基于Opencv与Matlab的双目测距系统研究

基于立体视觉原理,用两个平行放置的摄像机从两个视角获取真实场景物体的图像,利用视差和三角测量原理恢复真实场景物体的三维信息,从而实现测距功能。使用Matlab标定工具箱进行摄像机标定,获取摄像机参数;将参数导入Open Cv中进行立体校正和立体匹配,获得深度信息。经过验证,近距离测量结果达到了一定精度,具有实际应用前景。     

基于神经网络的双目视觉摄像机标定方法的研究

摄像机标定是精密视觉测量的基础，传统的双目标定位需要建立复杂的数学模型。神经网络可以有效地处理非线性映射问题，本文介绍了一种BP神经网络，可以很好地描述双目视觉中三维空间特征点坐标和2个摄像机对应像点间的非线性关系，并且为了提高网络的学习能力引入了动态因子。将神经网络标定方法与传统的常用标定方法比较，实验结果表明，基于神经网络的双目视觉标定方法能获得较高的标定精度。     

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。     

双目立体视觉的波浪表面重建

针对水面波浪的三维重建问题,提出了结合计算机视觉和光学方面技术的三维重建算法。主要采用双目立体视觉的方法测量浪高,通过采用立体视觉方法计算得出三维坐标,采用最小二乘法将三维坐标拟合为三维曲面;再将平静水面和波浪水面的三维坐标进行对比,生成波浪等高线图。实验结果表明,此算法的三维重建效果较好,并且波浪高度的计算效果与实际波浪高度误差较小。     

基于立体视觉标定方法的改进研究

摄像机标定是立体视觉研究与非接触测量的重要组成部分,是精密视觉测量的基础,传统的标定需要建立复杂的数学模型,从而描述双目视觉中三维空间物点坐标和两个摄像机像面像点坐标间的非线性关系。而神经网络可以有效地处理非线性映射问题。本文介绍一种改进的RBF神经网络,并对该网络标定法与传统标定方法及BP网络标定法的标定结果进行比较。实验结果表明:基于改进RBF神经网络的双目视觉标定方法能获得较高的标定精度。     

基于双目立体视觉的平面工件识别和定位研究

以机械加工零件中常见的带孔平面工件为研究对象,采用透视可变形模板匹配的识别方法,Blob分析与Hough检测边缘相结合的定位方法。对于如何得到图像对中工件圆特征中心的同名点像素坐标,提出了一种新思路：首先在模板图像上绘制ROI轮廓,将工件的局部特征分割成单独的区域,这种分块化缩小图像定义域的方式,可以加快识别速度,接着在左右图像中投影变换出搜索区域,然后采用上述的定位算法得到圆心坐标,最后对目标点进行三维重建。通过对工件厚度测量的实验结果表明,Z轴重建精度为±0.108 mm,在视觉测量领域具有较好的应用前景。     

双目立体视觉系统的研究与应用

本文在双目立体视觉系统的测量原理、系统标定、特征点提取、特征点匹配以及三维空间点的重建等方面均进行了详细的研究,真实还原了三维空间的几何信息。随着科技的飞速发展,机器人技术越来越多地走进了人们的生活。其中,双目立体视觉系统由于可以很好的模拟实现人的双眼视觉功能,且具有体积小巧、制造成本低、测量效果好等优点,在空间三维测量领域得到了广泛的应用。     

双目视觉技术在区域目标检测中的应用研究

针对求取区域目标的世界坐标的需要。以Harris角点算法对摄像机图像进行分析,提取图像中目标区域的角点。通过使用VC++环境中的OpenCV进行编程运算,计算出摄像机标定参数并运用双目视觉法计算出目标位置的世界坐标。     

基于双目机器人的实时测距与追踪系统

传统的双目立体视觉系统很难同时实现对运动目标的实时测距和追踪.本文设计了一种仿人脖项的双目立体视觉平台:左右摄像机相对位置固定,并安装在一个可做水平转动和垂直俯仰运动的机架上.该系统可以灵活而准确的追踪运动目标,并实时地确定运动目标到立体视觉平台的距离.通过对多种运动的追踪,验证了该系统的准确与稳定性.     

基于改进双目视觉算法的三维重建研究

为解决现有立体匹配算法在图像弱纹理等区域鲁棒性差以及模型参数较大的问题,对PSMNet立体匹配方法进行改善,通过使用空洞空间卷积池化金字塔结构(atrous spatial pooling pyramid,ASPP)提取图像在不同尺度下的空间特征信息。随后引入通道注意力机制,给予不同尺度的特征信息相应的权重。融合以上信息构建匹配代价卷,利用沙漏形状的编解码网络对其进行规范化操作,从而确定特征点在各种视差情况下的相互对应关系,最后采用线性回归的方法得到相应的视差图。与PSMNet相比,该研究在SceneFlow和KITTI2015数据集里的误差率各自减少了14.6%和11.1%,且计算复杂度下降了55%。相比较于传统算法,可以改善视差图精度,提升三维重建点云数据质量。     

双目立体视觉测量中的特征点快速匹配算法

对于图像特征点的提取与匹配是双目立体视觉测量系统中的重要一步,提出了一种改进的适用于随机噪声、光照变化、局部遮挡等复杂环境下的快速鲁棒性不变特征(SURF)的匹配算法。首先,改进了特征点描述子中的主方向的计算方法,提高了主方向的精确度和计算效率;其次,结合NN/SN算法和RANDSAC算法,提出特征点的反向匹配算法,克服了外部环境光照变化、噪声、局部遮挡等因素对特征点匹配的影响,有效地提高了匹配精度。     

复杂场景双目立体视觉测量精确定位系统研究

针对某复杂场景下对特定目标进行精确定位测量的 关键问题,依据双目立体视觉测量原理,结合OpenCV视觉开 发库标定摄像机内外参数,利用结果校准目标图像,借助于标靶类型进行图像区域分割并计 算出目标位置坐标,以此实 现精确定位测量之目的。研究结果表明,对于所确定的1.4~1.6m目 标测距范围,采用平行双目视觉测量模型和相机小孔 测量模型,获得了距离误差小于10mm、横向误差小于2mm和响应时 间小于350ms的测量结果,在满足实时性的同时具有较高的定位精度 。     

基于双目立体视觉的行人身高测量方法

为满足测量密集行人身高的需求,文中提出了一种基于双目立体视觉的行人身高测量方法。通过非接触式的视频处理,背景差分与视差图相结合得到三维空间点,利用点聚类分离目标,分析目标的运动轨迹,得出行人身高。实验表明,该方法在多人同时行走,行人较密集,肩靠肩行走时能够正确计算行人身高,适用于人流量大的场合。     

双目视觉中立体匹配算法的研究与比较

在基于双目立体视觉三维重建的研究中,立体匹配是其中最重要的部分,它的准确性影响着最后的重建结果.本文主要讲述了常用的立体匹配算法,并详细介绍了两种算法分类中的代表性算法的实现步骤,即局域算法中的基于特征点匹配的算法和全局算法中的基于图割法的匹配算法,并对算法从运算速度和误配率两方面进行了比较,总结了两种算法的优缺点,比...     

基于双目视觉的工件测量研究

采用双目视觉代替人眼对工件进行测量提高了生产的柔性和自动化程度.双目视觉的精度很大一部分取决于图像的预处理过程,Canny算法作为传统的边缘检测方法在边缘定位和抗噪声干扰性达到了较好的折中效果.本文提出了一种先进行Sobel算法进行边缘检测,后采取形态学运算进行细化的方法进行双目视觉的测量,将2种方法对比证明了该方法在精度上能达到Canny算法的检测精度,且不会出现边界丢失现象.     

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。     

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.     

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。     

双目视觉技术在输电线路弧垂测量中的应用研究

输电线路作为输送电能的桥梁,线路的安全稳定运行关系着整个电网的正常运转。弧垂作为评价线路运行状况的一项重要指标,定期测量线路弧垂的变化可以有效降低安全隐患。本文提出一种基于双目视觉技术的弧垂测量方案,提取线路中的特征点并进行匹配和重建,最终通过拟合曲线计算弧垂,该方案具有较快的测量速度和较高的测量精度。     

基于双目视觉测量系统的特征点匹配研究

双目视觉测量作为一种新颖的测量方式,当前正在越来越多的测量中取代传统的接触式测量方法。但是由于双目视觉测量系统对测量精度和实时性要求较大,因此在分析椭圆拟合算法的基础上,通过筛选规则选取部分边缘点进行迭代最小二乘椭圆拟合以提取光斑中心坐标。依据系统对待测量笔9个圆形标志的位置反映的特点,设计一种基于RANSAC算法的特征点匹配方法。实验表明该算法可以满足双目视觉测量对系统的高精度和实时性要求。