双目立体视觉的目标识别与定位

双目立体视觉系统可以实现对目标的识别与定位.此系统包含摄像机标定、图像分割、立体匹配和三维测距4个模块.在摄像机标定部分,提出了基于云台转角的外参数估计方法.该方法可以精确完成摄像头旋转情况下外参的估计,增强了机器人的视觉功能.并利用广茂达机器人系统,基于改进的双目视觉系统进行目标识别与定位,以此结果作为依据控制机器人的手臂进行相应运动,最终实现了对目标物体的抓取,验证了提出方法的可行性.     

基于双目视觉技术的线路安全测距研究

为了精确地实现输电线路障碍测距，提出一种双目视觉的线路障碍安全测距方法。在分析双目视觉原理基础上，通过摄像机标定、立体校正、立体匹配等步骤实现测距。为了验证方案的可行性，搭建双目视觉巡检机器人，并模拟真实输电线路进行测距。结果表明，构建的双目视觉方案可实现输电线路障碍的高精度测距，且精度误差不超过3%,说明该方法可行，可用于机器人输电线路巡检。     

针对工件尺寸测量的现场标定技术

双目立体视觉的有效现场标定是实现高精度工件尺寸测量的关键技术.首先根据现场实际测量环境的要求,选择适合的摄像机及镜头.再设置两个摄像机的结构参数,如调整两个CCD摄像机之间的距离、光轴夹角等,对这些参数进行优化,以达到最佳的测量效果.在此基础上进行双目标定.该方法一次即可完成所有参数的标定,实验结果表明,此方法能够得到满意的标定精度.     

双目视觉测量系统摄像机外部参数标定研究

针对双目立体视觉测量系统中摄像机标定问题,讨论了基于标准长度的外部参数标定方法,选定了摄像机透视投影模型,采用双摄像机同时对放置于视场内的十字靶标拍摄多幅图像,得出了基于LabVIEW开发的摄像机标定方法.该方法利用了LabVIEW的开发环境,使用了数学工具包,将遗传算法与LM算法相结合,优化迭代获得摄像机外部参数,运算速度和精度大大提高.开发的模块可用于基于LabVIEW开发的工程软件进行高精度尺寸现场测量.在双目立体视觉测量系统标定结果基础上对标准靶进行测量,测量结果标准差达到0.1.     

基于 OpenCV 的双目摄像机标定技术研究

摄像机标定技术作为双目立体视觉领域的一个基础性研究课题,具有很大的理论研究价值和实际应用价值。论文围绕双目立体视觉中的双目摄像机标定技术,分析基于OpenCV的双目摄像机标定的方法。基于OpenCV的双目摄像机标定比传统的定标技术更为灵活,并且具有不错的定标精度。     

基于嵌入式Linux的双目测距系统研究

根据嵌入式系统的特点,设计了以ARM为核心的双目立体视觉测距系统。系统使用双目立体摄像头采集图像数据,可设置图像的多种属性。利用开源计算机视觉库Open CV对采集的图像数据进行处理,分别完成了两台摄像机标定、匹配、重建等工作,最后实现摄像机测距功能。实验结果表明,该系统测量结果合理,工作稳定,同时可用Qt/Embedded实时显示图像和数据,具有良好的人机交互功能和跨平台移植性。     

基于径向基神经网络的双目摄像机标定方法的研究

传统的摄像机标定方法需要建立复杂的数学模型,计算量大、实时性不好.针对双目摄像机标定问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的双目摄像机标定方法,利用该网络具有很强的自组织、自学习、自适应和较强的非线性映射能力,准确的建立了双目视觉中三维空间物点坐标和两个摄像机坐标间的关系,与传统的方法相比,该方法具有重建速度快,运算精度高等优点.仿真结果表明该方法是正确性和有效性.     

双目视觉的立体标定方法

为实现双目视觉系统的立体标定,分析了摄像机成像模型,并充分考虑了透镜的径向畸变和切向畸变,提出了一种新的立体标定算法。该算法利用张正友的灵活标定算法,初步求取摄像机的内参数,结合Brown算法并提取图像中角点的子像素级坐标,精确求取摄像机内参数和畸变向量。为方便后续的图像校正,基于前面的单个摄像机标定,通过计算空间中的景物点在左右摄像机成像平面上的位置关系,计算出双目视觉系统中两个摄像机之间的旋转矩阵R和平移向量T,从而实现了立体标定。实验结果表明,该算法能取得较高的精度,可以应用于双目视觉系统。     

基于OpenCV的双目视觉标定程序的开发

分析了基于2D标靶的摄像机标定算法原理以及双目立体视觉系统摄像机的标定方法,给出了基于开源视觉库OpenCV的摄像机标定算法的详细处理流程,实现了一个完整的摄像机标定程序,可移植到嵌入式系统中.     

利用双目视差理论的摄像机参数标定方法

针对龙眼和荔枝采摘机械手的目标获取问题,文章提出了基于双目立体视觉的摄像机标定的实验系统。实验系统是采用双目视差原理来获取深度信息的标定模型,通过对不同距离的标定板上已知特征点的图片获取和数据处理和分析,确定了两摄像机之间的最佳基线距离,在此基础上进一步验证了采摘目标的深度信息与摄像机的焦距有关的理论,并获得摄像机的合理焦距,为采摘机械手定位提供了基础理论研究依据。     

嵌入式双目立体视觉测距系统

设计和研究了一种基于S3C2440硬件平台和嵌入式Linux双目立体视觉测距系统.该系统通过使用两个USB摄像头同步采集图像数据,并利用OpenCV对采集的两幅图像的数据进行处理,计算目标物在两幅图像中的像素偏差,进而算出目标物到摄像头平面的距离,在论文中以车牌作为目标物.同时该系统用Qt/Embedded实现LED实时显示图像和数据.整个系统建立在嵌入式架构上,能独立完成图像采集,数据处理,实时显示等功能.只要改变定位算法,则能测出任意目标物的距离.     

基于十字模板的特征点匹配方法

针对传统模板匹配中矩形模板计算量大、容易造成误匹配的问题,对矩形模板进行改进,提出了十字模板匹配算法;对待匹配的两幅图像进行边缘提取,结合两幅图像的灰度图像获得灰度边缘图像,并利用十字模板匹配方法匹配选定的模板区域;最终在连续性约束的条件下,利用欧氏距离完成特征点匹配。对比实验结果表明十字模板匹配速度快,准确度高;基于十字模板的特征点匹配方法简单可靠,具有一定的实用性。     

双目视差测距中的图像配准技术研究

双目视差测距是被动光电测距中的一种重要方法。主要就双目视差测距中的图像配准问题进行了探讨,找出了一种基于区域的快速匹配算法,同时比较了OpenCV中Block Matching块匹配法和Graph Cut图切割法,从而实现了基于Block Matching块匹配的双CCD测距系统,最后对实验结果进行了分析验证,结果证明该系统有效而实用。     

基于立体视觉的目标姿态测量技术

基于动态场景分析的计算机视觉系统尤其是对运动目标的运动参数测量已成为计算机视觉研究的热点;建立了基于双目立体视觉的目标姿态测量系统,使用两个摄像机在不同视角对同一目标进行拍摄,采用DLT方法对摄像机标定;对拍摄到的图像进行去噪、滤波,通过立体图像匹配得到特征点在两幅图像中的同名点,姿态参数求解结合DLT算法和立体图像匹配算法,实现了对目标姿态参数的测量,得到了目标的三维姿态信息;实验结果表明,该测量系统结构简单,计算量小,具有较高的测量精度.     

基于畸变校正的双目立体摄像机线性标定

利用透视变换原理建立双目立体摄像机数学模型,全面考虑了镜头的径向畸变和切向畸 变,提出一种线性求解摄像机参数的标定方法,改变了以往的摄像机标定依赖于非线性优化的缺点,避免了非线性优化的不稳定性.该标定方法在单摄像机模型的基础上,加入对双摄像机相对位置的确定,通过成像过程中坐标系之间的转换,较好地实现了双目立体摄像测量系...     

基于PnP问题求解的摄像机标定

三维人脸识别中,双目成象系统是初始工作中极为关键的一步.本文引入了PnP问题讨论双目成象系统中摄像机的标定算法.本文提出解出P4P问题的唯一解,即确定摄像机的标定,该方法简单快捷.最后本文给出具体标定过程.