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％。     

Pedestrian detection using stereo night vision

A method is presented for pedestrian detection using a stereo night-vision system installed on the vehicle. Much of the work in this area makes use of shape information. The proposed method detects moving objects whose motions are not consistent with the movement of the background and is considered to be complementary to shape-based approaches. In this paper, two new techniques are introduced for this task for night vision, namely a two-stage method for stereo correspondence and motion detection without explicit ego-motion calculation. These techniques make use of characteristics of night-vision video data, in which humans appear as hotspots. This method works well in cases where the camera motion has a dominant translational motion with a small amount of rotational motion, which is suitable for the camera on the vehicle. Error analysis as well as experimental results are presented to validate our approach and comparisons have been carried out between our approach and frame-by-frame based pattern-recognition approaches.     

基于光栅投射的机器人导航视觉传感器研究

为了实现暗环境下移动机器人导航中障碍物的检测与运动机器人的定位,采用了一种组合式光栅投射立体视觉传感器研究方法,首先通过光栅投射和立体视觉相融合的方法,建立光栅投射立体视觉传感器几何和数学模型,然后利用空间设备位置约束原理和投影平面相交的方法,进行了机器人视场内空间物体的3维坐标计算,建立了可靠真实的障碍物检测和分析方法,并进行了理论分析和实验验证,取得了距离计算精度0.8mm的数据。结果表明,该方法对于图像计算的精度在亚像素级。该方法有利于目前黑暗环境中机器人无法自主导航难题的突破,为黑暗环境中无全球定位系统支持的机器人导航提供了基础探索。     

基于FPGA的双目视觉同步采集系统设计

针对传统手术导航中光学定位系统两相机图像采集不同步的问题,利用ALTERA公司的DE2-70开发平台,设计了基于现场可编程门阵列(FPGA)和两片数字图像传感器OV7620的双目视觉同步采集系统。该系统实现两相机同步采集图像数据、并行提取标记点的亚像素坐标和USB传输等功能。上位机结果表明,该系统工作稳定,两相机图像数据能够同步和实时显示,亚像素坐标提取准确,满足手术导航系统中对图像采集的要求。     

基于会聚型双目立体视觉的测距模型北大核心CSCD

传统的双目视觉模型基于特征对左右画面进行匹配,但当画面中出现多个高度相似且表面特征不明显的目标时,无法通过特征进行有效匹配。针对上述问题,本文采用基于特征和空间位置的方式进行目标匹配,并根据人类双眼锁定目标时,目标始终处于视野中心位置的原理,选择舵机来控制摄像头光轴会聚于目标,建立了一种基于会聚型双目立体视觉的测距模型。该模型能够通过控制舵机使摄像头自动汇聚于目标,并实现测距功能。理论推导及实验研究验证了该模型的可靠性及一定的实用性。     

非相似立体视觉模型构建与验证

将非相似成像理论引入到立体视觉理论中,探索了一种非相似立体视觉机制,建立了空间目标三维定位模型和深度精度模型。根据流行的非相似等距投影理论,对非相似立体视觉三维定位方程进行了数理推导,并实验验证了所建模型的有效性。结果表明:利用三维定位模型可以准确地获取大空域场景中不同深度的多个目标位置信息,定位误差随着目标深度的增大而缓慢变大,在30 m深度处的定位误差达到1.32 m,误差变化规律与深度精度模型结果吻合良好,且误差值远小于相似立体视觉模型的定位误差。所建模型的优势是无需对非相似畸变图像进行校正,便可较好地得到空间目标的三维坐标,研究工作对于拓展非相似成像理论在大空域态势感知、目标侦察等领域的应用具有重要意义。     

双目立体视觉的测距技术研究

搭建双目平行系统完成对物体的距离测量.经过图像采集、摄像机标定、立体校正、立体匹配四个步骤得到被测物体的视差图,从而求得被测物体的三维坐标.利用两种匹配算法来进行立体匹配,为使结果对比明显,在以往黑白视差图的基础上,输出彩色视差图.同时,为提高匹配精度,做了去噪和光照对比实验.最后,对测量实验进行误差分析,以验证实验结果的准确性.结果证明:误差范围控制在1 mm之内,是有效可行的.     

基于计算机的视觉立体匹配算法研究

计算机视觉技术主要是研究通过计算机技术来实现人的视觉功能的过程,计算机视觉研究的重点课题是立体匹配。双目视觉是和人体眼睛的视觉比较接近的,而且在实际应用中比较容易实现。文章对计算机视觉系统和立体匹配算法进行了分析,并且对双目视觉的视觉立体匹配算法进行了研究,通过相应的计算机算法对双目视觉立体匹配进行实现,具有一定的研究意义。     

基于双目视觉机器人TCP校准方法研究

工业机器人末端执行器位置参数(TCP)是机器人离线编程及机器人末端工具误差校正的基础,研究快速、准确的TCP校准方法对保证工业现场环境下机器人系统顺利正常工作至关重要。以双目视觉测量为基础,结合空间坐标变换理论与机器人运动学,提出了一种应用于工业制造现场的机器人TCP参数快速自动校准方法。此方法具有非接触测量、校准速度快、精度高等优点,减少了传统接触式TCP校准过程中误差因素,并且克服了其标定速度慢,标定精度不足等缺点。结合ABB工业机器人对该方法进行验证实验,实验结果表明:对于直径为10 mm的末端工具,提出方法校准精度相对于传统接触式标定有很大的提高,可以满足工业现场高精度的、快速的TCP校准要求。     

Bubble behavior characteristics based on virtual binocular stereo vision

The three-dimensional (3D) behavior characteristics of bubble rising in gas-liquid two-phase flow are of great importance to study bubbly flow mechanism and guide engineering practice. Based on the dual-perspective imaging of virtual binocular stereo vision, the 3D behavior characteristics of bubbles in gas-liquid two-phase flow are studied in detail, which effectively increases the projection information of bubbles to acquire more accurate behavior features. In this paper, the variations of bubble equivalent diameter, volume, velocity and trajectory in the rising process are estimated, and the factors affecting bubble behavior characteristics are analyzed. It is shown that the method is real-time and valid, the equivalent diameter of the rising bubble in the stagnant water is periodically changed, and the crests and troughs in the equivalent diameter curve appear alternately. The bubble behavior characteristics as well as the spiral amplitude are affected by the orifice diameter and the gas volume flow.     

光栅式双目立体视觉传感器的立体匹配方法

光栅式双目立体视觉传感器的难点之一在于立体匹配问题,为此,提出了一种基于极线约束和空间点最小距离搜索的立体匹配方法.该方法将光栅式双目立体视觉传感器看作两个光栅结构光传感器,分别标定后可测定光条中心点关于某个结构光模型的三维坐标,若两点匹配,则其三维坐标间的距离理论上为零.引入极线约束,在左摄像机成像光条上找一个特征点,在右摄像机所成像中便可计算出一条极线与之对应,在极线与各光条中心的交点中寻找匹配点.该方法在三维空间进行匹配,计算量小,能够实现点与点的唯一匹配.仿真实验表明了该方法的有效性.     

基于双目视觉的移动机器人避障研究

为了实现Pioneer3-AT轮式移动机器人避障的目的,设计了一种移动机器人避障的系统方案。该方案采用一种快速融合图像分割和立体视觉的障碍物定位方法,即利用经典图像处理把障碍物从背景中分割出来,同时提取其轮廓信息进行立体匹配,之后结合摄像头标定结果,实现空间点的三维重建。采用双目视觉和声纳传感器相配合来获得周围障碍物的信息,最终根据模糊控制原理设计了避障规则和避障控制器。通过实际的躲避障碍物实验,实现了移动机器人成功躲避障碍物的功能。实验结果证实了该系统的可行性和有效性。     

一种基于会聚双目立体视觉的用户化身模型

在简单会聚式双目立体视觉模型的基础上,提出了具有9自由度的用户化身视觉模型用于虚拟场景的成像变换,导出了用虚拟场景点的世界坐标和用户化身视觉模型的9自由度变量表示的左、右双目虚拟摄像机的成像公式,求出了9自由度用户化身视觉模型的左、右双目成像的视差与场景点深度信息的关系及相应的计算公式。仿真实验结果表明了该模型的可行性和计算方法的可靠性,同时表明该模型比简单会聚式双目立体视觉模型更接近人的视觉习惯,因此更具有实用性。     

利用立体视觉的线结构光参数标定

准确标定系统参数是利用线结构光进行高精度测量的前提,文中提出了一种基于双目立体视觉的线结构光参数标定算法,以期达到在工业现场进行高精度、强鲁棒性标定的目的。算法首先采用Tsai两步法标定摄像机内参数和双目相机坐标系间的刚体变换,然后利用立体视觉极线约束条件匹配双目激光条纹点,并将其重构到三维空间以进行光平面标定。相对于...     

一种纹理与结构光叠加的立体视觉改进算法

为降低复杂纹理与结构光叠加对立体匹配算法视差结果的影响,提出一种针对纹理与空间编码结构光叠加情况下的立体视觉改进算法。通过4种空间编码结构光与三种立体匹配算法(BM、SGBM、NCC)对单一平面与电木压模工件进行视差重建,发现叠加会导致双目立体视觉无法计算出真实视差。本文通过对比引入结构光前后两次拍照视差,在纹理复杂区域内用加入结构光之前视差替换加入结构光后坏点视差,实现对纹理与结构光叠加处视差优选,从而提高视差重建完整性。实验对比发现,在四种不同性能结构光下改进前后的三维重建结果可以验证算法有效性,算法提升了平面区域深度检测精度的1%,优化了工件视差重建,达到了提高三维重建完整性的目的。     

Closed-form solution for circle pose estimation using binocular stereo vision

A simple method for pose estimation of a circle, with known circle radius, on the basis of binocular stereo vision is presented. The method is based on the projective equation of a circle, into which the stereo vision constraints are incorporated. The estimated pose parameters are compared with the ground truth and excellent performance is reported.     

基于双目视觉的光束法平差新算法

针对双目视觉中两摄像机的固定约束关系,提出了基于双目视觉的光束法平差新算法.对传统光束法平差法方程构造过程进行了改进,使每次迭代过程中只需对拍摄的两幅图像中一个摄像机的外参数进行优化,更好地将两个摄像机绑定为一个摄像机,使优化精度更高;新算法中,法化矩阵的维数比传统算法降低了1/2,所以每次迭代计算所需要的时间也会减少...     

基于立体视觉的人体头部目标识别研究

使用立体视觉系统可确定任意物体的三维轮廓及其表面任意点的位置信息和深度信息。本文将立体视觉运用于人体头部目标检测,设计了一种基于图像深度信息处理的人体头部识别系统。系统采用Xtion摄像机采集场景的深度图像,并对其进行特征分析,根据深度图像的特点以及头部的特征确定头部目标区域。再对目标区域采用Mean Shift算法进行聚类处理,得到清晰的图像边缘。最后通过基于动态阈值的一维熵函数分割法实现头部的分割识别。该系统可快速锁定目标区域,减少了算法的计算量,大大提高了系统的识别速度。此外,采集深度图像的xtion摄像机悬挂在目标场景的正上方,因而较好的解决了目前人体目标检测受遮挡的问题。经实验论证,该系统有较高的识别精度。