基于格雷码和多步相移法的双目立体视觉三维测量技术研究

传统的被动式双目立体视觉三维测量技术,具有操作简单,使用灵活方便,相机标定技术成熟的优点,但是对于特征点稀疏图像,寻找匹配点困难,匹配精度低。编码结构光测量方式通过向待测物体投射特定的编码图案,获取编码图像进行解码求解物体的三维信息,具有着测量精度高,速度快的优点,但是存在着投影仪标定精度低,实现难度大的缺点。提出了将双目立体视觉和编码结构光相结合的三维测量方法,在完成双目校正的基础上,向待测物体投射格雷码图案和多步相移图案,给予被测物体容易识别和可控制的特征信息,最后求取物体的三维信息。而且通过实验论证了投射多步相移图案比起4步相移图案,测量精度更高,能够更好的体现物体细节。     

双目立体视觉和编码结构光相结合的三维重建方法

提出了一种双目立体视觉和编码结构光相结合的三维重建方法。为了降低单纯双目立体视觉方法中稠密对应点匹配问题的复杂度,同时回避单纯编码结构光法中的投影仪标定难题,该方法将编码结构光条纹带来的空间约束引入双目立体视觉方法中。实验实现了物体表面的重建,且算法复杂度和实现难度较低。     

改进格雷码结构光双目视觉工件3D测量

机器人喷涂、焊接、研磨等现代制造过程,通常需要获取工件3D几何形状信息以实现路径自动规划。针对此需求,提出了一种改进灰度编码的结构光双目视觉成像与三维测量系统。在离线标定获得相机参数的基础上,采用黑白反向重投影方法解决传统格雷码结构光成像中边界模糊问题;同时,提出快速区域块搜索算法,用于立体匹配和视差图生成;最后,采用Lanczos插值算法填补遮挡造成的视差图空白,从而获得完整的深度信息,实现工件高精度3D重建。实际工件成像实验结果表明：该方法能够实现工件快速、高精度三维重建,尤其对无纹理和弱纹理目标能获得较好的结果,能够满足工业环境测量需求。     

双目立体全景视觉传感器的三维测量精度的研究

从全方位视觉传感器ODVS( Omni-Directional Vision Sensor)的成像原理出发,指出双目立体全方位视觉传感器BOD-VS (Binocular stereo Omni- Directional Vision Sensor)的测量精度受基线距、测量距离和摄像机采集图像量化精度的影响;在同等条件下,证明了BODVS测量精度与基线距成正比、与测量距离平方成反比;为了便于进一步分析影响BODVS测量精度的因素,提出了一种ODVS的标定方法,并使用标定结果,在BODVS的基线距分别为62. 198 cm、82. 198 cm和102.198cm下,通过测距实验验证了上述结论.     

基于双目结构光视觉的煤流量测量研究

在常规的双目视觉系统中,常用的加速稳健特征和尺度不变特征转换匹配算法对图像质量要求高,针对煤炭这种颜色纹理比较单一的场景应用时容易失效,且需要消耗大量的计算资源,难以保证实时性;激光雷达在进行煤流量测量时,有效视场范围较小,对应的测量点数较少,扫描频率也较低,在带式输送机运行速度较快时,精度会大幅降低。针对上述问题,提出一种基于双目结构光视觉的煤流量测量方法,将线结构光引入双目视觉系统,利用线结构光的约束,将图像特征点匹配简化成左右2幅图像行之间的匹配。在保证双目系统相机光轴平行度的基础上,采用对应行匹配计算三维坐标点,提高采样频率和分辨率,进而提高煤流量测量精度,降低测量系统对光照和环境的依赖。点云获取：利用线结构光凸显煤料截面曲线,提取煤料截面中心线的图像坐标,利用双目相机获取左右煤料截面线结构光图像,建立双目结构光三维重建模型,左右图像中心线坐标构成匹配点对参与计算煤料截面三维坐标,实现点云的实时获取。煤流量计算：利用空载胶带截面点云和负载胶带截面点云,结合获取煤料点云,利用微元法对煤料三维点云进行采样,分别利用均匀网格化法和三角网格化法求取单位时间内的煤料体积,实现带式输送机煤流量测量。实验结果表明,利用均匀网格化法检测煤料体积平均相对误差为6.758%,利用三角网格化法检测煤料体积平均相对误差为2.791%,三角网格化法测量精度高于均匀网格化法。工业性试验结果表明,基于双目结构光视觉的煤流量测量方法与电子胶带秤相比,绝对误差最大值为87.855 t/h,绝对误差平均值为25.902 t/h,相对误差最大值为2.876%,平均相对误差为0.847%,满足煤矿非接触式煤流量测量使用要求。     

基于双目立体视觉的煤体积测量

给出一种双目立体视觉结合SURF（Speeded Up Robust Features）算法的小型煤堆的体积测量方法,首先,简要介绍了双目视觉的原理和基于SURF算法的立体匹配,其次,给出了煤堆的三维重建和体积计算方法,讨论了影响计算精度的主要因素及解决方法,实现了煤堆体积的非接触测量,最后,实验结果证明了该方法具有可行性,有一定的实用价值.     

基于双目立体视觉的风洞模型姿态测量研究

风洞试验中,模型姿态是实验数据修正的重要环节,测量的准确与否对实验结果有着重要影响.从风洞试验实际出发,提出一种基于双目立体视觉的风洞模型姿态测量技术,并介绍了该技术在风洞中的应用.试验表明文中使用的方法与美国兰利研究中心31-inch Mach 10风洞中使用的视觉姿态测量系统精度相当,具有广泛的使用前景.     

移动机器人双目立体视觉测量系统研究

研究了一种用于移动机器人进行三维感知的被动双目立体视觉测量系统。首先建立了该系统的数学模型,然后针对其双通道图像同时采集和大数据量快速处理的需要,采用了基于多媒体DSP芯片DM642硬件系统构架,并应用了一种基于SUSAN角点特征的区域匹配算法。实验表明该系统测量速度快、精度高。     

双目视觉平台的研究

本文介绍了双目视觉平台的研究目的，意义和现状，着重介绍了其研究内容和方法，指出在双目视觉平台研究中双目区配，视觉运动集成是研究的重点和难点，总结了研究中存在的困难和以后的研究方向。     

基于双目视觉的三维测量技术研究

本文对基于双目视觉的三维测量技术研究进行了深入挖掘,主要包括摄像机模型、双目相机的标定、图像校正、立体匹配等。同时借鉴机器学习的分类思想,将角点提取转化为二分类问题,利用随机森林算法来实现角点提取,再利用随机森林的预测结果来实现亚像素级角点提取。该方法相对于传统三维测量中的角点提取算法具有更好的自动化性能,能避免角点集群现象,能实现较高精度的亚像素级角点提取,获得更高精度的二维像素坐标。从而利用高精度的二维像素坐标来获得点的三维世界坐标,这也是基于双目视觉的三维测量技术的基础与核心。     

平行双目视觉系统的三维重建研究

随着图像处理,模式识别的快速发展,人们对双目视觉系统和三维创建越来越重视.本文研究和设计一套双目视觉系统目的是获得生动的立体图像.从二维图像恢复到三维图像实现了三维物体的可视化.     

Viewing 3D TV over two months produces no discernible effects on balance,coordination or eyesight

With the rise in stereoscopic 3D media, there has been concern that viewing stereoscopic 3D (S3D) content could have long-term adverse effects, but little data are available. In the first study to address this, 28 households who did not currently own a 3D TV were given a new TV set, either S3D or 2D. The 116 members of these households all underwent tests of balance, coordination and eyesight, both before they received their new TV set, and after they had owned it for 2 months. We did not detect any changes which appeared to be associated with viewing 3D TV. We conclude that viewing 3D TV does not produce detectable effects on balance, coordination or eyesight over the timescale studied.

Practitioner Summary: Concern has been expressed over possible long-term effects of stereoscopic 3D (S3D). We looked for any changes in vision, balance and coordination associated with normal home S3D TV viewing in the 2 months after first acquiring a 3D TV. We find no evidence of any changes over this timescale.     

基于全周多视角的三维重建技术

提出一种基于圆分度台的三维模型拼接技术,其核心是把双目立体测量系统安装在步进电机控制的旋转平台上,旋转拍摄多视角下的场景影像,由所记录的相应角度值,通过坐标变换将不同视角场景模型进行三维拼接．论述了旋转装置的参数标定以及同一视点下不同视角的坐标转换关系．该方法只需一次标定,自动完成测量数据的采集与拼合,非常适合于近景场景下的三维数据采集与重建．实验结果表明,系统具有较高的拼合精度．     

双目立体视觉系统的技术分析与应用前景

对双目立体视觉技术的实现过程作了分析,介绍了摄像机标定、特征点提取和立体匹配的实现方法及应用弊端,特别是给出了一种实用而有效的三维重建方法,并对双目体视技术的应用和发展做了分析与展望。     

基于自适应迭代松弛的立体点对匹配鲁棒算法

图像匹配是立体视觉的重要部分,也是双目立体测量系统必须解决和最难解决的问题。为了对图像进行鲁棒性匹配,提出了一种基于自适应迭代松弛的立体点对匹配方法。该方法首先利用视差梯度约束来构造匹配支持度函数;然后通过松弛方法优化该函数来完成立体点对的匹配。由于利用了动态更新松弛匹配过程参数的方法,因此有效地降低了误匹配率和误剔除率。在此基础上还提出了对松弛过程结束后的匹配结果,再次使用视差梯度约束来进行进一步检验的策略,该策略能够以一定幅度的误剔除率提升为代价,大幅度降低了误匹配率,从而可满足许多要求严格限制误匹配率的应用。实验结果证明,该新算法是有效的,并已经用于一个双目立体测量原型系统当中。     

基于计算机视觉的人体内腔三维重建技术综述

医生通过内窥镜观察的人体内腔显示为二维图像,不能立体地展现内腔环境中病灶、血管及邻近组织的关系,而内腔三维重建及可视化技术能够清晰、全面地展现病灶及其他组织的三维形态,更好地辅助医生进行精准的手术判断.将人体内腔环境中的三维重建技术分为主动式测量方法与被动式测量方法,分类综述基于结构光、飞行时间、双目立体视觉、单目视觉...     

双目立体视觉三维重建实验平台研究

三维重建是计算机视觉和虚拟现实领域的一个重要研究内容,其中,欧式重建以其直观能够反应物体原貌的特点在反求工程中得到了广泛的应用。为反求工程的需要开发了一套基于双目立体视觉的三维重建软件,综合考虑了欧式三维重建误差产生多种因素,给出了一整套比较完备的欧式三维重建流程,基于真实图像的实验结果表明,该实验平台可以获得较高的重建精度和良好的重建效果。     

基于能量中心匹配的立体定位技术

在基于双目视觉的立体定位技术中,匹配对应点的选取非常关键,会直接影响到目标定位的精度。针对X射线成像检测中的缺陷定位问题,提出了一种基于能量中心匹配的对应点选取方法。首先讨论了误匹配对定位精度的影响,然后通过实例将一般定位方法与该方法进行了比较。实验表明：常用的基于边缘匹配或形状中心匹配寻找对应点的定位方法存在很大误差,而该技术则能达到很高的定位精度。     

基于旋转多视角深度配准的三维重建方法

针对在旋转平台上采集得到的多视角数据,提出一种有效的配准方法,同时结合双目立体视觉测量构建了完整的三维重建系统。通过拍摄旋转平台上多个视角下的标定板图像,提取标定板图像角点信息,计算出旋转平台坐标系和摄像机坐标系的空间位置关系,进一步推导出不同视角下的坐标转换关系,从而实现不同视角的数据配准。实验结果表明,基于本配准方法的旋转多视角双目测量系统具有较高的配准精度,能有效用于物体表面三维重建。