双目视觉小波域SIFT匹配与极线约束算法研究

研究双目立体视觉技术,特征的提取和匹配是双目视觉的最基本的问题。目前,SIFT已经被证明鲁棒性最好的局部不变特征描述符。但是SIFT算法产生的误匹配较多,精度偏低,为了解决这一问题,同时降低算法特征提取与匹配的复杂度,达到双目立体视觉实时性的要求,文中提出了一种结合小波变换和SIFT特征点的双目立体视觉匹配方法。首先,对双目视觉系统采集的左、右图像进行小波分解,把分解得到的低频图像作为输入,用SIFT算法进行特征点的初始匹配,再利用极线约束的理论求得精确匹配。实验结果表明,该方法具有较强的适应性,能够在减少误匹配的同时,大大加快运算速度。     

基于投影直方图匹配的双目视觉跟踪算法

为了在机器人机械手双目视觉伺服系统中跟踪并精确定位目标的空间位置,提出了一种利用投影直方图匹配和极线几何约束的目标跟踪方法。分别在2个视觉中人工标定目标,并提取目标在多颜色空间的水平、垂直投影直方图作为匹配模板;在一个视觉中利用目标的运动一致性原则和投影直方图匹配搜索并跟踪目标;在另一个视觉中依据双目视觉系统的极线几何原理限定目标搜索范围,搜索并定位目标。该方法利用水平、垂直投影直方图描述目标的结构信息,同时完成了双目视觉系统中的目标跟踪与配准功能,有利于目标的精确定位和视觉测量。实验结果表明,该方法可在双目视觉系统中有效跟踪目标,运算效率高,鲁棒性强。     

双目视觉的匹配算法综述

双目视觉是获取对现实世界立体感知的重要方法,在自动驾驶等领域得到了普遍 的应用。立体匹配是实现双目感知的前提,该算法对左右摄像机拍摄的照片进行像素级的匹配, 生成稠密视差图,从而获取了三维坐标信息。概述了立体匹配算法近 20 年来的发展过程,围绕 基于人工特征和深度学习两个方向进行了综述,对算法实现过程中的代价计算、代价聚合、视 差计算和视差求精进行分析讨论,评估了算法的准确性和时间复杂度。最后总结了立体匹配算 法面对的挑战和对未来发展的展望。     

基于SIFT特征描述子的立体匹配算法

目前,立体匹配是计算机视觉领域最活跃的研究课题之一。为了克服传统的局部特征匹配算法对噪声和图像灰度的非线性变换敏感的缺点,本文提出了一种新的基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征描述子的立体匹配算法。该算法利用图像梯度信息,构造基于三维梯度方向直方图的SIFT特征描述子作为区域特征描述符,通过立体视觉理论中的极线约束将匹配特征的搜索空间从二维降到一维,最后以基于特征描述子欧氏距离的最近邻匹配得到匹配结果。实验结果表明,该方法匹配精度高,对图像灰度的非线性变换比较鲁棒,可以应用于对匹配算法鲁棒性要求比较高的立体视觉系统中。     

空间编码与外极线斜率约束相结合的立体精匹配方法

三维型面非接触测量在工业领域有着广泛的应用前景。双目视觉是一种有效获取三维轮廓信息的方法，其中立体匹配是关键的一个步骤。本文提出了结合空间二进制编码与外极线斜率约束来实现立体精匹配的方案。首先利用空间编码将被测物空间划分成众多的不同编码区域．然后结合外极线斜率约束在左右两幅图像中具有相同编码的区城内寻找匹配点。该方法能够实现亚像素级的立体精匹配，改善了交向摆放姿态双目立体视觉系统的匹配质量。     

基于双目视觉的立体匹配算法研究

根据立体匹配原理,采用双目摄像头对图像进行采集,通过对摄像机的标定和图像立体校正、图像分割与立体匹配得到最后的视差图;根据最后的视差图以及算法的速度来评价算法的性能。实验结果表明,图像的视差图十分接近真实视差图,效果明显。     

基于双目视觉的三维测量方法

研究工业设备检测问题,为提高工业检测的效率,研究了激光线扫描与双目视觉相结合的零件测量方法.测量系统中两台摄像机成一定角度布置,线结构光投射到工件表面产生变形的激光条纹,作为形状表面测量标志线.为提高设备检测精度,系统标定中采用普通的电脑液晶显示屏作为标定模板,液晶屏中显示按规律变换位置的平行直线束图像,摄像机进行同步...     

基于自适应迭代松弛的立体点对匹配鲁棒算法

图像匹配是立体视觉的重要部分,也是双目立体测量系统必须解决和最难解决的问题。为了对图像进行鲁棒性匹配,提出了一种基于自适应迭代松弛的立体点对匹配方法。该方法首先利用视差梯度约束来构造匹配支持度函数;然后通过松弛方法优化该函数来完成立体点对的匹配。由于利用了动态更新松弛匹配过程参数的方法,因此有效地降低了误匹配率和误剔除率。在此基础上还提出了对松弛过程结束后的匹配结果,再次使用视差梯度约束来进行进一步检验的策略,该策略能够以一定幅度的误剔除率提升为代价,大幅度降低了误匹配率,从而可满足许多要求严格限制误匹配率的应用。实验结果证明,该新算法是有效的,并已经用于一个双目立体测量原型系统当中。     

基于双目视觉的双频光栅三维测量方法

提出一种新的三维坐标测量方法,该方法基于双目视觉、双频光栅投影、相移和三角测量等测量方法.测量系统采用两个摄像机记录投影光栅,通过分析双频投影条纹不同栅距的光栅获得两幅包裹相位图,相位去包裹后求得任一像素点的绝对相位值,结合标定双目摄像机和根据外极线约束原理实现立体匹配,最后重构出物体三维世界坐标.实验证实了该方法的可行性,并得到很好的测量结果.     

基于双目视觉的深度图立体匹配算法研究改进

双目立体视觉可以直接模仿人眼与人类视觉的立体感知过程,是计算机视觉研究的核心课题之一。文章主要针对图像的立体匹配算法研究,对区域相关算法进行了分析。在传统的NCC基本灰度相关度测度函数的基础上,将动态规划优化理论引入到匹配中,提高了匹配的速度和准确度。实验表明,本文算法能够满足目标跟踪试验要求,具有重要的理论意义和较高的实用价值。     

基于双目视觉的移动机器人空间测距研究

空间测距是移动机器人实时避障和路径规划的基础.研究了移动机器人双目摄像头由一般布置形式变换到标准布置形式进而实现空间测距的方法.首先对摄像头进行标定(对双目摄像头进行立体标定);然后基于标定结果对摄像头一般布置下所获得立体图像进行极线校正,并得到校正后新的摄像机相互位置参数;最后基于已校正图像和新的位置参数实现移动机器人移动过程中深度与特定目标空间尺寸测量.实验结果证实了本文方法能获得比较精确的测量结果.     

基于PatchMatch的半全局高效双目立体匹配算法

近年来双目立体匹配技术发展迅速,高精度、高分辨率、大视差的应用需求无疑对该技术的计算效率提出了更高的要求.由于传统立体匹配算法固有的计算复杂度正比于视差范围,已经难以满足高分辨率、大视差的应用场景.因此,从计算复杂度、匹配精度、匹配原理等多方面综合考虑,提出了一种基于PatchMatch的半全局双目立体匹配算法,在路径...     

基于新型双目机构的立体视觉系统标定

为了获得更大的摄像机视野和更高的系统鲁棒性，研制了一种新型的双目机构；并以此机构为核心搭建了立体视觉系统，之后对整个系统进行了标定．为有效地消除图像的畸变，提出了一种显—隐式畸变校正方法；此方法可以同时校正图像的径向和切向畸变，用最小二乘法即可求解．提出了一种简单而精确的分步旋转法来校准左右图像的极线．实验结果表明，经过显—隐式畸变校正方法和分步旋转法处理的立体图对，可以满足立体匹配的要求．     

一种光照度不一致鲁棒立体匹配算法

为了提高光照度不一致立体图像对的匹配率,提出一种基于对数颜色空间下改进极线距离变换的立体匹配算法.在对数颜色空间下,首先根据初始视差图计算立体图像对的灰度比;然后,采用与灰度比成比例的灰度误差系数,分别对左右图像进行极线距离变换;最后利用置信度传播算法计算视差图.理论上,本文算法的匹配结果不会受光源位置、光源谱分布、光照强度以及摄像机参数设置等光照度不一致因素的影响.实验表明:本文算法的匹配率相对于原始极线距离变换算法最多可提高60%;而应用于弱纹理图像对时,相对于当前先进的自适应归一化算法,匹配率最多可提高78%.     

基于线分割的立体匹配算法

给出一种改进的立体匹配算法。根据视差场的极限约束,采用图像线分割的匹配方法得到初始视差,由基于初始视差的交叉检测技术和可信度约束提取高可靠度的GCP点。针对视差图中的不可靠点,加入Bilateral Filter的自适应加权中值滤波,在由均值偏移图像分割算法得到的分割区域内,对像素的视差值进行投票,有效遏制局外点,得到更合理的视差图。在Middlebury test set上进行的测试结果表明,该算法具有较好的视差估计精度。     

基于双目视觉的缺陷药片检测

传统基于机器视觉的药片缺陷检测方法中,药片图像多为单摄像机从药片的正上方进行拍摄,该方法难以对上下表面间断裂以及厚度不合格的药片进行有效的检测,该类缺陷药片在厚度上与标准药片可能存在着一定的差值。针对这种情况,本文提出一种基于双目视觉的药片厚度检测方法。该方法将双目摄像机放置于药片正上方,并采集药片图像,采用Canny算子提取图像中药片的边缘特征进行立体匹配,利用双目视觉的三角测距原理计算药片的视差,根据视差计算药片的深度信息,计算标准药片和缺陷药片的深度差,检测出存在厚度缺陷的药片。实验测量结果精度达到0.1 mm,具有较高的检测精度,满足检测的精度要求,表明该方法具有较好的适用性和可靠性。     

移动机器人双目立体视觉测量系统研究

研究了一种用于移动机器人进行三维感知的被动双目立体视觉测量系统。首先建立了该系统的数学模型,然后针对其双通道图像同时采集和大数据量快速处理的需要,采用了基于多媒体DSP芯片DM642硬件系统构架,并应用了一种基于SUSAN角点特征的区域匹配算法。实验表明该系统测量速度快、精度高。