乒乓球的三维运动轨迹重建

主要基于图像序列对乒乓球的运动轨迹进行三维重建,并对乒乓球运动形态进行分析.首先对采集的图像进行立体校正,利用颜色识别和改进的霍夫圆检测算法提取出序列图像中乒乓球的圆心坐标;然后根据前后帧图像的特征点坐标差值在时间序列上匹配特征点;最后,利用三角测量法对匹配的特征点进行三维重建,并计算出乒乓球不同时刻的速度和加速度,实现了动态物体的三维运动重建.实验结果表明该三维运动重建方法提高了特征提取的准确性,有效地实现了时间序列上的匹配,获得了物体的三维运动数据.     

信号博弈的三维重建形变识别算法

现有双目立体视觉算法常常需要双目相机位置固定,在现实应用中,这类算法难以重构空间三维几何关系.为此,本文提出了一种不受位置限制的多视角图像三维重建与形变检测算法.该算法首先采用sift算法获取成对图像的特征点,以获取形变前后比对点对图像的特征信息;其次,利用信号博弈方法确定图像拍摄时相机的空间位置与视角,以准确获取图像的空间位置坐标;再次,依据上述信息完成物体的三维点云重建;进而,利用三维数据信息比对实现物体形变识别.最后,本文利用真实物体的实验,验证了三维重建形变识别算法的有效性.     

基于长序列图像的三维重建技术研究*

提出一种基于长序列未定标图像的三维重建方法,并将其成功地应用于增强现实实例中.首先,基于传统KLT跟踪算法提出了一种针对序列图像的改进特征点匹配策略,通过特征点运动向量的预测减小了相应特征点的搜索范围,进一步根据相近特征点邻域窗口在透视畸变上的相似性大大提高了匹配算法的效率;在得到序列图像的匹配结果后,将传统基于仿射成像模型的测量矩阵(Measurement Matrix)保秩分解算法扩展到透视成像模型中,从而一次性得到整个场景的射影重建;进一步在摄像机自定标的基础上得到整个场景的三维欧氏模型和摄像机的成像矩阵.最后给出真实图像序列的三维重建实验结果,并成功地将其应用到增强现实实例中.     

基于独立三视图的图像序列三维重建

针对图像序列的高效、稳定三维重建问题,提出一种基于独立三视图的三维重建方法.首先以三视图为重建单元,叠加三视图约束,实现基础矩阵的鲁棒性计算,然后通过三角测量恢复得到三视图对应的三维场景局部三维点云.对于三视图的稳定三维点云刚体结构,通过求解相邻三视图间转换参数,将整个图像序列的三维点云统一到同一空间坐标系,实现完整图像序列的三维点云重建.实验表明,所提出算法计算简单、效率高,并且不产生误差累积,重投影误差在1个像素左右,实现建模所需可靠三维点云数据的快速生成.     

基于特征约束点的纹理映射算法

纹理映射技术用于生成物体表面的纹理细节,是真实感图形技术的重要组成部分,也是计算机图形学的一个重要研究方向.针对目前很多纹理映射算法计算量大,方法比较复杂的缺点,应用Candide3作为三维网格模型,提出了一种快速有效的基于特征约束点的纹理映射算法.通过在三维网格模型和纹理图像上选取少量对应的特征约束点,利用三角网格剖分算法在纹理图像上建立选取特征点的三角网格.进而通过求取质心坐标的方法计算出三维网格模型上所有特征点的纹理坐标并完成整个三维网格模型的纹理映射.实验结果表明,提出的算法计算速度较快,能够得到高真实度的纹理映射效果,并且适用于不同纹理图像映射到同一三维网格模型上.     

基于KCF跟踪算法的目标轨迹记录系统

为了确保跟踪算法能够实时跟踪上高速移动的目标并且记录目标的三维坐标.本系统使用了一种基于KCF（Kernelized Correlation Filters）的高速跟踪算法来保证系统能够跟踪到移动速度较快的目标.首先,使用KCF跟踪算法来跟踪目标;然后,利用ORB特征点检测来计算目标特征点从而找到多摄像机中对应的点,找到对应点之后利用多摄像机的三维重建原理计算出每一帧中目标物体的三维坐标点;最后,用多项式对每一帧运动轨迹的离散点进行拟合得到最终的运行轨迹.实验结果证明该算法能够有效跟踪目标,整个系统能够满足实际的需求.     

基于RGB-D相机的多视角机械零件三维重建

为了低成本且高效的实现对机械零件的三维重建和参数测量,研究了利用RGB-D相机从6个角度拍摄机械零件,获得零件不同角度的深度图像与彩色图像,通过坐标转换将深度图像转换成点云数据。首先利用滤波算法去除点云噪声,分割出机械零部件的点云数据,并利用PCA主成分分析法计算点云数据的法向量;使用最近点迭代算法（ICP）实现相邻三视角点云数据的配准,得到正背面的点云,将正背面点云进行旋转融合得到最终的目标点云数据;最后使用泊松重建算法得到完整闭合的零件三维模型。实验结果表明本文的三维重建方法具有较好的鲁棒性和准确性,重建得到的三维模型细节清晰,点云误差较小。     

基于未标定多幅图的三维重建算法

为得到鲁棒的三维重建效果,提出了一种基于未标定多幅图像的三维重建算法。该算法首先采用Harris算法检测特征点,针对双向匹配算法匹配速度慢的缺点,使用改进的双向匹配算法进行特征点匹配,在已知摄像机参数的情况下进行两幅图的三维重建;接着采用四元数算法进行坐标转换,将由每两幅图得到的不同部分的重建结果转移到同一坐标系下,实现了多幅图像的三维重建;最后利用集束调整优化重建结果。实验结果证明,该算法能获得比较满意的重建效果。     

基于双目结构光视觉的煤流量测量研究

在常规的双目视觉系统中,常用的加速稳健特征和尺度不变特征转换匹配算法对图像质量要求高,针对煤炭这种颜色纹理比较单一的场景应用时容易失效,且需要消耗大量的计算资源,难以保证实时性;激光雷达在进行煤流量测量时,有效视场范围较小,对应的测量点数较少,扫描频率也较低,在带式输送机运行速度较快时,精度会大幅降低。针对上述问题,提出一种基于双目结构光视觉的煤流量测量方法,将线结构光引入双目视觉系统,利用线结构光的约束,将图像特征点匹配简化成左右2幅图像行之间的匹配。在保证双目系统相机光轴平行度的基础上,采用对应行匹配计算三维坐标点,提高采样频率和分辨率,进而提高煤流量测量精度,降低测量系统对光照和环境的依赖。点云获取：利用线结构光凸显煤料截面曲线,提取煤料截面中心线的图像坐标,利用双目相机获取左右煤料截面线结构光图像,建立双目结构光三维重建模型,左右图像中心线坐标构成匹配点对参与计算煤料截面三维坐标,实现点云的实时获取。煤流量计算：利用空载胶带截面点云和负载胶带截面点云,结合获取煤料点云,利用微元法对煤料三维点云进行采样,分别利用均匀网格化法和三角网格化法求取单位时间内的煤料体积,实现带式输送机煤...     

面向静态手势识别的边缘序列递归模型算法

针对传统手势识别准确率不高、鲁棒性不强的问题,通过研究静态手势轮廓特征,从手势边缘序列角度出发提出一种基于手势边缘轮廓递归图的CK-1距离的手势识别算法CSRP.首先通过阈值分割获取手势区域图像;然后定位起始点坐标,建立随着空间位置变化的手势边缘序列;为了克服边缘序列数据的不等长问题,构造基于时空域的手势轮廓序列递归图;最后利用MPEG-1压缩算法计算手势递归图像之间的CK-1距离,完成手势识别.实验结果表明,该算法在手势发生旋转、平移、缩放时具有较高的鲁棒性,并且计算量小、效率高,手势识别的准确率高达97%.     

点状特征柔性物体三维运动捕获方法

针对具有点状特征的柔性物体,提出了一种三维运动捕获方法.首先,该方法利用两个标定的高速摄像机拍摄柔性物体的运动视频,并对图像进行立体校正;然后,采用DOG （Difference Of Gaussian）算法获取点状特征的位置,并提取特征点极值;其次,在一定范围的窗口上搜索匹配对,匹配左右图像的特征点;再次,通过三角测量法进行三维重建;最后,利用搜索策略进行时间序列上的匹配,实现动态柔性物体的三维运动捕获,并计算空间坐标、速度、加速度参数.实验结果表明,相比于采用sift算法匹配特征点捕获柔性运动物体的方法,本方法精度更高.     

Automatic facial feature extraction and 3D face modeling using two orthogonal views with application to 3D face recognition

We present a fully automated algorithm for facial feature extraction and 3D face modeling from a pair of orthogonal frontal and profile view images of a person's face taken by calibrated cameras. The algorithm starts by automatically extracting corresponding 2D landmark facial features from both view images, then compute their 3D coordinates. Further, we estimate the coordinates of the features that are hidden in the profile view based on the visible features extracted in the two orthogonal face images. The 3D coordinates of the selected feature points obtained from the images are used first to align, then to locally deform the corresponding facial vertices of the generic 3D model. Preliminary experiments to assess the applicability of the resulted models for face recognition show encouraging results.     

A fast registration algorithm of rock point cloud based on spherical projection and feature extraction

Point cloud registration is an essential step in the process of 3D reconstruction. In this paper, a fast registration algorithm of rock mass point cloud is proposed based on the improved iterative closest point (ICP) algorithm. In our proposed algorithm, the point cloud data of single station scanner is transformed into digital images by spherical polar coordinates, then image features are extracted and edge points are removed, the features used in this algorithm is scale-invariant feature transform (SIFT). By analyzing the corresponding relationship between digital images and 3D points, the 3D feature points are extracted, from which we can search for the two-way correspondence as candidates. After the false matches are eliminated by the exhaustive search method based on random sampling, the transformation is computed via the Levenberg-Marquardt-Iterative Closest Point (LM-ICP) algorithm. Experiments on real data of rock mass show that the proposed algorithm has the similar accuracy and better registration efficiency compared with the ICP algorithm and other algorithms.     

一种鲁棒的基于两个特征点的深度估计方法

This paper presents a novel depth estimation method based on feature points. Two points are selected arbitrarily from an object and their distance in the space is assumed to be known.The proposed technique can estimate simultaneously their depths according to two images taken before and after a camera moves and the motion parameters of the camera may be unknown. In addition, this paper analyzes the ways to enhance the precision of the estimated depths and presents a feature point image coordinates search algorithm to increase the robustness of the proposed method.The search algorithm can find automatically more accurate image coordinates of the feature points based on their detected image coordinates. Experimental results demonstrate the efficiency of the presented method.     

无有效重叠区域的SAR图像拼接方法

机载SAR雷达在成像时,由于受各种随机噪声因素的影响,在其所生成的相邻图像帧间存在小的重叠、断裂或者错位,因此常常不能提取出满足独特性要求的特征子图像.针对此类SAR图像序列的拼接,给出了一种新的无有效重叠区域的SAR图像拼接方法.该方法先利用图像特定点地理坐标以及载机航迹角进行粗拼接;然后提取邻接处附近的显著线状特征,同时对这些特征进行较精确的匹配定位;最后对拼接处的像素灰度进行融合,以避免出现明显的接缝.实验结果表明,新方法在进行无有效重叠区域的SAR图像拼接时,取得了较好的拼接效果.     

基于二维半雕刻系统的三维人脸重建

三维人脸的重建是二维半雕刻系统的核心内容,提出了一种从正、侧面图像上自动提取特征点来修正通用模型从而重建三维人脸的方法。首先使用特征点模板匹配的方法自动提取出特征点,然后以这些特征点为依据,通过整体变换和径向基插值来修正通用模型得到特定人脸。同时建立了一个人脸模型库来获得特征点模板,并且提出了一种分块存储的方法可以更精确地针对脸部不同区域进行重建。实验验证,这种方法效率高、交互操作少、取得了满意的重建效果。     

基于YOLOv3和EPnP算法的多药盒姿态估计

针对机械臂药盒抓取操作中对药盒定位和姿态估计的要求,提出一种基于YOLOv3深度学习算法和EPnP算法相结合的多药盒姿态估计方法,此方法主要分为多药盒定位和姿态估计两部分;首先通过YOLOv3算法实现药盒的快速精确定位,并通过定位框分割出单个药盒;然后进行特征提取和特征匹配并估计单应矩阵;通过单应矩阵的透视矩阵变换求得药盒平面4个角点的像素坐标并作为EPnP求解所需的2D点,结合药盒先验尺寸信息在相机坐标系下构建药盒对应的3D点坐标以实现药盒姿态求解;通过结合OptiTrack系统设计了药盒姿态精度对比实验,结果表明,该算法充分发挥了YOLOv3算法兼具快速性和准确性的优势,并且具有良好的姿态估计精度,总体算法速度达到15 FPS,药盒姿态估计平均误差小于0.5°。     

三维重建指纹特征提取分析的刑事案件数字化侦破

本文在二维指纹识别技术的基础上,结合多目摄像头数据模型进行指纹采集的三维重建。采用指纹特征点坐标场和方向场进行表征,利用二维指纹特征点的空间映射来获得三维指纹特征点空间特征坐标,由局部四邻域法计算坐标方向场,在指纹匹配中,基于双参考点法进行指纹的空间特征点对齐,由欧氏距离和方向夹角进行特征点配对。实验结果表明,本文提出的指纹三维重建技术以及指纹特征点的提取和匹配,能够最大限度获取三维指纹特征信息,保证指纹特征识别精度,为刑事案件侦破提供有力的技术支持。     

基于空间约束的正则化流形学习影像匹配方法

针对大数据量的影像匹配问题,提出了一种基于正则化流形学习的影像匹配方法。该方法利用曼哈顿距离方法计算特征点SIFT描述符的相似性,并在此基础上增加同一幅影像中特征点之间的空间结构关系作为正则化项,采用流形学习方法将两幅影像中的特征点共同映射到同一流形空间;根据最小距离方法进行特征点的匹配。通过选取四种不同来源的影像对进行实验,与SVD-SIFT方法、LE-SIFT方法进行综合分析,结果表明该方法在匹配性能上优于现有方法,而且该方法具有线性复杂度,适用于处理特征点数量较大的影像匹配。