基于单目摄像头的地面测距方法

为解决传统的小孔成像测距算法需要给出待测物体的形状信息而较为烦琐的问题,提出一种基于大多数机器人摄像头的高度不需要改变的情形,利用针孔相机模型,找出像素坐标系和世界坐标系的转换关系,输入至少三对现实世界和像素世界的点对后,便可以实现对地面和立于地面上的物体进行测距的目的.该算法实现简单,且一定范围内测距精度较高.     

基于点特征的单目视觉位姿测量算法

针对位姿求解过程中存在的解不唯一、选解难和解的精度不高等问题,提出一种基于点特征的单目视觉位姿测量算法。首先,根据共面4个特征点之间的位置关系,分别对平行和相交两种情况进行分析;其次,根据特征点的空间坐标、图像坐标和空间位置关系,推导出世界坐标系中3个坐标轴上的向量变换到摄像机坐标系中的单位向量,进而求解出物体相对于摄像机的初始位姿;最后,用LM算法对初始位姿进行优化,得到最终位姿。实验结果表明:文中算法的合成误差为0.54 mm;现有的EPnP算法、两点一线算法和P3P算法的合成误差分别为1.28、1.52和4.26 mm;文中算法的合成误差分别减小了57.8%、64.4%和87.3%,优于现有的EPnP算法、两点一线算法和P3P算法。     

一种新的基于单目视觉的广义障碍物检测方法

 障碍物检测是辅助驾驶、机器人导航等领域的核心问题之一.本文提出一种新的基于特征点道路面投影位移矢量的单目视觉广义障碍物检测方法.基于道路平面假设,利用特征点估计相机自运动参数,并利用此参数对相机的旋转运动进行补偿.利用逆透视投影变换,分别推导并证明了道路平面上的点和障碍物上的点的道路面投影位移矢量与相机位移矢量的关系.提出了一种区间统计方法,实现了相机位移矢量的鲁棒估计.最后,通过分析连续图像特征点的道路面投影位移矢量与相机位移矢量的关系,实现了广义障碍物检测.各种场景下的实验结果表明,该方法能够检测任意类型、形状的障碍物.与传统的运动补偿方法相比,具有更好的鲁棒性和准确性.     

基于机器视觉的红外激光辅助车道线检测方法

车道线检测在车道偏离预警、车道保持、车道变换、前向碰撞预警、自适应巡航控制等驾驶辅助系统中发挥着重要的作用。传统的车道线检测算法存在算法复杂度较高、在路面变化时识别率低等问题。针对以上问题,提出了一种红外激光辅助车道线检测的方法。通过两道激光照射路面后激光光条在图像中的位置获取路面角度信息,以实现自适应逆透视变换;使用Canny算法完成二值化、Hough变换检测直线;利用激光照射位置处路面和车道线灰度差值明显的特点定位车道线,完成直线的筛选。实际路况的实验表明,所提算法能够有效地应对路面变换带来的视角变化并减少环境干扰,相比固定ROI提取方法和传统Hough直线检测方法效果更佳、鲁棒性更强,平均正确率达到97.24%,平均运算时间为28.7 ms/帧。     

一种基于视觉显著性分析的输电线路异物检测方法

在智能输电线路综合监测系统中,基于航拍获得的视频图像进行故障的自动检测,具有安全可靠、不受地域影响、成本低以及高效快捷的优势.输电线路上悬挂的异物不仅影响线路的正常供电,还会危及电力线下的行人与车辆安全,严重时会造成片区大面积停电.本文提出一种基于视觉显著性分析的输电线路异物检测方法,通过分析直升机巡检过程拍摄到的图片,在事先检测到的输电线路兴趣区域内根据人眼感知特性来计算视觉显著图,然后通过视觉显著度对颜色、形状或空间分布等特性对异物区域实现统一定位.该方法可及时地对输电线路上的异物进行自动识别,从而降低工作强度和提高工作效率.文中的实验结果表明,该方法具有实时性好、准确度高、抗干扰能力强的优势.     

基于关键特征点决策的广义 Hough 变换目标定位快速算法

广义Hough变换对非解析轮廓的定位与检测需要考虑平移、旋转、尺度问题,所以需要对四维参数空间进行搜索,计算量、存储量相当庞大且同时保证速度和精度存在困难.为解决该问题,本文提出基于关键特征点决策的广义Hough变换目标定位快速算法.图像关键特征点包含稳定的图像信息且数量不大,因此基于角点信息的广义Hough变换检测任意形状物体的效率得到提高.检测过程首先利用模板图像的关键特征点——角点建立局部R表,然后将待检测图像中的角点依据局部R表对平移、缩放系数s和旋转角度β进行高精度全局搜索,完成对实际参考点的投票累积过程,提取累积矩阵峰值从而得到其对应的参考点位置以及s和β的参数值.实验表明,本文算法也适用于局部遮挡等情况,同时运算时间、存储消耗大大减少,检测稳定性高,具有一定应用意义.     

基于角点和Hu矩不变量的可见光和红外图像自动配准方法

针对红外图像与可见光图像的自动配准问题,提出了一种基于图像角点特征和透视变换模型的方法.首先采用自适应阈值对红外与可见光图像进行分割,然后利用Harris因子分别在分割后的红外和可见光图像上检测角点.通过分析角点邻域在原始图像上的相关性实现角点的粗匹配.接着通过RANSAC算法对角点进行细匹配,删除outliers,再...     

基于激光跟踪定位的多视觉动画特征点匹配方法研究

多视觉动画特征点检测过程中受到视觉扰动影响导致特征匹配性能不好,为了提高多视觉动画特征点匹配能力,提出基于激光跟踪定位的多视觉动画特征点匹配方法。采用空域滤波和频域滤波相结合的方法进行多视觉动画图像滤波处理,采用激光点跟踪识别方法进行多视觉动画图像的帧点扫描,提取多视觉动画图像的边缘轮廓特征量,根据边缘轮廓分布的邻域特性进行多视觉动画信息增强处理,利用锚点邻域回归分析方法进行多视觉动画特征点检测,通过激光跟踪定位结果,实现多视觉动画特征点的自动匹配。仿真结果表明,采用该方法进行多视觉动画特征点匹配的配准率较高,激光跟踪定位精度较高,提高了多视觉动画的特征检测和识别能力。     

基于门形结构的单目视觉定位方法

选取场景中常见的门形结构为处理对象,提取门形结构中的三条直线,拟合直线方程,进而确定直线的交点及两条平行直线的消失点,根据消失点原理和垂直关系等先验知识确定摄像机坐标系和世界坐标系的映射。空间解析过程以直线方程为基本要素,参与解析运算的点特征均由直线方程确定,随机选取的点坐标仅用于方向一致性判定,减少了随机误差引入。仿真实验表明,本文的视觉定位方法对噪声有较高的鲁棒性,与融合线特征和随机点特征的方法相比降低了定位误差。     

基于单目视觉的机械手三维定位

提出了一种利用单目视觉识别目标并且进行精确的三维定位,用于机械手对目标的精确定位.首先通过模板匹配的方法在图像中识别出目标并计算其中心坐标,然后分别在相同高度和水平的四个相隔一定距离的位置上采集目标图像,根据目标在图像中的位置变化,结合平行双目视觉原理与小孔成像的缩放比例关系,计算摄像头距离目标的深度距离.该系统易搭建、成本低,定位精度较高.     

基于组合特征图案的单目视觉三维振动测量

针对结构三维振动同步测量问题,提出一种基于组合特征图案的单目视觉三维振动测量方法.组合特征图案由圆形图案和正弦条纹图案组成并喷涂或粘贴于待测结构表面,采用单目相机对该组合特征图案进行连续成像.运用图像重心算法提取圆形特征的重心坐标,求出结构平行于成像平面的二维振动信息,再运用能量重心频谱校正算法提取中心位置正弦条纹的密...     

基于单目双焦及SIFT特征匹配的深度估计方法

提出一种基于单目双焦及SIFT特征匹配的深度估计方法.根据空间景物的深度在不同焦距下其成像的矢量位置和对应的焦距形成几何关系的原理,通过单相机获取两幅不同焦距下的图像后,运用SIFT算法对两幅图像进行特征提取和特征匹配,得出同一景物像素点距中心点的偏移位置比,从而通过几何关系公式计算出像素点的深度值,以此获取深度图.经实验验证了该方法的可行性,实验结果表明,使用该方法获取深度值仅需单台相机这一设备,方法简单易行,且成本低,具有广阔的应用范围.     

基于单目视觉的道路自主导航模型车

本文利用自行开发的多DSP的视频图像处理板和微型CCD摄像头,设计并研制出自主式的道路行进模型车。该模型车采用前视单目视觉导航原理,利用图像边缘检测技术实时地识别前视道路视频图像,尤其能自动控制模型车的速度级别,最终完成道路行进中的自主导航。实验结果表明模型车达到了设计预期的效果。     

基于前向单目视觉的机器人自定位研究

为了改善全景视觉近端信息有缺失、距离信息噪声大造成的机器人定位不精确,文中提出了增加前向单目视觉的方法,以改善原有的视觉系统.首先给出前向单目视觉系统的体系结构,然后对各个模块进行了详细的说明,最后通过实验,验证了该方案的有效性.     

基于单目视觉的前方车辆检测与测距方法研究

提出了一种基于单目视觉的前方车辆检测与测距方法.首先利用自适应闻值分割方法得到车辆底部阴影特征,同时采用区域融合方法解决车辆边缘变形问题,得到疑似车辆区域,然后在疑似区域内利用车辆对称性进行验证,得到准确车辆区域,最后利用基于摄像机内部参数和几何关系的单目视觉测距方法得到本车与前方车辆之间的距离.实验结果表明,该方法能...     

单目视觉车道偏离报警系统

本文介绍了采用非标定相机测量车道的左右方向角而实现的车辆车道偏离报警系统.介绍了直线模型车道的边缘检测算法和车辆的车道左右方向角估算方法,以及模型车辆的实验结果.