基于视觉技术的三维指尖跟踪算法

基于手势的实时人机交互(HCI)在虚拟现实领域有着重要的理论和应用价值.通过双目摄像头,使用立体视觉技术可以实现指尖在三维空间的跟踪定位,进而实现指尖和虚拟空间三维物体的实时交互.这种技术可以实现三维鼠标以及用于虚实交互的三维游戏中.提出一种阈值结合混合多高斯的BGS算法,用它来得到手的区域,然后通过手轮廓K向量和手中心到指尖的距离判定指尖位置,再利用标记对摄像机进行标定,根据标定参数和两个图像中得到的指尖位置,重建指尖点三维坐标,最后在三维空间实施Kalman滤波来平滑指尖点轨迹并预测前景分割的范围.实验结果表明算法是有效的.     

基于立体视觉的三维视频轨迹跟踪

介绍了一种基于立体视觉原理的三维视频轨迹跟踪方法,该方法在实验空间安置了四个邻近的特征点,利用立体视觉原理对空间中特征点的运动轨迹进行分析,跟踪和预测,并根据四个特征点的位置关系计算出特征点所在平面的空间姿态参数。本文利用这种方法,将特征点安置到机器人手臂本体及操作对象上,实现了对机器人手臂动作轨迹的跟踪,预测以及碰撞检测和碰撞预警的功能。实验表明,该方法具有原理简单,计算是小,实时性强的特点。     

基于立体视觉的机器人手眼无标定三维视觉跟踪

本文在未标定手眼关系及摄像机模型的情况下,建立了机器人立体视觉跟踪问题非线性视觉映射关系模型,并据此设计了基于人工神经网络的视觉跟踪控制器．仿真结果表明该算法能完全消除稳态跟踪误差,具有很强的环境适应性和容错能力,算法简单,易于实时实现．     

基于立体视觉的机械手未知平面内曲线跟踪

为了提高机械手应用的灵活性,增强机械手对动态环境的适应能力,降低机械手对工件位置的依赖性,采用立体视觉技术对未知平面的法线方向进行估计,根据工程应用中对末端执行器的速度以及位姿的实际要求,采用PID控制策略控制机械手末端执行器与工件之间的相对位姿.进行了仿真实验以验证所提方法的有效性,结果表明:该方法能够实现末端执行器和工件之间相对位姿的动态控制.     

基于图像的机器人指尖跟踪过程仿真分析

对机器人指尖运动轨迹的视觉跟踪是智能机器人手势识别研究的关键.在多自由度机器人指尖跟踪过程中,由于自由度较高,指尖运动速度很快,指尖在运动终端的变化细微、灵活.利用传统的算法进行指尖图像跟踪时,需要连续、形状运动关联的特征才能完成跟踪,在较高自由度运动的情况下,指尖的运动终端图像特征的突变性因为无法以连贯的图像特征形式被捕获而被忽略,导致指尖跟踪图像与指尖终端的实际运动过程存在较大偏差,跟踪准确性下降.提出一种新的机器人指尖图像定位跟踪方法.针对采集到的指尖跟踪图像进行初始化处理,获取图像的高频部分和低频部分的向量,针对上述向量进行小波变换处理,实现指尖图像的去噪处理,提高了图像的质量.对指尖跟踪图像像素进行归一化处理,为指尖跟踪提供了准确的数据基础.利用线性分析的方法,对图像中的指尖运动轨迹区域进行准确分割,实现了指尖运动轨迹的准确跟踪.实验结果表明,利用改进算法进行指尖跟踪,能够有效提高跟踪的准确率.     

基于双目立体视觉的船舶轨迹跟踪算法研究

双目立体视觉模型通过模拟人眼可以实现对目标距离的测量。为了获得水上船舶实时的运动状态,提出了一种基于双目立体视觉的船舶轨迹跟踪方法。首先,通过摄像机标定、线性空间点三维重建可以测得以相机为中心到船舶的距离,得到船舶的部分运动轨迹;其次,在双目立体视觉测距系统的基础上采用常速(Constant Velocity,CV)模型的方法对船舶运动建模;最后,对建立的船舶运动模型利用强跟踪卡尔曼滤波(Strong Tracking Kalman Filter,STKF)船舶轨迹跟踪的方法跟踪船舶的轨迹并估算目标船舶实时的运动状态。实验结果表明,基于双目立体视觉的船舶轨迹跟踪的方法能有效地跟踪船舶轨迹且适用于工程应用的需求。     

实时立体视觉系统中的深度映射

目的 为减少立体图像中由于水平视差过大引起的视觉疲劳。针对实时渲染的立体视觉系统,给出了一种非均匀深度压缩方法。方法 该方法在单一相机空间内,通过不同的投影变换矩阵生成双眼图像,水平视差由投影变换来控制。为减少深度压缩造成的模型变形而带来的瑕疵,将不同深度区域内物体施以不同的压缩比例;将相机轴距表示为深度的连续函数,通过相机轴距推导出在单一相机空间内获取双眼图像的坐标变换,将深度压缩转换为模型的坐标变换,从而保证压缩比例的连续变化。结果 实验结果表明,该方法能有效提高立体图像的质量。结论 该方法简单、高效,可应用于游戏、虚拟现实等实时立体视觉系统。     

基于时间上下文跟踪学习检测的指尖跟踪方法

针对在基于视频的空中签名认证系统中,现有方法无法满足指尖跟踪的准确性、实时性和鲁棒性要求的问题,在对比研究目前常用的多种跟踪方法的基础上,提出一种基于时间上下文的跟踪-学习-检测(TLD)方法。在原始TLD算法的基础上引入时间上下文信息,即相邻两帧间指尖运动具有连续性的先验知识,自适应地缩小检测和跟踪的搜索范围,以提高跟踪的速度。对12组公开的1组自录的视频序列的实验结果表明,改进后的TLD算法能够准确地跟踪指尖,并且跟踪速度达到43帧/秒;与原始TLD跟踪算法相比,准确率提高了15%,跟踪速度至少提高1倍,达到了指尖跟踪的准确性、实时性和鲁棒性要求。     

基于深度图像信息的指尖跟踪与轨迹识别

针对基于传统摄像头获取的二维图像难以准确区分复杂环境下目标和背景的问题,提出一种利用Kinect摄像头对复杂背景下手指指尖的跟踪算法,并对指尖跟踪的轨迹进行识别。首先利用Kinect获取的深度图像信息对手部进行分割和指尖检测;然后利用压缩感知方法对跟踪目标进行特征提取,通过朴素贝叶斯(NB)分类器分类跟踪目标和背景;最后,通过支持向量机(SVM)方法对跟踪的轨迹进行识别。实验结果表明,提出的方法能够成功地跟踪手指指尖的位置,同时能够准确识别出指尖跟踪的轨迹。     

基于线条特征的双目立体视觉系统

本文阐述了一个以线条特征为匹配基元的双目立体视觉系统.匹配算法以环境相似性度量为核心,以多层表示为基础,采用由粗而精的控制策略,通过预测、归并、分解、传播四过程实现.匹配算法考虑到实际环境中的双目立体图象的非理想性及抽取出来的线条特征的非完整性,允许某种程度的纵向偏差,引入中心主轴概念,在分解过程中建立对应,计算视差.首先由前三个过程建立起可靠的粗层次的对应,称之为骨架对应,然后利用连续性约束假设将骨架对,应的结果由传播过程逐级传播到整幅图象中去.     

基于立体视觉的多摄像位空间定位系统研究

基于多摄像位的空间定位系统主要由摄像机标定、立体匹配、基于点的三维重建三个部分构成,主要围绕这三个部分对空间定位系统进行研究.首先,本文采用基于平面标定模板的摄像机标定方法,通过实验和计算来获取摄像机的参数,实现对摄像机参数的标定.其次,使用Birchfield算法研究该系统的立体匹配环节,试验结果得到了视差图.最后,...     

基于立体视觉的立体拍摄参数自动获取方法

现有的3D摄像机在立体拍摄过程中参数调整困难,难以保证左右2台摄像机动作的协调性和一致性。针对该问题,提出一种基于立体视觉的立体拍摄参数自动获取方法。由4台全方位视觉传感器构成的全景3D摄像机获取全景立体图像,通过立体图像处理技术自动获取立体拍摄所需要的汇聚点位置、拍摄距离、焦距以及光圈系数等参数。实验结果表明,该方法能有效保证焦距、拍摄方向、拍摄角度和3D深度等3D拍摄参数的一致性,解决3D拍摄过程中2台摄像机在拍摄动作以及立体景深参数调整等协调难的问题,在拍摄3D全景视频图像的同时进行3D特写视频图像的拍摄,实现在显示器上全景点控的自动3D特写视频图像拍摄。     

基于立体视觉的串联机器人跟踪检测系统

建立一种六自由度串联机器人视觉跟踪检测系统框架,包括图像采集、摄像机标定、机器臂跟踪检测、机器臂位姿建模与计算等。提出利用CamShift算法对机器人进行在线粗跟踪,搜寻和画定出机器臂操作器在当前窗口的区域位置。对跟踪到的机器臂按照SURF算法进行特征提取与立体匹配。该方法被用于对串联机器人位姿检测进行实验。实验结果表明,2种算法的结合适用于六自由度串联机器人在空间复杂运动的跟踪检测。     

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.     

基于改进遗传算法的立体视觉系统标定

立体视觉系统的摄像机标定是一个多参数、非线性的复杂函数优化问题,传统优化方法很难解决。论文对标准遗传算法的编码方式进行了改进,经过改进后的遗传算法具有变量搜寻区间的自适应调整能力,在保持染色体编码长度不变的情况下,能同时满足变量搜索空间大小和编码精度的要求。利用改进了的遗传算法对双目视觉系统摄像机进行标定的结果表明,该算法能有效地实现高维寻优空间的近优解搜索。     

基于新型双目机构的立体视觉系统标定

为了获得更大的摄像机视野和更高的系统鲁棒性，研制了一种新型的双目机构；并以此机构为核心搭建了立体视觉系统，之后对整个系统进行了标定．为有效地消除图像的畸变，提出了一种显—隐式畸变校正方法；此方法可以同时校正图像的径向和切向畸变，用最小二乘法即可求解．提出了一种简单而精确的分步旋转法来校准左右图像的极线．实验结果表明，经过显—隐式畸变校正方法和分步旋转法处理的立体图对，可以满足立体匹配的要求．     

双目立体视觉系统的精度分析

为提高双目立体视觉系统的测量精度,分析双目视觉系统的工作原理以及该系统各个环节的误差模型.通过提高标定模板的精度、增加标定图像,可以减小标定误差及图像校正行对齐误差.分析图像识别误差对视觉系统测量精度的影响,导入视觉系统的结构参数与测量误差之间的关系,从而确定结构参数对测量精度的作用.讨论物距对测量精度的影响,并给出合...