白车身孔槽类特征三维坐标在线测量方法研究

为实现白车身孔槽类特征三维坐标的视觉测量,在双目立体视觉测量原理的技术上,以激光器辅助扫描被测孔槽完成三维测量,针对圆孔和复合孔槽边缘及孔心坐标的空间定位问题,提出一种在线测量方法。采用Canny边缘检测和Ramer算法分割出圆弧部分完成孔边缘的粗定位,结合Bazen方法与正交多项式拟合法实现亚像素边缘点坐标的精确定位,并通过权重拟合得到椭圆参数方程。在线激光光纹中心线提取过程中,融合极值法、阈值法与重心法,将拟合椭圆与光纹中心线的交点作为双目立体视觉的匹配点,进而完成空间点三维坐标的测量。实验结果表明,提出的方法鲁棒性好,对圆孔类特征的综合定位精度高。     

基于最优投影平面的立体视觉空间圆位姿高精度测量方法

现有基于双目立体视觉的测量方法的测量精度依赖于标定精度,在受遮挡时测量精度不高.文中首先分析并证明在双目立体视觉系统外部参数误差存在时,投影曲线上点的立体匹配误差对点的重建精度的影响.然后基于此误差分析结论,设计立体视觉空间圆位姿测量方法,通过轮廓点筛选算法筛选投影曲线上的点,得到匹配误差较小的点并进行重建.利用重建点在深度方向上对非线性优化得到最优投影平面的投影,对空间圆进行拟合,得到空间圆的位置姿态.文中方法有效减小三维点重建误差对空间圆拟合精度的影响,提高圆形特征在受遮挡情况下的测量精度.最后通过实验验证方法的有效性.     

基于数字近景立体摄影的三维表面模型构建

采用经过标定的数字近景立体摄影系统Z—System获取待建模对象的数字立体像对序列,探讨利用这些立体像对进行三维表面构建的方法。在构建三维目标表面模型时,首先根据数字近景立体摄影测量原理,提取目标表面的特征点和计算特征点的三维坐标;然后利用各立体像对内特征点的像平面坐标,按二维空间TINTIN（triangulated irregular network）构建方法得到离散特征点在三维空间中的拓扑连接关系,进而构建单像对内目标的局部表面TIN模型;最后再利用序列像对间的公共连接点,进行坐标转换,从而在三维空间中将各单立体像对的表面模型拼接成一个完整的三维表面模型。实验结果表明,该方法具有快速灵活的特点且行之有效。     

用于控制三维款式变化的服装立体模型建立

为了实现三维服装款式智能设计，提出以形值点控制的样条曲线和双三次曲面构建服装立体模型的方法。通过建立款式数学模型，将控制款式变化的要素转换为形值点参量的变化，进而控制服装立体款式的整体变化。以服装衣领为例，运用MATLAB进行了具体实现。     

基于单目视觉几何构建的三维扫描系统

为构建基于单目视觉的快速便捷式三维扫描系统,提出一种高精度的单目视觉几何投影的场景建模方法,并开发一种低成本高精度的三维扫描系统。首先,获取平面标定点的图像坐标,经投影变换将其转换为摄像坐标系下的三维空间位置坐标,分别建立平移台面和底座的三维空间平面方程;其次,通过移动平移台面求取同名标定点的空间坐标,求解平移台面的平移向量,并通过落在平移台面和底座上的激光线条求解激光平面;最后,提取图像中的激光光条中心点并将其变换为物体表面的三维点云数据。实验结果表明,投影变换求得的平面方程误差小于0．2％,扫描结果误差低于0．05mm。     

人眼立体视觉空间与虚拟三维空间的几何映射关系理论分析

虚拟三维空间是现实世界的数字化三维空间,而人眼立体视觉空间则是人眼视觉系统对于现实世界或虚拟世界所形成的三维立体构象。传统上人眼直接观察现实世界,确立了人眼立体视觉空间与现实世界之间的几何对应关系。而人眼立体视觉空间与虚拟三维空间是否也存在对应的几何关系？以人眼立体视觉和虚拟三维场景为研究对象,根据双目视差原理,论述了人眼立体视觉的几何模型及视觉三维模型的表示形式。通过分析虚拟空间三维点元、屏幕视差及网膜视差等三者之间的内在几何关系,利用矩阵代数建立了虚拟空间与视觉空间之间的几何映射关系。这一映射关系表明视觉三维模型与虚拟三维模型之间存在一一对应关系,也反映了人眼视觉系统在虚拟空间中的可测量性质。本文创新性之处在于得到了视觉三维模型的完整表示,突破了传统上立体显示的定性感知,提供了定量分析的基础。这一工作对于在虚拟空间中的立体体验、虚拟交互以及立体测量等实践活动具有一定理论参考价值。     

一种单幅图像及其辅助曲线的三维建模方法

针对单幅图像的三维建模存在对用户的建模意图还原度不高、模型不够真实的问题,提出了一种通过构造曲线和辅助曲线来创建三维模型的方法.离散图像并补全构造曲线,为每条构造曲线添加辅助曲线.寻找离散后构造曲线间的对称关系并设置对称平面,计算曲线在三维空间中的位置.移动、旋转辅助曲线,得到三维模型,根据特征点位置和类型组合三维模型.实验结果表明,该方法得到的三维模型较符合用户的建模意图,同时具有算法简单、建模速度快、实用性强等特点.     

基于单幅线条图的三维立体重建方法综述

从单幅线条图重建物体的三维立体结构是机器视觉领域的一个重要问题。它的应用范围包括基于手工绘制的立体设计与创作、将现有的工程线框模型图转换为三维模型、基于自然图像的三维建模、图像理解和检索等。从不同的角度对现有的相关方法进行了分类,并重点从所用算法分类的角度回顾了现有的相关方法。最后总结了基于幅线条图的三维立体重建方法的现状和不足,指出了未来的研究发展方向。     

基于双目立体视觉的目标物测距研究

为了获取目标物体在空间中的三维信息,本文在双目立体测量原理的基础上,采取OpenCV和Matlab相结合的方法,设计了一个基于双目立体视觉的目标物体测距系统。该系统采取张定友棋盘标定法,使用Matlab内置的工具箱完成双目相机标定,采用SGBM(Semi-Global Block Matching)立体匹配算法在VS2017环境下结合Opencv3.4.1库,对左右相机获得的图像进行立体匹配,生成视差图,将二维空间点重投影到三维空间中,实现二维坐标到三维坐标的转换,即可得到物体的三维点坐标。最终实现通过鼠标点选被测物体视差图后输出选定的空间三维坐标。实验结果显示,该系统的测量精度较高,并且在140 cm距离的测量精度最高。     

基于双目视觉与目标识别拟合的三维屏幕定位方法

为解决针对三维立体屏幕的定位问题,提出了基于双目视觉与目标识别、拟合的屏幕定位算法。首先利用边缘检测算法提取屏幕轮廓,获取屏幕在二维图像中的位置;其次利用双目视觉算法对识别出的屏幕进行深度数据采集,利用最小二乘法对采集的屏幕空间数据进行空间拟合得到屏幕的空间方程;最后计算屏幕顶点在三维空间中的位置从而确定屏幕范围,至此完成在三维空间中对屏幕的定位。实验结果表明,该方法计算得到的屏幕位置具有较高准确度。     

基于极值约束的鞋底边缘立体匹配

为了提取鞋底边缘特征,提出了一种中间加光源的双目立体视觉测量方法,增大边缘内外的对比度。针对鞋头和鞋跟特征匹配,提出了基于极值约束的边缘立体匹配方法。该方法分三步：采用Canny算子提取左右图像的边缘;对鞋跟和鞋头部分的边缘点利用最小二乘三项式曲线拟合,求取边缘点上与曲线极值点最近的点作为极值特征点;利用长度均分法进行其他边缘点的匹配。对鞋底进行双目三维测量实验,结果表明,中间加光源可使得图像边缘清晰,便于边缘提取;提出的匹配方法获得的鞋底边缘三维数据完整、正确,有效地抑制了匹配错误。     

Fast Relative Depth Computation for an Active Stereo Vision System

Real-time computation of exact depth is not feasible in an active vision setup. Instead, reliable relative depth information which can be rapidly computed is preferred. In this paper, a stereo cue for computing relative depth obtained from an active stereo vision system is proposed. The proposed stereo cue can be computed purely from the coordinates of points in the stereo pair. The computational cost required is very low. No camera calibration or prior knowledge of the parameters of the stereo vision system is required. We show that the relationship between the relative depth cue and the actual depth in the three-dimensional (3D) space is monotonic. Such a relation is maintained even when the focal length and the vergence angle are changed, so long as the focal lengths of the two cameras are similar. Therefore, real-time implementation in an active vision setup can be realized. Stability analysis shows that the proposed method will be stable in practical situations, unless the stereo camera diverges. Experimental results are presented to highlight the properties and advantages of the proposed method.     

3D自由曲线的绘制及智能修改算法

目前有关曲线及曲面的生成，大量的研究致力于从控点和节点的设置到曲率、切线矢量进一步精确的调整．然而其繁琐的几何参数计算、复杂的数学概念局限了设计者的使用，尤其他们更不适合早期的概念设计。此研究描述了基于笔输入的自由3D曲线的绘制．识别及直观的修改算法，此算法支持任意3D自由曲线的绘制，通过优化的采样机制自动识别产生适应性的B样条逼近曲线，它扩展了基于约束的曲线的生成方法，进而提出的简单的局部修改技术，引入了比例因子及区域间距的控制，有效的解决了曲线的光滑性，并通过实践检验了它们的高效性。     

应用神经网络隐式视觉模型进行立体视觉的三维重建

针对传统的基于精确数学模型的立体视觉方法过程繁琐的不足，提出一种应用BP神经网络隐式视觉模型进行三维重建的算法。该算法将多个标定平面放置在有效视场内，用神经网络模拟立体视觉由两个二维图像重建三维几何的过程，经过网络训练建模后，无须摄像机标定即可进行三维重建。仿真实验结果证明，该算法比较简单，且能保持较高的精度。     

3D reconstruction of human face based on an improved seeds-growing algorithm

An algorithm based on binocular stereo vision is proposed to generate 3D (three-dimensional) dense points cloud model of the human face. A two-step matching strategy from sparse to dense is developed. Firstly, an improved seeds-growing algorithm is utilized to acquire sparse matching of high confidence. Secondly, based on the control points method and piecewise dynamic programming, the dense matching is completed. Experimental results show that the proposed algorithm can produce smooth and dense 3D points cloud model of the human face.     

Terrain mapping under extreme light conditions with direct stereo matching method through aggregating matching costs by weight

One of the biggest problems in applying stereo vision techniques in field robotics is how to acquire 3D terrain maps under extreme light conditions. Through multiple exposures, the dynamic range of images can be increased. In this paper, instead of using existing lighting enhancement methods such as exposure fusion to increase the texture of 2D image, we propose that the matching costs of the images grabbed with multiple exposures are directly summed by weight. Compared with the previous methods such as exposure fusion, with the proposed method, it is not necessary to fuse the 2D images captured with multiple exposures, and for each pixel of the matching image, the local information in its local window can be better retained. Since it is possible that the camera is moved between exposures when the images are grabbed, the images captured with multiple exposures are aligned to the image acquired with auto exposure. In order to evaluate the performance of the proposed method, two different stereo matching algorithms were used: a local window-based method and semi-global method. Through experiments in laboratory and outdoors with a stereo vision camera fixed on a tripod and held in the hand, it was verified that the proposed method consistently allowed more valid points to be obtained and the 3D model of terrain can be built more accurately. Especially when the local window-based method was used, the proposed method performed much better.     

空间编码与外极线斜率约束相结合的立体精匹配方法

三维型面非接触测量在工业领域有着广泛的应用前景。双目视觉是一种有效获取三维轮廓信息的方法，其中立体匹配是关键的一个步骤。本文提出了结合空间二进制编码与外极线斜率约束来实现立体精匹配的方案。首先利用空间编码将被测物空间划分成众多的不同编码区域．然后结合外极线斜率约束在左右两幅图像中具有相同编码的区城内寻找匹配点。该方法能够实现亚像素级的立体精匹配，改善了交向摆放姿态双目立体视觉系统的匹配质量。     

基于中心线匹配的导管三维重建技术

针对工业领域中导管的三维重建效率低的问题,提出了一种基于中心线匹配的导管三维重建方法.该方法首先通过导管的平面灰度图像提取出中心线和边缘线,根据立体视觉原理,以非均匀有理 B样条(Non-uniform rational B-spline, NURBS)曲线作为导管中心线的描述工具和匹配基元,利用其透视投影不变性,重建导管的空间中心线,并通过边缘线计算导管的外径,最后利用三维建模技术重建导管的CAD模型.相对于现有导管三维重建方法,该方法具有测量效率高,操作简单的特点.实验结果表明,该方法的导管三维重建时间可控制在1分钟内,重投影误差为0.284像素,导管两端面中心点的测量误差为0.242mm,外径测量误差为0.158mm.     

基于立体视觉的人脸三维空间位置定位方法*

针对基于姿势的自然人机交互接口设计中头部定位问题,提出了一种快速的人脸三维空间位置定位算法。首先采用级联肤色分类器与类Haar特征分类器的人脸检测器对左右路输入的图像进行快速的人脸区域定位;然后利用仿射模型匹配局部收敛性好、速度快的特点实现了左右路图像的人脸区域对齐;最后通过立体视觉原理恢复人脸的三维空间坐标。实验结果证明,提出的人脸三维空间位置定位方法速度快、定位精度较高。     

基于单相机的全向深度图获取

为了搜寻移动机器人周围最大的可通行区域,采用全向立体视觉系统,提出获取可靠的致密三维深度图方法。视觉系统由1个普通相机和2个双曲面镜组成。当系统标定后,空间点的三维坐标可以通过匹配上下镜面的成像点计算得出。匹配方法分3步：最大FX匹配,特征匹配和歧义去除。定义合适的能量函数通过动态规划来实现剩余点的匹配。实验表明该系统精度高、具有实用价值。