立体匹配算法在计算匹配代价时, 不能很好区分强弱纹理区域,及在视差计算过程 中,不能很好的解决视差歧义问题,提出一种融合梯度特性与置信度的立体匹配算法。首先 计算梯度特 征,并根据梯度特征信息选择匹配代价计算的匹配窗口,针对强弱不同纹理区域选择不同尺 寸的匹配窗 口,有效的提高了立体匹配精度,降低了误匹配率;然后在视差计算中引入置信度约束条件 ,解决了视差 计算中视差歧义的问题,提高了立体匹配算法的稳定性与精度;最后使用水平与垂直方向交 叉区域检测进 行奇异值的修正。实验结果表明,该算法在Middlebury数据集中31对 立体图像对的平均误匹配率为7.96%,有效的提高了立体匹配精度。