计算机视觉中三维位置信息的误差估计

在计算机视觉中,体视法被广泛地用于获取三维物体的位置信息.由于两个图象平面的分辨率总是有限的,就会使获得的位置信息有误差.本文推导了空间点位置在三个坐标方向上的误差概率分布.     

三维视觉测量中圆中心投影误差分析方法

针对像平面上椭圆的中心不是空间圆中心在像平面上的真正投影中心这一问题,提出了一种圆中心投影误差分析方法。通过建立空间圆平面与像平面之间的映射关系,推导了空间圆中心投影误差的数学模型,并对影响中心投影误差的因素进行了仿真分析。该方法为圆中心的测量误差评估、摄像机网络布局等提供了理论依据,在实际的视觉测量工程中具有一定的应用价值。     

用于高精度三维计算机视觉的图象系统标定和误差补偿

为了对计算机视觉系统进行标定,并削弱由系统模型与真实系统间差异所产生的误差,在详细分析计算机数字成象过程的基础上,提出了一种综合数字成象过程中内部的及外部的,已知的及未知的等各种因素的图象系统标定方法,其标定的具体对象包括光学成象过程中的线性几何投影参数及非线性畸变参数、光电转换过程中的参数和图象信号的D／A及A／D转换过程中的参数等;同时提出了基于该标定方法的三维计算机视觉系统采集三维数据的误差补偿方法及其参数的确定过程。上述方法已经成功地应用于三维计算机视觉系统,并取得了很好的三维精度。     

计算机视觉测量系统的误差模型分析

基于相机的钻孔模型，研究了相机光学系统产生的4种非线性误差，并在有径向失真和图像中心偏移失真的情况下，用模拟数据对匹配误差和不同量化等级在重建过程中的传播过程和影响作了详细讨论，为视觉测量系统达到高精度的三维重建提供了可靠的误差模型。     

三幅视图的计算机立体视觉匹配

两幅视图的体视匹配、有可能因为视图中的相似特征而造成多义性匹配。为了解决这个问题,本文讨论了三幅视图的体视匹配问题, 本文提出了三种基本的三视图位置模式,并讨论了这三种情况下的特征点抽取方法和匹配方法。     

基于视觉的手指空间位置检测技术

为了摆脱传统交互方式的局限性,指出了用人的指示行为作为人机交互输入方式所带来的直观性和方便性.在指示行为的视觉识别过程中,手指的空间位置检测是极为关键的.为了识别人的指示行为,重点从人手的视觉检测方法、手指和指尖的空间定位两个方面系统地阐述了手指空间位置检测技术,对各种方法的适用性及其优缺点进行了分析与归纳,并说明了基于视觉的手指空间位置检测的一般过程,探讨了指示行为在人机交互中的应用现状及前景.     

计算机视觉系统框架结构研究

计算机视觉系统框架的研究对计算机视觉是十分重要的,它指导着计算机视觉的发展方向。文章对计算机视觉发展几十年来在系统结构框架方面(主要是三维重建理论框架和主动视觉理论框架)所取得的研究进行了回顾和总结,并在前人所取得的成果之上,根据现有的实际情况,对原有框架结构进行了一些补充,同时对计算机视觉系统框架提出一些新的看法。     

计算机视觉中的三维重构建模

三维重构建模是计算机视觉技术的主要内容之一。相机内外参数的标定、图像特征点的提取以及特征点的立体匹配是三维重构建模的技术核心。本文总结了近来三维重构建模的研究成果和计算方法,并提出了一些观点,对三维重构建模的难点和发展趋势作了说明。     

计算机视觉中的三维重构建模

三维重构建模是计算机视觉技术的主要内容之一.相机内外参数的标定、图像特征点的提取以及特征点的立体匹配是三维重构建模的技术核心.本文总结了近来三维重构建模的研究成果和计算方法,并提出了一些观点,对三维重构建模的难点和发展趋势作了说明.     

机器人的位姿标定及其误差补偿

本文用建立机器人目标空间转换矩阵的方法,通过对机器人几点位姿的标定,从而补偿这几点及以这几点为中心的小区域的误差.这种方法简便实用,仅用标定和增加一些软件的方法可使工业机器人位姿精度大大提高.     

计算机视觉中摄像机定标综述

回顾了摄影测量学和计算机视觉中的各种摄像机定标方法,对各种方法进行了分析、比较、并讨论了摄像机定标方法应用于计算机视觉中的特点.     

一种新的基于结构光的三维视觉系统标定方法

在视觉系统的标定中，确定三维空间点与图象上对应点所组成的样本点对的坐标是问题的关键，为提高样本点的定位精度，通常采用棋盘格形状的图案，取其中的交点作为样本点．但在应用平面结构光的三维视觉系统中，样本点又必须在结构光平面中，无法应用上述方法，使得样本点的定位很困难，为了解决这一问题，我们提出了一种新的标定方法，该方法利用交比不变性原理，借助一块特殊设计的标定块，可以方便准确地确定样本点的位置．在此基础上完成了三维视觉系统的标定，文章给出了实验结果和标定精度，以及进一步提高精度的措施．     

基于立体视觉的机器人手眼无标定三维视觉跟踪

本文在未标定手眼关系及摄像机模型的情况下,建立了机器人立体视觉跟踪问题非线性视觉 映射关系模型,并据此设计了基于人工神经网络的视觉跟踪控制器．仿真结果表明该算法能 完全消除稳态跟踪误差,具有很强的环境适应性和容错能力,算法简单,易于实时实现．     

计算机视觉模型的研究与发展

按照什么模型发展计算机视觉是当前急待明确桑有富争议的问题。本文介绍了 以Ｍａｒｒ框架为基础的传统高觉模型并分析了它潜在的问题，阐述了目的视觉模型的特点及一些研究课题，在此基础上，提出了我们对通用视觉与目的视觉之我的一些看法，最后对计算机视觉进一步研究应重视的领域提出一些建议。     

基于色彩视觉的计算机图形色彩处理原则

色彩选择与处理在计算机图形学的研究与应用中已越来越受到重视。文章从生物学的角度详尽地阐述了色彩视觉原理及其对计算机图形色彩设计与处理的影响,并据此提出了相应的色彩选用原则。     

面向流水线结构的并行匹配算法

本文提出一种面向流水线计算机的立体视觉并行匹配算法,使立体视觉算法所需的低层视觉信息处理和特征匹配都能在具有高速视频总线的流水线计算机中完成,这样既简化了视觉系统的结构,又大大提高了处理速度.匹配中应用了排序、方向和幅度约束作为相似性判断,并根据匹配点邻域中的视差梯度,利用松弛迭代法提高匹配的可靠性.算法已在PIPE流水线计算机上实现,256×256图像的立体视觉算法可在10秒内完成.     

一个可移动机器人导航的计算机视觉系统

我们设计了一个简单的、基于知识视觉的系统.它能从图象中找出道路作为可移动机器人的指南.这种模式处理意外情况是有效的.下一步将求精领域知识,使系统性能更好.     

计算机循环码校验及其实现

在各种数据信息传递中，为了确保其正确性，都要对传递的信息进行检错纠错。但在几十种检错方案中，检错能力最佳，效果最显著的要算循环码校验，本文着重介绍循环码校验的原理，以及循环码校验所能检错的范围和实现循环码校验的方法。