主动式立体全景视觉技术的研究

为了解决立体视觉测量中的快速匹配问题,文中通过集成全景彩色结构光发生器和全方位视觉传感器构建一种主动式立体全景视觉传感器;通过分析图像像素的颜色和投射角之间的映射关系估算全景图像上各像素息对应的投射角,利用三角关系计算对应物点的深度信息;实验结果表明该方法能快速地得到场景的全景深度信息。     

一种立体视觉的摄像机标定参数遗传优化方法

首先利用线性模型构建线性方程,通过最小二乘法估算出摄像机的内、外参数,然后考虑到摄像机的畸变影响加入非线性畸变方程。利用遗传算法具有良好全局优化的特点,对摄像机参数进行优化,提高了摄像机标定的精度和可靠性。实验结果表明,该方法达到预期目的且具有很好的实用性。     

基于人工神经网络的立体视觉定位方法

提出了一种基于人工神经网络的计算机立体视觉测量方法,应用神经网络技术可以化简视觉定位系统的标定和位置计算,从而减少了位置检测系统使用复杂性。利用动量-自适应学习率BP算法可提高学习速度并增加了算法的可靠性。实验表明,人工神经网络的定位方法简化了视觉定位系统标定与定位计算的复杂性,在定位精度上达到了良好效果。为机器人视觉伺服提供了有效的技术途径。     

立体视觉概述

立体视觉是计算机视觉领域的一个重要分支，经过了40多年的研究与发展，这门技术在许多领域发挥着越来越重要的作用。本文系统地介绍了立体视觉研究的基本原理和内容，指出双目视觉技术的实现分为图象采集、摄象机标定、特征提取、立体匹配、三维重建以及后期处理几个步骤，分析了各个步骤的技术特点、存在的问题和解决方案，分析比较了各种技术的优缺点和适用范围，并着重介绍了特征提取和立体匹配这两个步骤，简要介绍了立体视觉技术的应用范围，总结分析了目前立体视觉研究所存在的主要问题和今后的发展方向。     

五自由度立体视觉平台中摄像机的标定

文章从立体视觉与机器人控制集成的角度出发,建立了一个主动立体视觉跟踪和定位系统,用于柔性装配线中装配零件的运动跟踪和装配工位的精确定位。该系统采用基于平面正方形的摄像机标定方法,该方法要求摄像机在三个(或三个以上)不同的位置摄取一个标准的正方形的图像,经过图像处理找到正方形的四个顶点在图像上的坐标,通过计算就可以线性求解摄像机全部内外参数。该方法简单易懂,非常适合于摄像机内外参数频繁标定的场合,计算速度快、所需设备简单、实用性好。文章的最后,给出了使用文中提出方法进行标定的实验结果,说明了该方法的有效性。     

基于共面靶标双目立体视觉传感器标定

根据双目立体视觉传感器的特点,提出了一种基于共面靶标的双目立体视觉传感器的标定方法.在不需要外部测量设备的情况下,通过共面靶标在平面上自由移动,获得靶标的标定点图像坐标,利用类似于Dr.Janne Heikkil(a)和Dr.Olli Silven所提出来的摄像机内部参数标定模型,采用线性和非线性结合的方法对双目摄像机进行摄像机内部参数的标定.试验结果表明,标定参数与出厂参数有一定的差异,但和实际情况还是吻合的,并且标定方法操作简便,切实可行.     

双目视觉的立体标定方法

为实现双目视觉系统的立体标定,分析了摄像机成像模型,并充分考虑了透镜的径向畸变和切向畸变,提出了一种新的立体标定算法。该算法利用张正友的灵活标定算法,初步求取摄像机的内参数,结合Brown算法并提取图像中角点的子像素级坐标,精确求取摄像机内参数和畸变向量。为方便后续的图像校正,基于前面的单个摄像机标定,通过计算空间中的景物点在左右摄像机成像平面上的位置关系,计算出双目视觉系统中两个摄像机之间的旋转矩阵R和平移向量T,从而实现了立体标定。实验结果表明,该算法能取得较高的精度,可以应用于双目视觉系统。     

自由双目立体视觉摄像机动态外参数的获取

针对自由双目立体视觉中由于摄像机旋转导致的摄像机外参数变化的问题,提出一种基于旋转轴标定的动态外参数获取方法。在多个不同位置,立体标定得到多组旋转平移矩阵,利用最小二乘法求解旋转轴参数;结合初始位置左右摄像机的内、外参数及旋转角度,实时获取左右摄像机的外参数。利用所提方法获取动态外参数,并对棋盘角点进行三维重建,平均误差为0.241mm,标准差为0.156mm;与基于多平面标靶的标定方法相比,精度高且操作简单。所提方法无需实时标定,可完成摄像机旋转情况下动态外参数的获取。     

立体视觉概述

立体视觉是计算机视觉领域的一个重要分支,经过了40多年的研究与发展,这门技术在许多领域发挥着越来越重要的作用。本文系统地介绍了立体视觉研究的基本原理和内容,指出双目视觉技术的实现分为图象采集、摄象机标定、特征提取、立体匹配、三维重建以及后期处理几个步骤,分析了各个步骤的技术特点、存在的问题和解决方案,分析比较了各种技术的优缺点和适用范围,并着重介绍了特征提取和立体匹配这两个步骤,简要介绍了立体视觉技术的应用范围,总结分析了目前立体视觉研究所存在的主要问题和今后的发展方向。     

双目立体视觉系统的精度分析

为提高双目立体视觉系统的测量精度,分析双目视觉系统的工作原理以及该系统各个环节的误差模型.通过提高标定模板的精度、增加标定图像,可以减小标定误差及图像校正行对齐误差.分析图像识别误差对视觉系统测量精度的影响,导入视觉系统的结构参数与测量误差之间的关系,从而确定结构参数对测量精度的作用.讨论物距对测量精度的影响,并给出合...     

平行双目视觉系统的三维重建研究

随着图像处理,模式识别的快速发展,人们对双目视觉系统和三维创建越来越重视.本文研究和设计一套双目视觉系统目的是获得生动的立体图像.从二维图像恢复到三维图像实现了三维物体的可视化.     

基于立体视觉的多摄像位空间定位系统研究

基于多摄像位的空间定位系统主要由摄像机标定、立体匹配、基于点的三维重建三个部分构成,主要围绕这三个部分对空间定位系统进行研究.首先,本文采用基于平面标定模板的摄像机标定方法,通过实验和计算来获取摄像机的参数,实现对摄像机参数的标定.其次,使用Birchfield算法研究该系统的立体匹配环节,试验结果得到了视差图.最后,...     

多目立体视觉在工业测量中的应用研究

以双目立体视觉系统为基础,提出了一种多目立体视觉测量的方法。该方法利用摄像机旋转来获取多幅图像,利用这些立体图像对中对应特征点的视差得到物体的深度信息,达到多目测量的目的,通过实验并与双目立体视觉相比较,验证了其在摄像机标定和提高测量结果精度方面的优越性。     

双目立体视觉系统的技术分析与应用前景

对双目立体视觉技术的实现过程作了分析,介绍了摄像机标定、特征点提取和立体匹配的实现方法及应用弊端,特别是给出了一种实用而有效的三维重建方法,并对双目体视技术的应用和发展做了分析与展望。     

一种基于计算机视觉的织物疵点自动检测方法

提出了一种基于计算机视觉的织物疵点的自动检测与识别方法,使用CCD摄像头对织物进行实时拍摄,对所得图片通过图像处理、小波分析,提取特征参数,有效地检测与识别缺经、缺纬、油污、破洞等常见疵点,其具有检测速度快、识别正确率较高等优点。     

一种配网带电作业机器人的目标线路识别与定位算法研究

配网带电作业机器人需要处理复杂的配电网目标线路感知与识别问题。提出一种基于色彩信息和匹配算子的配电网线路识别方法和中心视差计算方法,实现对线路的曲线特征识别和三维定位。基于色彩信息和匹配算子的检测方法能够有效地匹配复杂环境中的线路,解决线路的表面纹理弱、形态弯曲多样的问题,有效提升了线路的识别效果。中心视差计算方法通过利用线路的几何特性,分析计算线路中心线的曲线视差距离,得到配电网线路的三维位置信息。最后将该算法应用到配网带电作业机器人中,测试结果表明该算法能够准确识别和定位出配电网线路。     

一种双目立体视觉算法的GPU实现

利用可编程图形硬件GPU实现了非参数局域变换双目立体视觉算法。该算法使用局部非参数统计的结果而不是像素灰度值作为匹配代价，相对于其它基于区域的立体匹配算法，具有物体边界区域处理稳定和适于硬件实现等优点。该文利用GPU的最新特性实现了算法的全部运算都在GPU上执行。由于GPU的并行流水特性，算法在GPU上的运算速度较在CPU上得到提高。