基于双目视觉测距的限速系统实现

对前方车牌进行定位,在特定区域进行特征角点提取及匹配,利用双目对前方车辆进行测距的原理,通过智能限速或急刹车的方法,达到保持车距的目的。实验表明,将双目测距应用到保持车距的实际应用中是可行的,精确度满足一定的要求,具有广泛的应用前景。     

基于双目立体视觉的前方车距测量

提出了一种在公路上利用车载双摄像机测量前方车距的方法．通过对道路前方车辆进行快速探测以及对摄像机进行预先标定,利用摄像机参数和三角测量原理,计算出前方车距．实验表明该方法具有较高的测量精度．     

双目立体视觉技术研究

系统地介绍了立体视觉研究的基本原理和内容,指出双目立体视觉技术的实现分为图像采集、摄像机标定、特征提取、立体匹配、三维重建几个步骤,分析了各个步骤的技术特点,并对摄像机标定、特征提取、立体匹配关键技术进行了深入的研究,最后对双目立体视觉技术的应用和发展做了分析与展望。     

基于双目视觉三维测量系统平台的搭建与实现

采用线激光,搭建基于双目视觉的非接触式激光扫描测量系统的硬件平台,对实物进行扫描,给出了摄像机的标定方法和物体的三维重建过程,得到了物体的三维模型。     

双目立体视觉测量系统的研究与实现

根据双目视觉原理,介绍了双目立体视觉测量系统的组成,对系统涉及的关键技术进行了有关的探讨和研究.利用VC 6.0与HALCON软件开发平台结合相关硬件设备,实现了双目立体视觉测量系统.系统各模块经过试验测试和验证,能够对空间物体的三维位置坐标进行高精度的测量,满足对物体三维测量要求.     

基于双目视觉的船舶跟踪与定位

设计了基于双目视觉的船舶跟踪与定位系统,并且完成对应算法设计.算法分为摄像机标定、目标跟踪、立体匹配、视差定位4个模块,其中,跟踪模块以目标窗口的形式给出跟踪结果,匹配模块在跟踪结果中进行左右目立体匹配,定位模块根据左右目匹配点对的像素位置计算其在物理空间的坐标,减少了匹配时间.实验结果表明,该方式可实现实时跟踪目标并给出目标的准确位置,满足应用要求.该定位系统可同时完成动态目标跟踪和定位,提供三维图像的丰富信息,具有很强的推广应用价值.     

基于SURF算法的双目视觉立体匹配研究

针对双目视觉立体匹配效率低的问题,从SURF匹配算法和摄像机标定、校准方面进行了改进。与传统视觉匹配算法相比,SURF匹配算法具有效率高、抗干扰能力强等优点。对摄像机进行标定与校准,校准后的特征点更精确,为准确匹配奠定了基础。利用极线约束条件改进SURF算法匹配速率,并进行了相关实验。实验结果表明,算法不仅降低了匹配时间,而且还提高了匹配准确率。     

双目立体视觉方法测量雷管药量高度

介绍了双目立体视觉系统的基本原理、摄像机标定技术以及对得到的点云图进行的后续处理。采用维视图像的CCAS单双目视觉标定算法软件对所用的VS078FC摄像机进行了标定,结果精确度高,用时短,实用性强。应用Geomagic studio软件进行点云处理去除噪声,误差小,数据完整。     

双目视觉中摄像机标定技术的研究

在研究现有摄像机标定方法的基础上,提出了一种改进的平面标定法。该方法首先采用线性摄像机模型求得内外参数的初始值,然后引入径向和切向畸变,再利用非线性优化求得畸变系数。编程计算结果验证了该方法的准确性和稳定性。     

基于双目视觉的焊缝图像立体匹配

针对焊接图像缺乏纹理的问题,研究了一种弱纹理检测跨尺度聚合的立体匹配算法。根据张氏标定法,对双目视觉传感器进行标定,得到了双目视觉传感器的外部和内部参数。然后,对双目视觉传感器获取的焊缝图片进行中值滤波、二值化等一系列图片预处理。利用弱纹理检测跨尺度聚合算法对焊缝图像进行立体匹配,得出焊缝图像视差图,再从视差中恢复距离,得到了焊枪的高度信息。对双目视觉传感器采集的焊缝图像进行实验,实验结果验证了弱纹理检测跨尺度聚合的立体匹配算法的可靠性。     

双目视觉在类人机器人测距中的应用

为实现类人机器人对复杂目标高精度识别并测量出目标实际距离,提出一种双目目标识别与测距方法. 首先利用棋盘标定法对摄像机进行标定并捕获图像;然后利用局部二值模式算子（LBP）和优化后支持向量机（SVM）对目标进行识别;在识别的基础上,再采用尺度不变特征变换（SIFT）算法对特征点进行匹配并根据三角测距原理计算出目标实际距离. 实验结果表明该方法不但减少了人为参数指定,并且提高了特征点匹配效率,测距精度能够达到94%以上,满足类人机器人高精度测距和实时性要求.     

双目动态视觉测量的匹配

针对在双目动态视觉测量系统中对特征点的准确匹配问题,采用强后方交会优化了外参数,提高外参数的精度,从而提高求取极线的精度;提出一种针对2幅图像特征点匹配的多约束匹配算法。多约束匹配算法在极线约束的基础上,增加了唯一性约束和双向匹配约束,结合视差约束的二次匹配,得到2幅图像特征点正确的匹配关系。实验结果表明:用于双目动态视觉测量系统的匹配中,可得到100%的匹配准确率。可以满足双目动态视觉测量系统对两幅图匹配的要求。     

基于单个摄像机的双目立体视觉测距技术研究

双目立体视觉测距关键是如何找到准确的匹配点.本文介绍了利用单个摄像机在导轨上滑动来实现双目视觉系统并且利用提取目标上的角点作为匹配点来实现双目立体视觉测距的方法.该方法简单可靠,实验结果证明了此方法的有效性.     

双目视觉传感器的自动标定

双目视觉传感器在三维激光扫描测量中已得到广泛应用，其标定的简易与精确程度直接影响了三维激光扫描测量仪的使用。利用含有多个圆形标志的标定块以及两步标定方法，采用动态闽值分割，边缘提取，轮廓自动跟踪等技术，实现了对其自动标定。标定结果显示，自动化程度及标定精度较高，且具有较好的抗干扰性及稳定性。     

双目视觉图像处理算法的优化

双目视觉图像处理系统涉及标定、匹配等流程,较单目视觉要复杂很多,计算繁琐。针对这一问题,根据智能汽车的实验环境对标定模型进行了简化,将预处理的多种算法,进行了对比分析,并根据汽车道路图像处理目的选出了合适的预处理算法,改进了图像预处理技术,增强了图像处理效果,提高了处理效率,并通过实例验证了改进之后的预处理技术的适用性和可行性。     

基于双目视觉的L型板几何参数测量研究

机器视觉在智能制造领域应用越来越广．文章提出一种基于双目视觉模型对L型板几何参数测量的方法．首先对双目相机标定,获取内外参数,然后对比边缘检测算法,采用Sobel算法对L型板图像进行处理,最后基于三角测量原理提取工件特征点的三维坐标,计算出L型板的几何参数．实验表明,该算法测量误差低,能够满足实际需求．     

双目实时目标三维测量实现方法的研究

为了解决目标匹配困难、匹配效率低等问题,提出了一种基于双目立体视觉的实时目标特征匹配算法——绝对窗口误差最小化(CAEW).首先,在研究摄像机基本原理后利用张氏标定法解决摄像机的标定,并对最终标定数据采用Bouguet算法进行双目立体校正;然后,利用Ada Boost迭代算法训练目标检测器实现目标检测.将CAEW算法与常用的尺度不变性的特征点检测和匹配(SURF)的效果评估进行比较分析,结果显示CAEW算法的效果评估能达到90%以上,这一指标有明显提高,可以很好地满足双目实时目标匹配的需求.通过CAEW与SURF算法实验对比,进一步说明了减少不必要的全局性图像像素点处理可以提高匹配速度.     

基于特征匹配算法的双目视觉测距

距离测量作为障碍物检测以及路径规划的前提和基础是机器人研究领域的一个重要分支。在众多测距方法中,由于双目立体视觉具有信息丰富、探测距离广等优点被广泛应用。本文将改进的SIFT特征匹配算法应用到双目视觉测距与标定系统中。首先建立双目视觉测距模型,测量值由空间物点在左右摄像机下的像素坐标值决定;其次根据该模型的特点提出了基于平行光轴的双目立体视觉标定方法;最后利用改进的SIFT特征匹配算法,提取匹配点的像素坐标完成视觉测距。实验结果表明,根据测量数据对障碍物进行三维重建,相对距离与真实场景基本吻合,能够有效地指导机器人进行避障。     

双目立体视觉在光电子器件自动对接系统中的应用

介绍了双目立体视觉在光电子器件自动对接系统中的应用。该系统以线性成像模型为基础建立了双目立体视觉系统的数学模型,介绍了视觉系统标定的实现,包括标定点提取、特征点定位等。通过光纤对接实验验证了该方法的有效性和可行性。