远距离目标的多基线立体视觉点云成像技术

双目立体视觉是机器视觉的重要分支之一,其通过直接模拟人眼观察和图像处理的方式来获取探测目标的深度信息。这种非接触式的测量方法具有速度快、精度高、操作简单等特点,但是对于不同距离的目标,特别是远距离目标难以获取深度信息。提出了一种基于多基线双目立体视觉的远距离目标三维点云成像技术,该方法通过可变基线实现对不同距离目标的点云成像。实验结果表明,该方法能有效探测500 m^4 000 m范围内目标的深度信息,实现三维点云成像,突破了双目立体视觉远距离三维成像的技术难点,同时形成的三维点云与激光三维成像雷达的数据格式一致,为未来激光三维成像雷达技术与立体视觉技术的点云融合,优势互补提供了借鉴。     

基于偏振双目视觉的无纹理高反光目标三维重构

对于表面光滑、纹理单一甚至缺失、高反光的目标,传统的三维重构方法由于对纹理以及反光特性的依赖会使得重构表面出现大面积的的数据空洞.而基于偏振的三维重构方法不依赖于物体表面的纹理信息,同时偏振成像能够在一定程度上抑制耀光,能够有效解决传统三维重构方法存在的问题.但是,基于偏振视觉的三维重构方法得到的是像素坐标系下的深度信息,因此提出了偏振双目视觉三维重构方法,以由双目立体视觉获得的少量特征点的世界三维坐标为"桥梁",利用双目立体标定得到的相机参数,将偏振得到的图像像素坐标系下的点云数据转化为世界坐标系下的绝对数据.     

随机工件的点云场景CAD模型的快速识别与定位

工业机器人精准抓取工件的前提是能够获取到目标工件的位置与位姿的信息。提出一种在三维点云场景对随机摆放目标工件的快速、精准的识别与定位的方法。在复杂点云场景中随机采样并提取关键点组成随机点对表征局部特征,再与由物体CAD模型建立的三维匹配模板进行配准,获得一系列候选位姿。利用表面相似点占比多次优化位姿,确定目标工件最佳位姿。最后利用虚拟相机投影二维视图到图像坐标系直观呈现结果。选择汽车座椅连接件作为验证实验的实验对象,实验结果表明:目标工件平移方向上拟合误差可以达到0.3 mm左右,旋转的拟合误差可以达到0.8°左右,具有较高的稳定与高效性能。     

基于双目视觉的六旋翼无人机立体匹配算法

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。     

基于三维视觉的室内设计虚拟现实方法研究

针对传统基于辐射度算法的室内场景三维虚拟现实方法存在耗时高、建模效果差的弊端,研究基于三维视觉的室内设计虚拟现实方法,采用主动式、全方位立体视觉传感器采集室内场景的三维点云数据,基于点云数据进行室内场景内的物体几何关系以及摆放位置分布,完成室内三维场景的自主合成,对物体摆放位置分布实施训练,通过三维场景点云数据集获取相同类型支撑物中物体产生的位置,对数据实施归一化操作,采用高斯混合模型拟合这些数据,训练出三维室内场景中物件在支撑面中的位置分布模型。采用基于深度信息场景重构方法实现室内三维场景的虚拟实现。实验结果说明,所提方法重构的室内场景直观、视觉效果好,并且具有较高的重构效率和精度。     

基于Harris-SIFT算法的双目立体视觉定位

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.     

3D电视技术与应用研究

3D电视是利用人的双眼各自独立地接收来自同一场景的特定摄像点的左右图像,左眼看偏左的图像,右眼看偏右的图像,形成对同一场景的视觉差异(工程上称为双目视差),使大脑得到图像的深度信息,产生立体视觉效果。立体电视具有图像的深度性、逼真性,在影视娱乐、远程教学、医疗诊断、战场仿真、科学研究等领域应用前景广泛,     

基于双目视觉的三维场景图像表面重建算法

在三维场景图像中,像素色度不均匀会影响图像的视觉表现效果,维持像素色度的均匀分布是提升图像视觉表现效果的有效方法。为满足实际应用需求,大幅提升三维场景图像的视觉表现效果,提出一种基于双目视觉的三维场景图像表面重建算法。首先,确定视觉相机的内参、外参标记结果,通过极线校正双目图像的处理方式,完成基于双目视觉的三维场景图像标定;然后,求解像素代价聚合条件,根据像素节点的三维视差推导图像表面的重建表达式,完成基于双目视觉的三维场景图像表面重建算法的设计。实验结果表明,双目视觉技术作用下,三维场景图像的像素色度呈现出较为均匀的分布状态,符合提升图像视觉表现效果的实际应用需求。     

基于双目会聚型立体摄像机的目标深度测量

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。     

光栅式自由立体显示技术的研究与分析

近年来在三维立体显示技术中,我们正经历着从眼镜式三维显示到自由式三维图像显示的跨越。本文通过分析人的立体视觉,阐述了基于双目视差原理实现左右眼视频图像分离的光栅式自由立体显示技术的具体工作原理及分析。     

采用双目立体相机的实时集成成像拍摄系统

提出了一种基于双目立体相机的实时集成成像拍摄系统。不同于采用传统的摄像机阵列,该系统采用双目相机对三维场景进行拍摄,有效地简化了集成成像拍摄系统的结构。该系统首先利用双目相机获取三维场景的左右视差图,然后上传到图形处理器生成三维场景的高分辨率深度图,之后利用深度图和彩色纹理图在图形处理器中并行生成新视点视差图像,并利用像素映射算法生成高分辨率微图像阵列,实现实时的集成成像显示。实验中系统获取的深度图像素数目是微软Kinect2获取深度图像素数目的4.25倍,当系统运行在1 920 pixel1 080 pixel、99视点数的环境下,可实现三维场景的实时拍摄与显示,实验结果证明了所提系统的可行性。     

基于轮廓先验约束的复杂异形工件CT成像方法研究

在X射线CT成像检测系统中,复杂异形工件由于结构复杂,散射、硬化等现象较严重,而且在部分投影角度上,由于在射线透照方向上的有效厚度差异大,固定能量的射线剂量与厚度不匹配,投影数据质量较差,传统的CT重建算法得到的重建图像质量低,边缘模糊,无法获取工件的完整轮廓信息.为此文章研究了一种基于轮廓先验约束的复杂异形工件CT成像方法.首先利用双目立体视觉技术获取工件的轮廓信息,根据双目坐标系与CT坐标系间的空间位置关系完成先验图像的配准;然后将轮廓先验纳入到CT重建过程中并结合TV正则化进行轮廓约束重建.实验结果表明,该方法能够有效地抑制伪影和噪声,保留重建图像的边缘,改善重建图像质量,有助于提高复杂异形工件缺陷检测的可靠性.     

一种基于会聚双目立体视觉的用户化身模型

在简单会聚式双目立体视觉模型的基础上,提出了具有9自由度的用户化身视觉模型用于虚拟场景的成像变换,导出了用虚拟场景点的世界坐标和用户化身视觉模型的9自由度变量表示的左、右双目虚拟摄像机的成像公式,求出了9自由度用户化身视觉模型的左、右双目成像的视差与场景点深度信息的关系及相应的计算公式。仿真实验结果表明了该模型的可行性和计算方法的可靠性,同时表明该模型比简单会聚式双目立体视觉模型更接近人的视觉习惯,因此更具有实用性。     

基于双目相机的光学高度测量系统

根据双目立体视觉模型,搭建一个实验室专用的高度测量系统。首先使用Matlab自带的工具箱对双目相机进行多次标定,获取实验所需的诸多参数,然后通过立体校正技术建立修正后的世界坐标与像素坐标之间的关系方程。在VS2015结合OpenCV的编程环境下,利用立体匹配算法和视差理论获取目标表面的三维空间信息。最后通过选定同一目标的2个特征点获取其空间坐标,达到高度测量的目的。实验结果显示,该系统能够有效实现真实场景下的三维信息测量。     

面向小型机器人的超大视场红外立体视觉可行性分析

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。     

实时双目立体视觉系统的实现

依据双目立体视觉原理,对双目立体视觉系统的设计与实现展开研究,介绍了双目立体视觉系统的组成,并对系统涉及的主要关键技术进行了探讨。结合相关的硬件设备,利用VS2012软件开发平台实现了双目立体视觉系统。该系统可实时地进行图像采集、边缘检测、立体匹配等功能,同时由于采用3种确认算法,最大限度地去除错误匹配,得到良好的视差图。     

一种纹理与结构光叠加的立体视觉改进算法

为降低复杂纹理与结构光叠加对立体匹配算法视差结果的影响,提出一种针对纹理与空间编码结构光叠加情况下的立体视觉改进算法。通过4种空间编码结构光与三种立体匹配算法(BM、SGBM、NCC)对单一平面与电木压模工件进行视差重建,发现叠加会导致双目立体视觉无法计算出真实视差。本文通过对比引入结构光前后两次拍照视差,在纹理复杂区域内用加入结构光之前视差替换加入结构光后坏点视差,实现对纹理与结构光叠加处视差优选,从而提高视差重建完整性。实验对比发现,在四种不同性能结构光下改进前后的三维重建结果可以验证算法有效性,算法提升了平面区域深度检测精度的1%,优化了工件视差重建,达到了提高三维重建完整性的目的。