利用平面约束的月球车立体匹配

为了满足月球车视觉系统检测障碍物的时效性和可靠性需求,提出了一种基于平面约束和自适应惩罚参数的半全局立体匹配算法。首先,对极线校正后的两幅图像进行SIFT特征点提取与匹配,同时提取边缘特征;然后,利用匹配的SIFT特征点拟合空间平面,并根据平面估计左右图像所有像素点的视差搜索范围;最后,基于传统的半全局匹配算法,采用自适应惩罚参数对左右图像进行立体匹配。实验结果表明:所提出的算法有效地降低了计算复杂度,其计算复杂度只有传统方法的19.9%,对于视差不连续区域以及遮挡区域都能够获得正确的匹配结果。较传统半全局匹配方法无论在速度还是匹配精度上都得到明显提高,为立体匹配的实际应用奠定了基础。     

用于弱纹理场景三维重建的机器人视觉系统

为了实现机器人在弱纹理场景中的避障和自主导航,构建了由双目相机和激光投点器构成的主动式双目视觉系统。对立体视觉密集匹配问题进行了研究:采用激光投点器投射出唯一性和抗噪性较好的光斑图案,以增加场景的纹理信息;然后,基于积分灰度方差(IGSV)和积分梯度方差(IGV)提出了自适应窗口立体匹配算法。该算法首先计算左相机的积分图像,根据积分方差的大小确定匹配窗口内的图像纹理质量,然后对超过预设方差的阈值与右相机进行相关计算,最后通过遍历整幅图像得到密集的视差图。实验结果表明:该视觉系统能够准确地恢复出机器人周围致密的3D场景,3D重建精度达到0.16mm,满足机器人避障和自主导航所需的精度。与传统的算法相比,该匹配方法的图像方差计算量不会随着窗口尺寸的增大而增加,从而将密集匹配的运算时间缩短了至少93%。     

利用平面约束的月球车立体匹配方法

为了满足月球车视觉系统对检测障碍物检测的时效性和可靠性的需求,提出了一种基于平面约束和自适应惩罚参数的半全局立体匹配算法。首先,对极线校正后的两幅图像进行SIFT特征点提取与匹配,同时提取边缘特征;然后,利用匹配的SIFT特征点拟合空间平面,并根据平面估计左右图像所有像素点的视差搜索范围;最后,基于传统的半全局匹配算法,采用自适应惩罚参数的策略对左右图像进行立体匹配。实验结果表明：所提出的算法有效地降低了计算复杂度,其计算复杂度只有传统方法的19.9%,对于视差不连续区域以及遮挡区域都能够获得正确的匹配结果。较传统半全局匹配方法无论在速度还是匹配精度上都得到明显提高,为对立体匹配的实际应用奠定了基础。     

挖掘机器人双目视觉系统标定方法与立体匹配

在挖掘机器人视觉系统实现中,摄像机标定、特征提取、立体匹配是关键环节,而立体匹配又是视觉系统中最复杂、最重要的步骤。首先分析了通用双目立体视觉模型及平行双目立体视觉模型,对挖掘机器人平行双目立体视觉系统测量方法及参数标定进行了研究。结合基于特征的匹配方法,通过对左、右图像角点的提取,实现了基于极线几何约束的特征点匹配。通过对铲斗图像匹配实验,验证了该方法能满足挖掘机器人视觉系统要求。     

立体视觉中的图像立体匹配方法

图像立体匹配是立体视觉的核心技术,在三维重建、视觉测量及目标识别等领域中得到了广泛的研究和应用.根据立体匹配技术特点,图像立体匹配可分为三大类:局部立体匹配、全局立体匹配和半全局立体匹配.着重介绍了前两大类中典型的图像立体匹配方法.对各种图像立体匹配方法的匹配算法进行了分析研究,并对图像立体匹配方法的发展提出了一些建议.     

基于激光跟踪仪的多目视觉全局标定算法研究

全局标定是大尺寸检测系统中多目视觉完成数据融合非常重要的一个环节。通过特定的双目立体视觉标靶板结构,在完成双目立体视觉标定前提下,通过激光跟踪仪及相关视觉算法,完成多目视觉下的全局标定,并将该技术应用于大型轨道客车车身关键尺寸检测场景中,通过实验分析,该全局标定算法具备了良好的健壮性,提高了大型轨道客车车身关键尺寸检测现场适应性,提高了检测效率及精度。     

基于图像校正与灰度相关性的立体匹配算法研究

立体匹配是双目视觉系统中必不可少的环节,对特征点进行匹配求解过程复杂,而且误匹配率较高。外极线约束为立体匹配提供了便利条件,但由于实际系统中的外极线是弯曲的,使得沿外极线进行同名点搜索不仅非常耗时,而且计算过程受噪声影响大。给出一种基于图像校正与灰度相关性的立体匹配算法。首先采用图像校正方法将弯曲的外极线变为相互平行的水平外极线,简化了外极线的求取过程;再利用灰度相关性算法对同名点进行匹配。实验结果验证了本文方法的准确性和稳定性。     

机器人双目图像采集系统设计研究

针对机器人FPGA双目图像采集及ARM图像处理结构,为了给ARM微处理器的图像算法及匹配模块提供良好视频源,提出一种基于FPGA的双CMOS新型机器人立体图像采集系统。该系统使用FPGA处理两只CMOS视觉传感器芯片图像数据,并提供软排线接口至微处理器。硬件上显著减少了各种干扰降低误差来源,软件上可采用点同步的方式达到更精确的同步控制,集成度高、同步性好、实用性强。对此重点完成了FPGA双目图像采集系统的硬件设计及其初始化、模块化、单传感器图像采集及TFT LCD屏显示。     

基于极线校正的快速相位立体匹配

基于双目结构的投影栅相位法利用相位值建立左右图像对应点匹配关系,但传统相位立体匹配方法匹配速度较慢,因此本文提出了一种基于极线校正的相位立体匹配方法来提高相位立体匹配速度。首先,通过极线校正算法将双目立体视觉几何结构转换成极线标准几何结构,即左图中任意一点在右图的极线是与该点纵坐标相同的水平直线。然后,在对左右相位图进行极线校正的基础上,给出了改进的相位立体匹配方法步骤。最后,通过对实物进行三维重建,分析比较了传统相位立体匹配方法与改进方法的性能。实验结果表明,与传统方法相比,改进的方法将匹配时间缩短了63%,能够满足工业应用对测量速度的要求。     

一种基于双目立体视觉的测量方法

以双目立体视觉理论为基础,提出了一种基于射线交汇法的双目模型。标定好双目系统后,使用Harris算法提取图像中的特征点,经过立体匹配,求出特征点在相机坐标系下的三维坐标,从而计算出任意点间的距离,并通过理论推导证明其比另一种双目模型计算出的结果更精确。实验表明该方法能够较精确的对物体实现三维测量。     

光流法运动估计在FPGA上的实现与性能分析

图像序列的光流估计理论在机器视觉领域已被提出多年,但算法的高计算复杂度限制了其在工业领域的应用。为了满足应用的实时性要求,阐述了一种光流实时估计的实现方法。为了提高算法精度及减少FPGA片内资源消耗,对L&K光流计算方法进行改进。首先,通过设计两层光流计算架构来提高精度。针对在此过程中出现的外部存储器读写速率不够的问题,提出一次读取同时分层缓存、分时计算的方法。考虑到两层光流在计算过程中的迭代关联性,设计了满足要求的外部存储器数据读出顺序表;然后,针对卷积运算资源消耗大的问题,设计了新的卷积权重函数,能够将卷积计算量降低73%,从而节省了大量逻辑资源;最后通过实验验证,所提出的FPGA光流计算方法的精度高于运行在PC平台的L&K方法,卷积计算资源消耗明显降低。设计的系统可以完成1280×1024 pixel、60 frame/s输入视频的计算,满足光流计算的实时性要求。     

一种基于区域立体匹配算法的实现及改进

在立体视觉中,立体匹配是立体视觉中算法中最重要也是最难的部分。如何更快更精确的建立两幅图像的匹配基元之间的对应关系,以及解决区域匹配算法计算量大等缺点,一直是立体匹配中的热点。文中首先将图象进行外极线校正,在此基础上,采用一种隐含约束条件结合唯一性约束条件的单向匹配算法(SMP算法),完成了初次匹配及初次去除伪匹配,再采用一种伪极线约束条件,对得到的匹配对进行二次去除伪匹配,最后,对得到的视差图进行插值运算,提高了匹配精度。另外,在匹配过程中,通过Box滤波加速方法,减少了计算匹配窗口相似性的复杂度,缩短了程序运行时间,可以满足系统对实时性的要求。     

一种基于双目立体视觉的激光线扫描技术

针对线结构激光扫描系统标定成本高,而双目立体视觉测量中立体匹配难的问题,提出了在双目立体视觉的原理上,结合线结构激光扫描的方法实现对被测物体的三维测量。该方法采用张正友相机标定方法对系统进行立体标定;采用BOUGUET’S法对左右相机图像进行立体校正;运用重心法进行激光中心线的精确提取。在图像校正的基础上,可快速实现激光中心线位置的立体匹配;再结合线扫描原理可完成对物体的扫描工作。最后,使用该系统对具有复杂自由曲面的鞋楦进行测量,结果表明:该方法能快速准确地测量出符合要求的三维数据。     

双目视觉脉搏图像三维信息获取的研究

通过双目视觉原理构成脉搏图像传感器采集脉搏薄膜图像。对系统摄像机采用张正友标定方法,得出系统结构参数建立的物空间坐标到像平面坐标对应矩阵。再基于SIFT特征算子进行左右2幅图像匹配,得出2幅图像一一对应的特征点。最后根据双目视觉原理得到特征点的三维信息。     

基于线性生长的区域立体匹配算法研究

图像的区域立体匹配是立体视觉中的重点研究课题之一,实时可靠应用的关键在于视差图的可靠性和计算复杂度.提出了一种基于线性生长的区域立体匹配算法,实现从立体图像对中提取深度信息,获得更可靠视差图的方法.该算法包括根点选择和区域生长2个部分,获得视差图的计算时间短,利用滤波可以提高视差图的可靠度.最后对此算法生成的结果进行了比较分析.     

基于双目视觉的目标定位系统设计

基于双目视觉原理进行目标定位可以得到目标的深度信息。本文对双目视觉关键技术中的摄像机标定和立体匹配进行深入研究,采用改进的平面标定法和基于外极线约束和灰度相关性的立体匹配算法。搭建双目视觉系统实验平台,编制目标定位程序。实验结果验证本文方法的准确性。