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针对基于尺度空间对图象保持不变性的SIFT算法在双目立体视觉应用时实时性差、误匹配等问题,提出一种运用Harris-SIFT算法进行双目立体视觉定位方法.通过介绍双目立体视觉的模型原理,利用Harris-SIFT算法从左右摄像机分别获取的图像中检测目标,并获取匹配目标的特征点,对两幅图像中目标物体的坐标标定,通过计算可得到目标物体的深度距离,还原其三维信息.实验证明,运用Harris-SIFT算法使该系统的实时性能和距离精度得到提高. 相似文献
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为解决双目视觉中立体匹配困难、效率低的问题,提出了一种基于角点检测的人工匹配方法实现双目视觉测距。首先介绍了双目测距基本原理,对摄像机进行了标定,并采用Bouguet 立体校正算法对双目视觉系统进行立体校正;然后采用J.Shi 和C.Tomasi提出的角点方法对立体校正后的左右摄像机图像中被测目标上的同一特征点进行了亚像素级角点提取,并利用提取的匹配角点坐标结合双目视觉测距公式实现距离测量。 相似文献
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为解决双目视觉中立体匹配困难、效率低的问题,提出了一种基于角点检测的人工匹配方法实现双目视觉测距。首先介绍了双目测距基本原理,对摄像机进行了标定,并采用Bouguet立体校正算法对双目视觉系统进行立体校正;然后采用J.Shi和C.Tomasi提出的角点方法对立体校正后的左右摄像机图像中被测目标上的同一特征点进行了亚像素级角点提取,并利用提取的匹配角点坐标结合双目视觉测距公式实现距离测量。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2017,(4)
视觉是人类获取周围环境信息的重要手段,当用双眼去观察不同物体的时候,会有远近之分。双目立体视觉系统就是仿照人的双眼去感知距离,具体实现过程如下:双目视觉系统的摄像机标定、双目摄像机同时获取图像、图像预处理、特征点提取、特征点匹配和空间坐标计算。本文从双目视觉系统的原理出发,推导了双目视觉系统的数学表达式,分析了几种不同的特征点提取方法,提出了F-HARRIS方法,提高了计算效率,利用双向交叉匹配办法匹配特征点,在利用几何约束,剔除误匹配点,原理简单易懂,效果比较理想。试验中采用畸变效应小的摄像机(即不考虑畸变),且摄像机已做过标定;图像预处理就是一些简单的平滑滤波;图像分辨率为2048*1536。 相似文献
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搭建双目平行系统完成对物体的距离测量.经过图像采集、摄像机标定、立体校正、立体匹配四个步骤得到被测物体的视差图,从而求得被测物体的三维坐标.利用两种匹配算法来进行立体匹配,为使结果对比明显,在以往黑白视差图的基础上,输出彩色视差图.同时,为提高匹配精度,做了去噪和光照对比实验.最后,对测量实验进行误差分析,以验证实验结果的准确性.结果证明:误差范围控制在1 mm之内,是有效可行的. 相似文献
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设计了一种基于双目视觉的目标自动跟踪系统。该系统通过双目相机获取图像信息后,先利用Yolov5s实时检测算法快速识别目标,再利用核相关滤波法对目标进行跟踪,最后采用半全局立体匹配算法结合加权最小二乘法进行目标深度的测量,获取距离信息和位置。根据目标位置控制系统的速度和方向,使系统与目标保持相对方位和设定的距离,实现自动跟踪。从结果上看,采用了该系统的拍摄机器人可以执行危险任务,解决安全问题。 相似文献
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《现代电子技术》2019,(4):112-116
快速获取复杂形状目标的完整三维点云,重构目标的三维模型是目前智能检测和机器人识别与定位的关键技术和难点。基于立体视觉,提出一种图像预处理和优化半全局立体匹配过程的方法。该方法设计了图像预处理算法,与半全局立体匹配和点云配准算法配合使用,获取复杂形状目标完整的三维点云。搭建了硬件实验平台和旋转工作台,获取多角度下目标的左右图像对,在此平台上开发了一套基于双目视觉的点云获取系统,并以复杂形状的齿轮为实验对象对该系统进行测试。测试结果表明,该方法生成的物体三维点云效果良好,为目标三维重构提供方法和理论,实用性较强,并且系统运行速度快,算法处理过程可行。 相似文献
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双目视觉的识别测距主要通过双目视觉系统模拟人的“双眼”,从而获得物体的形状和距离的远近。文章提出一种目标识别测距系统,构建卷积神经网络模型,利用图像处理技术识别目标以及三角相似原理计算目标距离,最后达到识别和检测的目的。实验结果表明,所设计的目标识别测距系统能够同时保证特定目标的检测和测距,具有一定的研究意义。 相似文献
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研究了基于大尺寸视觉测量系统的结构参数优化问题,图像传感器CCD外部姿态的优化布局可以提高测量精度。建立双目视觉测量系统结构的数学模型,对有效视场约束条件进行了数学描述。利用Matlab软件对不同结构参数进行仿真计算,结果表明被测点越靠近有效视场中心测量误差越小,而基线距越大以及基线与光轴夹角越大所产生的误差越大。最后,通过试验验证了摄像机外部姿态的误差影响特征正确性,从而为双目视觉测量系统的现场布置方法提供了依据。 相似文献
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光栅式双目立体视觉传感器的难点之一在于立体匹配问题,为此,提出了一种基于极线约束和空间点最小距离搜索的立体匹配方法.该方法将光栅式双目立体视觉传感器看作两个光栅结构光传感器,分别标定后可测定光条中心点关于某个结构光模型的三维坐标,若两点匹配,则其三维坐标间的距离理论上为零.引入极线约束,在左摄像机成像光条上找一个特征点,在右摄像机所成像中便可计算出一条极线与之对应,在极线与各光条中心的交点中寻找匹配点.该方法在三维空间进行匹配,计算量小,能够实现点与点的唯一匹配.仿真实验表明了该方法的有效性. 相似文献
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提出了一种检测运动目标的新思路:虚拟双目视差法.用一个固定的摄像机检测运动目标,拍摄连续的两帧图像,可以将这种情形看作:目标是静止的,而摄像机在两个不同的位置对目标进行拍摄.于是连续两帧图像,可以看成是一个摄像机在原来地方拍摄的一帧图像和另一个摄像机在目标运动反方向的目标运动距离处拍摄的图像.虚拟双目视差法就将单摄像机的运动目标检测转化为双摄像机的静态目标检测.利用双目视觉的图像匹配技术对连续两帧图像进行匹配,匹配所求得的双目视差大小就是运动目标的运动距离,双目视差的反方向就是目标的运动方向.该方法通过实际公交车的序列图像进行了检测,证明了其良好效果. 相似文献
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提出了一种利用单目视觉识别目标并且进行精确的三维定位,用于机械手对目标的精确定位.首先通过模板匹配的方法在图像中识别出目标并计算其中心坐标,然后分别在相同高度和水平的四个相隔一定距离的位置上采集目标图像,根据目标在图像中的位置变化,结合平行双目视觉原理与小孔成像的缩放比例关系,计算摄像头距离目标的深度距离.该系统易搭建、成本低,定位精度较高. 相似文献
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基于双目视觉的医疗机器人摆位系统测量方法 总被引:3,自引:3,他引:0
为了实现精确放疗过程中精确定位和肿瘤位置的精确测量,建立了基于双目视觉的医疗机器人摆位测量系统,并对系统所采用的摄像机标定方法、标记点识别及其三维坐标计算、摆位系统的位置验证等算法进行研究。建立基于双目视觉的医疗机器人摆位测量系统;提出了一种对摄像机采用基于平面棋盘格和立体标定模板相结合的摄像机标定新方法;采用Roberts梯度算子对图像分割的方法,识别标记点中心并计算其三维坐标;通过比较基于双目视觉计算和三维坐标测量仪器测量的各个标记点三维坐标的摆位误差,实现放疗过程中位置验证和精确摆位。实验结果表明:摄像机的标定精度为36.5×10-3 mm和各个标记点的三维坐标平均偏差为δX=0.573mm、δY=0.495mm、δZ=0.430mm,测量方法可获得较高的标定精度和摆位精度,能满足精确放疗对高精度摆位系统的临床需求。 相似文献