一种基于结构光双目视觉的特征匹配算法研究

特征点匹配在图像检索、三维测量、模式识别等技术中起着重要的作用。使用MATLAB软件剪切图像并细化线结构光光线条纹。经理论分析SURF算法优缺点,提出了一种基于SURF算法特征点提取的改进算法。用C语言编写改进后的特征提取算法,通过MATLAB软件实验对比两种算法的特征点提取结果并且编写程序实现后期的特征匹配。实验表明:该算法基本满足双目视觉立体匹配的要求,对于线结构光三维测量技术具有重要的理论意义和实用价值。     

双目立体视觉的研究现状及进展

双目立体视觉是机器视觉的一个重要分支,通过直接模拟人眼观察和处理景物的方式来进行测量,是一种速度快、精度高、操作简便的非接触式测量方法,在农业、工业及军事等领域均有着广阔的应用前景。为此介绍了双目立体视觉的原理及实现步骤,总结了近年来国内外相关研究现状,并对该技术的发展趋势作了展望。     

基于改进SIFT算法的图像匹配

为进一步提高SIFT匹配算法的鲁棒性和正确率,从以下几个方面改进SIFT算法.对图像进行多分辨率小波变换,重建图像近似成分——低频信息参与匹配;采用“回”字形双层方邻窗将特征点邻域区域划分成四部分,建立32维特征点描述符向量;运用欧式距离初步确定匹配点,再用积分图像进一步剔除由于特征点具有空间相似性而出现的误匹配点,从而提高匹配精度.实验表明,本文算法在匹配精度和匹配时间上有明显提高,特别是当图像具有较多局部相似特征时,匹配点数增加,匹配正确率提高.     

空间智能机器人的双目立体视觉技术

为了提高空间智能机器人感知周围环境的能力,提出了基于双目立体视觉的空间智能机器人立体匹配算法的研究。本文对摄像机标定与立体匹配算法模块进行了详细的分析,并通过试验验证了立体匹配算法的有效性。     

基于双目视觉的工件空间定位方法研究

本文基于双目视觉原理,设计实现了一种对特定工件空间定位方法。首先对双目视觉系统进行标定,根据标定结果进行图像矫正,使用基于区域的立体匹配算法求取视差图,结合特征点对应视差值和标定结果对图像进行三维重构,获得工件表面的高度位置信息;根据工件特征,通过拟合获得的工件一组同轴圆的圆心三维坐标,确定工件在摄像机坐标系下的位置和姿态,实现工件的空间定位。     

基于双目视觉的地形三维重建

为克服传统接触式测量方法的缺点,更便捷更准确地获取地形信息,提出了基于双目视觉的地形三维重建方法。该方法对双目图像对进行了校正;并采用高效率高准确度的支撑点邻域扩展立体匹配算法获取空间点的三维信息;最后基于八叉树原理,采用曲率法精简点云,并结合改进的Delaunay三角剖分算法进行三角网格化,从而恢复地形三维模型。实验结果表明,采用本算法能够在1s内获得致密的视差图,将21841个点云精简到5463个(25%)仅用时0.7s,并且能在此基础上高效地完成三角网格剖分,实现崎岖地形的三维重建同时保留地形细节特     

SIFT特征匹配算法的研究

当前,SIFT算法在特征匹配研究中是比较成功的一种特征算法,因为它不仅对图像的旋转、平移、缩放能保持不变,对部分遮挡和对比度的变化也可维持稳定而被应用于图像立体匹配中。旨在介绍SIFT算法的基本原理,比较一些SIFT改进算法的优缺点,并指出今后发展方向。     

一种基于双目立体视觉的激光线扫描技术

针对线结构激光扫描系统标定成本高,而双目立体视觉测量中立体匹配难的问题,提出了在双目立体视觉的原理上,结合线结构激光扫描的方法实现对被测物体的三维测量。该方法采用张正友相机标定方法对系统进行立体标定;采用BOUGUET’S法对左右相机图像进行立体校正;运用重心法进行激光中心线的精确提取。在图像校正的基础上,可快速实现激光中心线位置的立体匹配;再结合线扫描原理可完成对物体的扫描工作。最后,使用该系统对具有复杂自由曲面的鞋楦进行测量,结果表明:该方法能快速准确地测量出符合要求的三维数据。     

基于双目视觉的塑料零件数模重构研究

对双目视觉技术进行了系统阐述,利用双目视觉技术提取塑料零件的三维信息,进行三维模型的重建,并通过试验验证了三维恢复的精度和三维模型重建的效果。     

基于无监督学习的SIFT鲁棒图像匹配算法

SIFT特征匹配算法的匹配能力强,但特征点中孤立点和噪声点等会导致部分特征点误匹配;不同图像间特征点的有关描述相近,也会造成两幅不同结构的图像,在提取出各自的SIFT特征点后相互匹配。为此,提出一种改进SIFT的图像特征匹配算法。该算法是在SIFT特征匹配的基础上,利用无监督学习方法对匹配异常点进行剔除,实现特征点的二次精确匹配。     

基于改进Census变换的图像立体匹配算法研究

针对传统的 Census 区域匹配算法过分依赖窗口中心像素信息,导致算法受到噪声干扰时匹配精度降低的问题,提出一种基于改进 Census 变换的匹配算法.采用局部像素反差值为中心像素选择的评判标准,对传统的 Census 变换进行改进,增强了窗口像素信息的利用,提高了算法对像素值突变的适应性,使算法有更好的鲁棒性;代价聚合阶段采用引导图滤波算法并结合多尺度聚合模型,增强平坦区域像素间的区分度;采用 win-take-all 算法选取最优视差值,完成视差计算;采用区域投票策略和中值滤波算法完成视差精化.利用该改进算法对 Middlebury 平台提供的标准图像进行实验,实验结果表明该算法较传统Census 算法有较好的抗噪能力和立体匹配精度.     

基于彩色图像的快速立体匹配算法研究

为了实现彩色图像的快速立体匹配,获取准确和致密的视差图,在全局匹配基础上提出了基于区域增长的全局匹配算法,该算法将图像对按行进行区域增长匹配,匹配后的视差图再通过均值滤波器,可以滤除由于误匹配产生的不可靠视差。实验结果表明,在保证可靠性的前提下,采用改进后的匹配算法极大缩短了图像处理时间。     

基于随机编码结构光的双目立体三维测量系统

基于双目立体视觉理论建立的三维测量方法具有非接触、大视场、较高精度以及实时性强等优点,因此在工业众多领域得到广泛的应用。立体匹配是实现双目立体测量的关键技术。为了提高匹配精度和鲁棒性,将一种随机编码结构光投射到被测物体表面,使物体表面具有丰富的纹理信息,从而使立体匹配不受自身表面纹理的影响,而且具有较强的抗外界噪音的能力,满足现场测量的要求。该方法仅需拍摄1次,完成一次三维测量仅需十几秒,因此能够应用到动态场景并且实现快速三维测量。     

挖掘机器人双目视觉系统标定方法与立体匹配

在挖掘机器人视觉系统实现中,摄像机标定、特征提取、立体匹配是关键环节,而立体匹配又是视觉系统中最复杂、最重要的步骤。首先分析了通用双目立体视觉模型及平行双目立体视觉模型,对挖掘机器人平行双目立体视觉系统测量方法及参数标定进行了研究。结合基于特征的匹配方法,通过对左、右图像角点的提取,实现了基于极线几何约束的特征点匹配。通过对铲斗图像匹配实验,验证了该方法能满足挖掘机器人视觉系统要求。     

基于双目立体视觉的深度信息测量

介绍了双目立体视觉三角测距原理和视觉测量系统,双目摄像机拍摄彩色图像,提取颜色、轮廓、纹理等识别特征用于目标区域识别。采用区域匹配算法获得视差图,根据视差计算目标区域的三维坐标信息。完成了目标测量实验并对实验结果进行分析。     

半全局立体匹配算法的改进研究

针对半全局立体匹配中单一 Census 精度不足且边缘区域视差效果较差的问题,提出一种基于颜色差信息 BTCensus 和加入分割约束的半全局匹配算法。首先该算法采用联合三通道 BT 算法和 Census 变换的计算方式实现代价计算,缓解重复纹理歧义并提高不连续区域配精度;同时将图像分割得到的场景信息作为约束对代价聚合函数进行改进,保证割块内部的纹理平滑,提高边界纹理区域的匹配精度;最后引入图像分割信息进行分步中值滤波,平滑视差图。实验表明,该算法在重复纹理区域、视差不连续区域和弱纹理区域都取得了较好的视差效果,可获得高匹配率的视差图。     

基于改进SIFT图像匹配的无人机高精度避障算法设计

为提高无人机避障能力,提出基于改进SIFT图像匹配的无人机高精度避障算法.通过角点匹配和多分辨模式识别,实现对无人机高精度避障的图像显著特征点检测,通过对比梯度分析和参数融合识别,实现对无人机高精度避障图像信息加权融合处理,采用改进SIFT图像匹配方法,匹配无人机高精度避障地理空间网格,实现避障算法的优化设计.仿真结果...     

基于双目视觉的涡轮叶片型面特征提取及匹配

提出一种基于双目视觉的测量方法,通过投影文字图案形成叶片表面检测点,采用具有旋转、尺度不变的SIFT算子对左、右摄像机图像进行特征提取及匹配,并通过窄基线剔除法去除匹配后生成的一系列共轭像素点中的误匹配点,实现对涡轮叶片表面点云数据的高精度、低成本提取.实验结果验证了算法的有效性.