改进的双目视觉三维尺寸测量系统

根据双目视觉原理,开发了基于双目视觉的三维尺寸测量系统.利用图像帧差法实现目标物体自动检测;并在此基础上利用立体匹配算法计算出目标物体区域的视差,对生成的初步视差采用基于最小二乘法的视差优化算法,获取目标物体区域的完整视差图;再将三维点云重投影到二维平面,利用最小外接矩形完成目标物体尺寸的自动测量.实验表明,在合适的测量距离下,系统测量精度达到了较好的效果,验证了该系统的可行性.     

基于极线校正的亚像素相位立体匹配方法

针对双目结构投影光栅相位法三维测量系统中立体匹配的效率与精度问题,提出了基于极线校正的亚像素相位立体匹配方法。首先,通过外极线校正算法将双目立体视觉几何结构校正为平视双目标准几何结构,使匹配点对在左右相机上的成像点位于同一水平线上。然后,采用双线性内插法获取校正后新相位图像对,并提出一种基于相位区域匹配的立体匹配算法,获得初始匹配点。最后,提出采用最小二乘拟合将初始匹配点附近3×3邻域内的相似度量拟合为一个二次曲面,然后求解得到该曲面的局部最小值,得到与待匹配点相位相同的右摄像机匹配点坐标。通过对标准平板平面度进行测量与精度分析,表明该方法能够快速、准确的实现立体匹配。     

基于多尺度分析的快速相位立体匹配

基于相位的立体匹配是双目投影光栅相位法中的重要步骤,但传统的相位匹配方法在处理高分辨率图像时因存储空间大大增加,难以达到匹配速度与精度的平衡。文章提出了一种基于多尺度分析的快速相位立体匹配算法,采用分层匹配的策略,对预处理后的左右绝对相位图进行降采样以生成图像金字塔,利用低分辨率的视差匹配结果以预测下一层视差,以此降低下层高分辨率图像的视差搜索范围,达到匹配速度与精度的平衡。实验结果表明,所提算法在保证精度的情况下能有效提升相位立体匹配速度,实现高分辨率相位图快速准确的立体匹配。     

基于双目视觉的人体头部尺寸测量方法研究

为了CT系统进行定位片扫描时能够快速且准确的确定头部的扫描范围,提出了一种基于双目立体视觉的测量方法。方法能够在非接触环境下获取人体的头长和头宽。使用双目相机作为人体图像的采集设备,利用MATLAB、VS2017开发平台,使用张正友标定法标定双目相机获取相机内部参数。使用GrabCut图像分割算法对图像进行预处理,将前景的人体图像与背景分割。将立体校正后的左右图像通过SGBM算法进行立体匹配获得视差图,进而得到头部关键点的三维坐标,计算出人体的头长和头宽。实验结果表明该方法测量准确,误差小于1 cm。     

基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法

为获得高精度亚像素级视差以满足小基高比摄影测量需求,提出一种基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法.该方法采用分步式策略,首先利用自适应窗口匹配法计算整像素级视差,然后在整像素级视差的指导下建立同名像点之间的对应关系,再分别以左右同名像点为中心截取子图像,最后利用扩展相位相关匹配法对子图像进行亚像素级匹配,获得亚像素级视差.采用小基高比立体像对和带有亚像素级视差的模拟立体像对进行实验,结果表明基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法在精度和效率方面具有优越性能.     

融合区域匹配的快速多线结构光测量方法

针对多线结构光测量中测量效率与测量精度相矛盾的问题，提出了一种融合区域数字图像相关匹配的快速三维测量方法。采用双边滤波和大津阈值法对图像进行预处理，利用重心法提取初始条纹中心点。用双三次插值法提升初始点的局部邻域分辨率，在局部邻域内再次利用灰度重心法提高中心点的提取精度。以左图像提取的中心线为基准，利用数字图像相关法在右图像中心线附近搜索基准对应的立体匹配点，大大缩小了数字图像相关法的搜索范围，提高了测量效率和立体匹配精度。对标准块规的测量实验结果表明，该方法的中心线提取速度为Steger法的3.29倍，均方根误差相比传统极线约束立体匹配法减小了68.57%。     

基于遗传算法的数字图像相关变形初值估计

为了克服传统的基于牛顿-拉夫森迭代的数字图像相关法受迭代初值影响较大等问题, 提出了一种结合遗传算法的数字图像相关法。以待测数据点为中心, 选取邻域内的若干估值点, 通过基于遗传算法的数字图像相关法匹配出变形前后估值点对坐标; 随机选取不共线的3组或以上估值点对代入仿射变换模型, 依据仿射变换结果估计变形初值, 并作为牛顿-拉夫森迭代初值; 最后结合牛顿-拉夫森迭代法计算亚像素位移值。结果表明, 该方法的匹配时间相对传统方法平均降低37.54%, 相较于传统的数字图像相关法在搜索性能、匹配精度等方面更加可靠。该研究为数字图像相关法中迭代初值优化效果对匹配速度和精度的影响提供了参考。     

基于引导滤波及视差图融合的立体匹配

立体匹配是双目视觉领域的重要研究方向.为在保证图片纹理区域匹配精度的同时降低弱纹理区域的误匹配率,提出一种基于引导滤波及视差图融合的立体匹配方法.首先,根据图像颜色相似性将图片划分为纹理较丰富区域和弱纹理区域.接着,分别采用不同参数的引导滤波进行代价聚合及视差计算,得到两张视差图.然后依据纹理区域划分的结果对获得的两张视差图进行融合.最后,通过左右一致性检测、加权中值滤波等视差优化步骤得到最终视差图.对Middlebury测试平台上标准图像对的实验结果表明,该方法在6组弱纹理图像上的平均误匹配率为9.67％,较传统引导滤波立体匹配算法具有更高的匹配精度.     

基于Opencv与Matlab的双目测距系统研究

基于立体视觉原理,用两个平行放置的摄像机从两个视角获取真实场景物体的图像,利用视差和三角测量原理恢复真实场景物体的三维信息,从而实现测距功能。使用Matlab标定工具箱进行摄像机标定,获取摄像机参数;将参数导入Open Cv中进行立体校正和立体匹配,获得深度信息。经过验证,近距离测量结果达到了一定精度,具有实际应用前景。     

一种极线约束修正数字图像相关匹配的立体视觉测量方法

为了提高立体视觉方法的测量精度,提出一种极线约束修正数字图像相关(DIC)匹配的立体视觉测量方法。该方法通过DIC方法获得立体匹配的初值,应用极线约束对匹配计算结果进行修正,取位于右极线上距DIC匹配结果最近的点作为新的匹配点,并将该种匹配修正方法推广到右图像时序匹配。在材料实验机上完成304不锈钢试件单向拉伸实验,以引伸计的测量结果为真值,对比极线约束修正前后的双目立体视觉的测量误差。实验结果表明,极线约束修正以后,双目立体视觉测量误差的最大值、平均值及均方值均减小,说明极线约束修正后的匹配方法可以提高立体视觉方法的测量精度。     

基于线结构光旋转扫描和光条纹修复的三维视觉测量技术研究

非接触式三维视觉测量广泛应用在工业制造质量检测中。针对工业金属零部件检测的应用场景,提出了一种基于线结构光旋转扫描和光条纹修复的三维视觉测量方案。首先,通过基于线结构光投影的计算机视觉技术,设计了线结构光旋转扫描视觉子系统,并对工业相机、线结构光平面和旋转扫描中心轴进行标定;然后,针对采集到的光条纹图像存在低灰度区域缺失数据的问题,提出了基于缺失区域自适应灰度增强的光条纹中心线提取算法,有效修复了被测零部件的线结构光投影条纹;同时,利用文中提出的线结构光三维视觉测量方案,通过重建标准球棒的表面点云计算两球直径和球间距来评价测量系统的精度,测量系统精度优于0.06 mm;最后,进行金属轮毂外轮廓形貌测量,通过重复性实验计算轮毂外轮廓最大半径,验证重复性误差优于0.03%。实验结果表明:该方法可以无损伤、高效率、高精度地实现工业金属零部件三维测量,弥补了接触式三维测量方法的缺陷。     

成像前光学调制系统的设计与应用

建立了成像前光学调制系统,利用移相莫尔 条纹的产生原理,实现 了调制臂子系统的匹配和校准;研究了调制臂子系统的标定方法,以建数字微镜器件(DMD) 的寻址坐标和电荷耦合器件(CCD)图像平 面坐标之间的对应关系;提出了基于成像前光学调制系统的Sobel边缘检测方法,避 免了冗繁的软件 卷积运算;最后,针对三维形貌测量中用到的回光标记点进行Sobel边缘检测实验。实验结 果表明:基于成 像前光学调制系统的Sobel边缘检测方法,将原本17N次的软件加 法运算减少为 3N次,原本20N次的软件乘法运算减少到2N次,有效地提 高了处理器的运算效率。     

基于照片混合算法的人脸三维建模

提出了一种基于两张照片进行人脸三维重建的方法。采用将采集图像的两个照相机固定的做法，从而可以根据一定的图像配准算法和空间的联立方程组得到人脸在两个坐标系统中的三维空间数据坐标，然后进行数据拟合得到非特征点的数据，最后根据三维数据重建得到三维人脸模型，大大提高了生成的三维图像的质量和准确性。     

共轴立体视觉深度测量

共轴立体视觉测距是一种深度恢复的新方法,利用光轴处于同一直线的两架相机,从单一角度获取图像信息,将三维空间的深度信息转换成二维空间的缩放视差,从而通过图像旋转与缩放、特征点提取、图像匹配、中心点估计等技术恢复深度信息。该技术具有测量系统体积小、实时性强等特点。介绍了该技术的深度恢复公式和算法,并设计了共轴立体摄影测距传感器,用实景实验和3DSMAX模拟实验对该技术进行了验证。试验结果表明,中长距离深度测量精度优于0．1％。     

基于光栅投射的机器人导航视觉传感器研究

为了实现暗环境下移动机器人导航中障碍物的检测与运动机器人的定位,采用了一种组合式光栅投射立体视觉传感器研究方法,首先通过光栅投射和立体视觉相融合的方法,建立光栅投射立体视觉传感器几何和数学模型,然后利用空间设备位置约束原理和投影平面相交的方法,进行了机器人视场内空间物体的3维坐标计算,建立了可靠真实的障碍物检测和分析方法,并进行了理论分析和实验验证,取得了距离计算精度0.8mm的数据。结果表明,该方法对于图像计算的精度在亚像素级。该方法有利于目前黑暗环境中机器人无法自主导航难题的突破,为黑暗环境中无全球定位系统支持的机器人导航提供了基础探索。     

基于梯度法的数字散斑图像相关亚像素搜索算法

数字散斑图像相关法是对全场位移和应变进行测量的十分有用的无损检测技术.设计精确的亚像素搜索算法是提高测量精度的关键问题.研究了数字散斑图像相关技术的基本原理,在梯度法的基础上,提出了一种基于梯度法的变步长的亚像素搜索算法并应用到相关搜索中,通过对模拟散斑图的位移分析证明了该算法的可靠性和稳定性,并对刚体平移实验进行了测...     

基于双目视觉和散斑投射的快速形貌测量

针对现有三维扫描设备存在的体积较大,测量速度较慢以及对环境光照敏感等问题,利用双目立体视觉和散斑结构光,开发了一种小型的形貌测量装置。首先对该装置的投射模块,硬件结构进行了设计,其次对涉及到的主要算法,采用数字图像相关法进行像点坐标匹配进行了研究,最后对系统的测量效果和精度进行了初步验证。实验表明,对于单幅点云,该扫描装置测量过程迅速,数据采集可在2 ms内完成。并且在保证生成点的数目较多的同时,精度可达到0.1 mm。因此,本文提出的小型散斑投射装置可在确保测量精度的前提下,实现工件的快速测量。     

数字激光散斑的L型梯度位移检测法

利用数字激光散斑图像测量物体的形变和微小位移是一种新兴的非接触测量方法,为提高这种测量方法的速度及精度,提出一种针对数字散斑图像的L型梯度位移检测法.该方法将现有的梯度算法扩展到二维空间并做变形,对散斑图像进行梯度运算,测量出位移.大量实验证明,上述算法可行,能够精确测出微小位移,且运算速度较快.     

像增强型CCD的噪声抑制和性能评价

为了有效降低像增强型CCD(ICCD)的噪声,提高系统信噪比并实现对图像噪声的评估.引入三维噪声数学模型,将ICCD输出数帧图像噪声按时间域和空间域划分为7项噪声.基于积分球光源系统建立了三维噪声测量系统,结合数字图像处理技术,经过试验统计和分析采用多帧积累设定波动阈值的办法有效地抑制了紫外成像仪关键器件ICCD的图像噪声,使图像噪声降低30%,信噪比提高57.6%.并应用三维噪声分析方法对噪声抑制前后的效果实现客观评价.三维噪声分析表明,该方法有效地降低了由于ICCD各种随机噪声而带来的时间域噪声,提高了ICCD输出图像的信噪比,同时也证明三维噪声分析法为评价微光成像器件的图像质量提供了一种可行方法.