DAISY和LBP描述符结合的三维点云粗拼接方法

针对三维点云拼接需借助点云信息几何特征的问题,采用DAISY描述符和LBP描述符结合的方法提取相邻测量站位重叠区域图像特征,解算出相邻测量站位坐标系之间的位置变换矩阵,从而将多测量站位的三维点云数据初步转换至同一坐标系中。首先,介绍了边缘检测和DAISY描述符的构建;然后,通过欧氏距离对相邻图片特征点进行匹配,根据匹配点之间的关系解算出不同站位下的坐标转换关系。实验结果表明,该方法在不使用其他辅助工具的前提下可以较好实现三维点云数据粗拼接,为点云拼接技术在三维重建和逆向工程等领域的应用提供了理论依据。     

基于图像拼接的直线轴承长度测量方法

针对远心镜头因自身特性无法调节视场大小,难以适应直线轴承测量时一次性获取零件完整图像的问题,利用HALCON图像处理软件通过图像拼接方法进行直线轴承的长度测量。综合考虑特征点提取和边缘轮廓获取效果,采用背光与正向照明相结合的方案,建立了基于组合照明的直线轴承测量系统;在图像拼接中,提出了一种在图像近似重合区域内使用图像金字塔分层搜索的方法进行特征点检测与匹配,以提高图像拼接效率;最后通过Canny算子和最小二乘法拟合进行图像边缘定位,完成长度测量。实验结果表明：组合光源能更好地兼顾图像表面特征点与边缘轮廓提取效果;提出的拼接方法检测时间在0.2S左右,相比于传统方法检测时间减少了88%;基于图像拼接的视觉测量误差小于0.1mm,测量重复性上相比于传统方法更稳定,测量最大标准差为0.005。因此,保证了视觉系统的检测效率、精度以及稳定性,在工业自动化检测方面具有一定的理论依据和实用价值。     

基于AKAZE算法的图像拼接研究

针对基于KAZE特征检测的图像拼接算法实时性问题,提出一种简单有效的AKAZE拼接算法。该算法首先通过AKAZE算法提取图像特征点,接着计算M-LDB描述符从而生成特征向量。随后计算特征向量之间的汉明距离,提取出匹配的特征点对,然后利用RANSC算法估算全局单应性矩阵,根据动态线性变换算法求取重叠区域局部投影关系,结合两者统一投影平面,最后利用加权融合实现两幅图像的拼接。对KAZE、SIFT、SURF、ORB、BRISK进行性能实验比较,所用算法不仅对于高斯模糊、角度旋转、尺度变换和亮度变化等情况下保持良好的性能,而且处理时间大大缩短,实现了有效的图像拼接。     

基于改进3D-Harris角点检测算法的电厂地下管廊点云拼接方法研究

提出一种基于改进3D-Harris角点检测算法的电厂地下管廊点云拼接方法。以电厂地下管廊多组海量点云数据为分析对象,利用主成分分析法获取目标检测点在邻域点云微切平面上的法向信息,进而提取点云的边界点;构建基于目标检测点法向信息的协方差矩阵,计算并比较其角点响应强度函数,从中选出部分待筛选点作为真伪角点检测对象;利用基于高斯曲率极值点的伪角点检测方法,滤除伪角点并筛选出真角点;最后通过快速点特征直方图方法匹配各组点云间的相似角点,利用最近点搜索点云配准算法实现地下管廊多组点云间的拼接,并与传统3D-Harris角点检测算法的结果进行比较。对比表明,所提出算法计算耗时短且角点提取正确率高,可实现电厂地下管廊海量点云的精确拼接。     

旋转扫描结构光的三维检测系统及其标定

针对传统平移扫描检测系统的缺陷,提出了一种基于旋转扫描线结构光的三维检测与重构系统及对应的系统参数标定方法,建立了点云数据获取模型。被测物体通过旋转实现与线结构光间的相对运动,得到被测物体的外表面二维图像。系统标定获得图像坐标与世界坐标间的转换关系,得到被测物体的三维坐标信息及数字模型。由实验可知,相机的标定精度为0.2 mm,原理样机进行物体测量的精度为0.1 mm。实验证明该系统检测精度高,具有可行性。     

基于小波变换的新型SURF图像拼接方法

针对传统图像拼接算法特征点计算量大、耗时较长等问题,提出了一种基于小波变换的新型加速鲁棒特征算法(SURF)图像拼接方法。首先通过Haar小波函数对图像进行二阶分解以获取图像低频成分,并利用小波梯度矢量对低频图像重合区域进行特征点提取,从而实现低频图像下快速获得特征点的变换参数以指导高频图像下的特征点提取;在此基础上,提出一种SURF图像匹配改进算法,利用特征点约束的单向匹配和方向一致等性质,有效剔除误匹配点对,以提高特征点匹配精度和实时性。最后,通过两组实验验证了所提出方法的有效性和可行性。     

光流点匹配跟踪的薄壁件振动模态测试方法

针对传统模态测试方法存在获取信息有限和附加质量、已有非接触模态测试方法需进行复杂图像处理等问题,提出了光流点匹配跟踪的薄壁件振动模态测试方法,避免了需逐帧进行特征分割、提取等复杂的图像处理。首先,建立了面内振动视觉测量的成像模型,通过相机标定获取工业相机的内、外参数并进行了误差分析。研究了基于光流视觉测振的原理与方法,该方法通过单目相机采集带特征点的结构振动序列图像,运用金字塔的Lucas-Kanada算法进行光流点匹配跟踪,进而获得亚像素级特征点的振动信息,在此基础上进行模态参数辨识获得模态参数。基于提出的方法搭建了薄壁件振动模态测试系统,对薄壁梁进行了振动模态测试实验,并与激振器扫频测试结果和有限元仿真结果进行了对比分析。实验结果表明,固有频率误差在5%以内,模态振型一致,从而验证了提出方法的正确性,为薄壁件的振动模态测试提供了新方法。     

粒计算在图像拼接中的应用研究

应用粒计算理论提出了一种新的基于特征的图像拼接算法.图像拼接技术的关键在于图像配准问题,采用的配准方法是首先建立图像的粒计算模型,对图像进行边缘检测得到边缘图;在边缘图中利用梯度信息提取图像特征点;对两幅图像的特征点进行相关操作找出匹配特征点.实验结果表明文中所提算法的运算效率和拼接结果优于传统算法,且算法稳健,取得了良好的效果.     

面向结构件几何特征保留的点云精简方法

汽车结构件表面几何特征测量时,传统的点云精简方法在高精简率时会对点云中的几何特征进行破坏,降低几何特征 的完整性和尺寸精度,针对此问题,提出一种面向几何特征保留的点云精简方法。 首先,基于空间区域分割思想进行点云的 Kmeans 聚类划分,并构建几何特征描述子,通过计算簇内信息熵提取特征区域点云。 其次,对特征区域点云进行基于 FCM( fuzzy C-means)& K-means 的迭代聚类精简,对于非特征区域点云进行八叉树精简。 最后,对不同区域精简后的点云进行拼接,实现 精简的目的。 结果表明,本文方法能较完整地保留模型表面的几何特征,避免孔洞的出现,且在 94. 30%精简率下,精简点云与 原始点云的最大误差为 0. 912 mm,均方根误差为 0. 041 mm,相较于传统的方法精度更高。     

基于迭代最小二乘的平面标靶点云去噪方法初探

平面标靶在三维激光测量作业中起到公共点的作用,标靶点云数据的有效提取和高效去噪对测量目标的点云数据总体质量影响较大。鉴于此,提出了基于迭代最小二乘的平面拟合方法去除标靶噪声,并以此为基本原理利用MATLAB编写了平面标靶点云去噪程序。实验中,分别采集了方形和黑白扇形两种标靶的点云数据,然后用程序进行了降噪处理。降噪成果分析表明该方法能够有效去除标靶噪声,提高了标靶点云数据的可靠性,为进一步提取平面标靶中心点坐标提供了理论基础。     

基于降采样和改进Shi-Tomasi角点检测算法的PCB图像拼接

针对大型多重复单元PCB图像拼接耗时长、拼接错误率高等问题,提出了一种快速鲁棒的图像拼接方法.对采集到的高分辨率PCB图像进行降采样,基于人工选点精准获取含重叠区域的图像单元作为配准区域;引入抑制半径的方法对Shi-Tomasi角点检测算法进行改进,使提取出的区域特征点分布更加均匀;使用暴力匹配方式分别对区域特征点进行粗匹配并通过RANSAC算法剔除误匹配点对后获得配准系数矩阵;结合仿射变换公式推导计算出原图像的配准系数矩阵,根据配准系数矩阵对待拼接的图像进行融合,得到完整的PCB拼接图像.实验结果表明,所提出的PCB图像拼接方法,加快了PCB图像拼接的速度同时也提高了特征点匹配精度,在对图像降采样8倍下,改进的Shi-Tomasi算法较传统的Shi-Tomsi算法和Harris算法在匹配正确率上分别提高了7.8％和4.0％,验证了该方法的可行性.     

基于PCL的柴油机缸盖三维特征提取技术

为测量某型号柴油机缸盖的三维特征尺寸,通过CCD、线结构光和闭环反馈触发控制子系统扫描测量得到缸盖的三维点云数据。应用点云库（PCL,point cloud library）中的随机采样一致性算法（RANSAC）进行平面拟合,计算点云表面的法向量,完成测量坐标系转换,建立位置基准。采用PCL中的SAMODEL_CYLINDER模型将圆柱特征点和背景点进行分割,采用PCL函数拟合圆柱轴线向量、轴线上某点坐标和圆柱半径来确定圆柱位置,实现特征提取。实验表明采用PCL中的平面拟合函数、圆柱拟合函数具有较高的计算精度。     

基于AKAZE和PROSAC的风机叶片裂纹图像拼接方法

为获得完整且高分辨率的风机叶片裂纹图像,利用图像拼接技术将多张高分辨率图像拼接成一副完整的图像。针对风机叶片裂纹图像特征检测困难、匹配率低和拼接质量差的问题,提出一种基于AKAZE算法和PROSAC算法的图像拼接方法。首先,该方法利用AKAZE算法检测图像特征点,并生成二进制的特征点描述符;然后,将汉明距离作为相似度测量对特征点进行暴力匹配,在此基础上采用PROSAC算法优化特征匹配结果,并计算图像变换矩阵;最后,使用渐入渐出融合算法消除拼接痕迹,获得完整的叶片裂纹图像。试验结果表明,本文方法能够检测出数量丰富的特征点,匹配正确率在95%以上,拼接精度约为0.7个像素,并且拼接速度较SIFT方法提升了17%。AKAZE+PROSAC方法可以更好地满足高分辨率风机叶片裂纹图像拼接的需求。     

基于点云处理的小型工业零件高度精密测量

针对很多小型工业零件存在微米级测量的需求,提出了一种点云多次滤波与平面拟合相结合的测量方法。以上下平面平行的规则直三棱柱体工件作为测量对象,使用3D线激光传感器获取工件的点云模型并传输到计算机中进行处理,将点云数据首先通过统计滤波剔除噪声和离群值;其次利用体素滤波降采样精简点云数量;然后采用直通滤波分离出工件点云的上下表面;再分别对上下表面的点云通过随机抽样一致性（RANSAC）算法拟合出平面方程;最后计算上下平面之间的间距即为被测工件的高度信息。将该方法测得的高度与激光三角法原理测得的高度数据进行对比,结果表明,该方法测量精度提高了72.33%;同时对于不同的点云密度,利用所提出的方法进行测量,测得当降采样中体素立方体的边长为15cm时（点云数量精简了98.3%时）测量的误差最小,最小能达到5.1。该方法大大提高了工件的测量精度,可以广泛应用于工业测量中。     

基于PMD相机的特征跟踪位姿测量方法

PMD相机是一款基于TOF(时间飞行技术)原理的主动式3D相机。该相机可以同时获取灰度图像和距离图像,具有帧率高、无需扫描、不依赖于外界光照等特点,可以将其用于目标的实时位姿测量。研究了相对位姿测量问题,提出基于PMD相机的特征跟踪位姿测量方法。该方法利用PMD相机可直接获取目标物体上各点的深度信息的特点,实时获取目标图像中的特征,并且利用卡尔曼滤波算法,对目标特征进行实时跟踪,提高了位姿测量系统获取信息的速度,而且有效的避免了传统的图像配准方法中提取特征信息存在的复杂性和误差问题。根据获得的特征信息,通过特征点之间的约束关系,实时的确定相机与目标之间的位姿参数。实验结果表明此方法的可行性和有效性。     

基于特征点概率模型与匹配的图像拼接算法

为了解决图像内容单一、特征点不明显且数量少而导致其难以拼接准确的问题,提出了基于特征点概率与匹配的图像拼接算法.首先,利用图像重叠区域特征的单应性,开发出对旋转、尺度及光照不变的可靠特征几何结构,计算焦距矩阵与旋转矩阵,实现特征点检测;利用随机抽样一致性算法,完成特征点匹配.然后,利用伯努利分布特性和贝叶斯计算,建立内点和离群点的模型概率,剔除错误匹配点,从而提高图像匹配精度,准确完成图像拼接.最后以条码对接是否准确为图像拼接质量判断基准,实验测试结果显示:与当前图像拼接技术相比,该算法拥有更高的拼接准确率与鲁棒性.     

基于三维激光扫描技术的厂区地形测量研究

本文通过对比分析各种点云拼接方法,将GPS技术与三维激光扫描技术进行融合,探索总结一种适合厂站地形图测量的方法,并从技术方案的可行性、点云拼接精度及注意事项等方面进行了总结。     

编码结构光技术在人脸建模中的应用

利用编码结构光三角几何关系快速准确的获取真实的人脸三维数据,为真实人脸建模提供了基本的骨架结构。分析了结构光系统的编解码准则,利用时间域和空间域的拓展,提出了一种基于周期时空编码的编解码方案,以满足对人脸场景的三维信息获取要求。通过对真实人脸进行的实验,获得了比较好的人脸三维点云模型,验证了编解码的可行性和系统的可用性。     

基于空间灰度重心推进的线结构光中心提取

利用线结构光对工件进行三维测量时,快速、准确提取激光光条中心是测量系统的关键技术之一。提出一种基于空间灰度重心推进的激光中心提取方法。该方法基于激光条纹空间灰度重心向前推进,结合八邻域判定法进行光条空间区域的选取,接着对选取的区域进行新的空间灰度重心坐标提取;在完成整幅图像提取后,采取3σ准则剔除异常中心点,最终获得激光中心坐标信息。实验结果表明,所提算法对不同类型条纹的适用性强,提取效果稳定。提取中心均方根误差为0.492 pixel,相较于提取精度最优的Steger改进算法提升了9.8%,提取速度提高了5倍;相较于处理速度最优的内部推进算法,在保持提取速度基础上,提取精度提升了24.1%。同时,所提算法极大增强了对欠曝光光条图像的处理能力,有效降低了环境对线结构光测量的限制。     

铁路视频监控中基于多算法结合的图像拼接

针对铁路视频监控系统中单个监控摄像头视角范围有限的问题,提出一种用于扩大监控视角的图像拼接方法。首先提出一种简单的输入图像排序算法,对输入的两张具有部分重叠的图像进行自动排序,可以提高监控系统的可靠性和图像的配准精度;然后采用尺度与旋转不变的SURF算法提取特征点,并用改进的RANSAC算法剔除误匹配点,进一步保证了图像配准的精度,使正确匹配的特征点达到总数的80%以上;最后以渐入渐出法进行图像平滑过渡融合,消除了由于光照引起的图像拼接缝隙。实验表明,本方法在图像拼接的速度和精度上取得了较好的效果,适用性较强。