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为解决双目视觉中立体匹配困难、效率低的问题,提出了一种基于角点检测的人工匹配方法实现双目视觉测距。首先介绍了双目测距基本原理,对摄像机进行了标定,并采用Bouguet立体校正算法对双目视觉系统进行立体校正;然后采用J.Shi和C.Tomasi提出的角点方法对立体校正后的左右摄像机图像中被测目标上的同一特征点进行了亚像素级角点提取,并利用提取的匹配角点坐标结合双目视觉测距公式实现距离测量。 相似文献
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为解决双目视觉中立体匹配困难、效率低的问题,提出了一种基于角点检测的人工匹配方法实现双目视觉测距。首先介绍了双目测距基本原理,对摄像机进行了标定,并采用Bouguet 立体校正算法对双目视觉系统进行立体校正;然后采用J.Shi 和C.Tomasi提出的角点方法对立体校正后的左右摄像机图像中被测目标上的同一特征点进行了亚像素级角点提取,并利用提取的匹配角点坐标结合双目视觉测距公式实现距离测量。 相似文献
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赵楠 《电子技术与软件工程》2021,(5):118-119
本文在双目立体视觉系统的测量原理、系统标定、特征点提取、特征点匹配以及三维空间点的重建等方面均进行了详细的研究,真实还原了三维空间的几何信息。随着科技的飞速发展,机器人技术越来越多地走进了人们的生活。其中,双目立体视觉系统由于可以很好的模拟实现人的双眼视觉功能,且具有体积小巧、制造成本低、测量效果好等优点,在空间三维测量领域得到了广泛的应用。 相似文献
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小型机器人传统视觉方法对环境适应性差。提出了一种基于双目超大视场红外相机的环境感知方法。利用大视场镜头高阶奇次多项式模型,建立了超大视场红外双目立体成像的水平和垂直视差数字模型。以视差模型为基础建立超大视场红外双目视觉模型,研究了超大视场红外双目系统立体视觉范围和阈值。搭建了视场为170°×128°的超大视场红外立体视觉系统,分析了立体视觉范围及阈值应用于小型机器人视觉的可行性。同时,针对照度不均、雾霾等条件下的场景开展超大视场红外双目立体视觉实验研究,构建了双目图像标准视差图,结果表明,超大视场红外双目立体视觉系统对复杂场景具有良好的适应性,基本能够满足小型机器人视觉系统需求。 相似文献
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本文研究了双目立体视觉成像原理并实现了基于WTK的虚拟校园动态对象的双目立体视觉成像,探讨了视点的设置、虚拟场景的交互和漫游、实时碰撞检测处理等虚拟场景交互和漫游问题,开发了面向视景仿真的桌面式虚拟现实系统,分析了系统层次结构,简介了系统的软件硬件配置,初步实现了虚拟校园实时交互和漫游基本功能。 相似文献
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基于双目视觉的直升机旋翼桨叶共锥度检测法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于双目视觉的直升机旋翼桨叶共锥度检测方法。首先,采用平面标定算法对双目视觉系统进行标定,获取摄像机内外参数;其次,采集不同桨叶的立体图像对,并用Bouguet算法对其进行校正,获取重投影矩阵;然后,对立体图像对中的标记点进行检测与匹配,获取标记点的视差;最后,根据双目视觉测量原理计算出桨尖距地面的高度,实现桨叶共锥度检测。通过对旋翼塔进行多次测量实验,结果表明该方法具有动态测量、非接触式、操作简单、危险性小和精度高的优点。 相似文献
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目标物体的三维测量是双目立体视觉的一项重要任务。基于视差的平行摄像机模型是最常见的用于三维重建的双目摄像机模型。一般双目立体摄像机不是严格平行的,所以采用上述方式进行三维重建时需要进行极线校正。提出了一种新的用于三维测量的双目摄像机模型,该模型针对一般常见的非平行的会聚立体摄像机模型。采用该模型进行目标物体的三维测距时,根据摄像机标定得到的相对外参,即可快速得到目标物体的深度信息。同时,本文从分辨率的角度对提出的深度测量方法进行了精度分析。实验结果验证了提出方法的有效性和可靠性。 相似文献
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针对基于尺度空间对图象保持不变性的SIFT算法在双目立体视觉应用时实时性差、误匹配等问题,提出一种运用Harris-SIFT算法进行双目立体视觉定位方法.通过介绍双目立体视觉的模型原理,利用Harris-SIFT算法从左右摄像机分别获取的图像中检测目标,并获取匹配目标的特征点,对两幅图像中目标物体的坐标标定,通过计算可得到目标物体的深度距离,还原其三维信息.实验证明,运用Harris-SIFT算法使该系统的实时性能和距离精度得到提高. 相似文献
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为了实现Pioneer3-AT轮式移动机器人避障的目的,设计了一种移动机器人避障的系统方案。该方案采用一种快速融合图像分割和立体视觉的障碍物定位方法,即利用经典图像处理把障碍物从背景中分割出来,同时提取其轮廓信息进行立体匹配,之后结合摄像头标定结果,实现空间点的三维重建。采用双目视觉和声纳传感器相配合来获得周围障碍物的信息,最终根据模糊控制原理设计了避障规则和避障控制器。通过实际的躲避障碍物实验,实现了移动机器人成功躲避障碍物的功能。实验结果证实了该系统的可行性和有效性。 相似文献
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针对六旋翼无人机双目视觉成像时,经双目融合后反馈的图像噪点过多,以及图像精度不够理想的问题,提出了一种在匹配过程中融入全局差错能量最小化的区域立体视觉匹配算法。由于视差的求解是立体匹配过程中最重要的环节,因此本文利用最小化差错能量矩阵求解最优视差的原理。通过提高立体视觉的视差精度,从而减少视觉融合过程中因数据问题产生的噪声干扰,最终提高了对场景信息三维重构的准确度。通过分别在室内外的仿真实验与真实环境重构实验,验证了本文提出的基于双目视觉的六旋翼无人机立体匹配算法的有效性与可靠性。 相似文献
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介绍了双目立体视觉原理,并利用该技术解决了电动汽车自动换电过程中对电池表面三维信息的定位要求。采用张正友标定法完成相机标定,利用区域匹配原则进行特征点匹配,完成电池的三维重建。实验结果表明,双目视觉的定位精度满足换电要求。 相似文献
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双目立体视觉测距系统由于计算量大、受限于硬件水平等原因,通常无法做到实时测距,为解决这一问题,对双目立体视觉的关键技术进行研究与分析后,采用预标定方法,通过选取一种快速的立体匹配算法,对其各参数进行优化,并以动态视差搜索的方式,结合目标跟踪算法,实现了对目标的实时跟踪与测量。经实验验证,该系统成本低、可行性高,能实时对目标进行跟踪与测量,并在一定范围内具有较高的精度,且有一定的应用价值。 相似文献