基于极线校正逆变换的立体匹配算法研究

匹配是立体视觉中一个重要问题,它通常是在图像极线校正的基础上实现的.常用的校正方法会造成投影变换后图像拉伸不均匀,从而影响后续模板匹配的精度.为此提出一种基于极线校正逆变换（反校正）的立体匹配方法,它以校正后的图像进行开窗搜索,但针对窗内的图像坐标进行反校正,提取校正前的像素灰度值,最后进行模板匹配.仿真和实验结果证明,文中提出算法的匹配效果比较理想,生成的视差图要比传统算法精确.     

基于双目视觉测距的限速系统实现

对前方车牌进行定位,在特定区域进行特征角点提取及匹配,利用双目对前方车辆进行测距的原理,通过智能限速或急刹车的方法,达到保持车距的目的。实验表明,将双目测距应用到保持车距的实际应用中是可行的,精确度满足一定的要求,具有广泛的应用前景。     

基于单个摄像机的双目立体视觉测距技术研究

双目立体视觉测距关键是如何找到准确的匹配点.本文介绍了利用单个摄像机在导轨上滑动来实现双目视觉系统并且利用提取目标上的角点作为匹配点来实现双目立体视觉测距的方法.该方法简单可靠,实验结果证明了此方法的有效性.     

利用双目视觉视频的实时三维裸手手势识别

为了解决三维裸手手势识别算法识别率低、易受类肤色物体干扰的问题,提出一种利用双目视觉视频的三维裸手手势识别算法．首先依据双目视觉原理推导出三维空间内手势深度与手势面积的关系,基于此关系对三维手势进行快速识别．为进一步降低算法复杂度,根据极线约束规则提出一种只计算手势质心匹配点的立体匹配算法．实验结果表明,与现有算法相比,所提算法性能在处理速度、识别准确率、鲁棒性方面均有明显提高．同时,提出的算法具有较强的开放性,可进一步根据需求定义、添加需识别的三维手势．     

双目立体视觉技术研究

系统地介绍了立体视觉研究的基本原理和内容,指出双目立体视觉技术的实现分为图像采集、摄像机标定、特征提取、立体匹配、三维重建几个步骤,分析了各个步骤的技术特点,并对摄像机标定、特征提取、立体匹配关键技术进行了深入的研究,最后对双目立体视觉技术的应用和发展做了分析与展望。     

平行多基线立体视觉图像校正

介绍了现有双目立体视觉校正算法的原理和过程,分析了其应用于多基线立体视觉系统的局限性,得出其产生原因是各摄像机光心位置不共线造成图像平面不共面.保持三目立体视觉系统中两个摄像机的光心位置不变,利用光心和基线构建三角形,将第三个摄像机的光心投影到前两个摄像机光心连线构成的基线上,使各摄像机的光心共线,然后使用双目视觉校正算法对三个摄像机进行校正.结果表明,算法可正确有效地校正平行三目立体视觉图像对,并可推广至摄像机数目多于三个的平行多基线立体视觉系统.     

利用极线约束方法实现图像特征点的匹配

点匹配一直是计算机视觉和模式识别领域中的一个重要问题。通过对双目立体视觉测量数学模型的研究，在2副图你中特征点数相等的情况下，基于极线约束等理论，给出了一种解决图像特征点匹配的新方法，对三维空间中的离散点在2个视平面上的投影点进行了正确的匹配。实验结果表明，该方法效果良好，具有实用价值。     

基于双目立体视觉的纱线运动参数识别

针对目前运用传统接触方法难以准确、无干扰测量纱线运动参数的问题,提出基于双目立体视觉的纱线运动参数识别方法。采用双目高速相机采集运动纱线图像,开发双目高速同步抓帧存图程序;利用高精度标定板进行双目标定;经滑动窗口和线面交点方法定位纱线测试点;对极线校正后严格行对准的像对使用块匹配、原始和改进半全局块匹配等立体匹配算法计算深度图,并采用视差原理求得纱线测试点空间位置坐标;结合存图时刻求得纱线运动参数。实验表明,本文方法得到的纱线运动参数中位移误差均值为0.132 mm,与实际情况吻合良好。     

双目立体视觉匹配技术综述

立体视觉匹配技术是立体视觉研究的核心问题。立体匹配方法在不同的应用领域有着不同的应对策略。介绍了双目视觉立体匹配技术的原理和一些研究关键点。通过总结现有各种算法的优缺点,对基于区域的立体匹配算法和基于全局的立体匹配算法进行了深入论述和研究,最后对立体匹配算法的未来发展做了展望。对研究者选择立体匹配算法有一定参考意义。     

基于双目视觉的激光位移传感器标定方法

为了提高激光位移传感器在工业机器人末端坐标系下的标定精度,提出基于双目视觉的激光位移传感器标定方法. 该方法通过双目视觉技术重建激光光束投影在平面上的光斑位置,利用手眼标定参数将光斑位置转换至机器人末端坐标系,同时利用最小二乘方法将光斑拟合成光束直线,获得机器人末端坐标系下的传感器光束方向及零点位置以完成标定. 该方法可同时标定机器人末端上的多个激光位移传感器,无须采用有精度要求的辅助工件标定,具备精度高,鲁棒性强优势. 基于标准球的精度评价实验结果显示,在3倍标准差范围内该方法标定后的激光位移传感器测量精度范围为0.038 6±0.025 8 mm,满足机器人加工要求.     

基于全方位视觉的快速实时人体检测

针对目前在大范围内难以快速地实现人体目标检测的问题,提出了一种基于全方位传感器（ODVS）的快速检测人体的理论与方法．在人体建模上,首先将人体简化为矩形,针对人体在不同区域半径,通过ODVS标定来建立不同形状大小的人体矩形模型;最后,时前景运动目标对象进行面积属性与形状属性的判断,对于在区域半径中不符合标定的矩形模型的前景运动目标区域,作垂直方向的投影以及人脸肤色的二次综合判断,从而实现快速的人体检测．提出的人体检测的方案可方便的实现在大监控领域中检测是否有人、有多少人以及在什么方位,为全方位的捕捉人体信息、提高人体检测精度提供了一种新手段。     

CCD视觉传感器及图像处理技术在焊缝自动跟踪中的应用

应用程序设计语言VISUAL BISIC研究开发了一种在电弧焊过程中进行轨迹跟踪的实时图像处理方法,由CCD面阵摄像机在焊接点之前摄取坡口图像,通过图像采集系统和计算机软件处理,得到坡口中心位置,以肖妆坡口中心相对初始坡口中心的偏差量为检测量,据此指引焊抢运动进行实时跟踪,轨迹跟踪精度可达0．5mm,如果用多台摄像机同时摄像,则可以检测出三维信息,大大提高跟踪精度。     

柔性视觉检测系统及其相关技术研究

介绍了柔性视觉检测系统的基本结构 ,提出了通过被检测对象的CAD设计数据作为先验信息建立视觉检测模型、基于最优化思想进行视觉检测过程规划等技术方法 ,这些方法是实现柔性视觉检测的技术基础     

计算机视觉中的几何不变性及其应用

对基于几何框架下不变性理论的原理及几何框架作了综合性的评述．讨论了目前在计算机视觉中该理论的主要研究内容及应用领域,介绍了今后的研究方向．     

平面八节点等参元的应力修正及其在墙梁分析中的应用

研究连续墙梁编制了专用有限元分析程序QLF,程序中采用平面八节点等参元．如采用有限元法公式直接计算单元节点处或3×3Gauss点上的应力,精度较差．本文建议按2×2Gauss点上应力值来插值计算单元内任一点处应力．若干算例表明,采用上述建议方法对应力计算进行修正,得到了满意的结果,并利用程序对单跨墙梁和两跨连续墙梁进行了计算分析．     

小脑神经网络及在机器人传感器中的应用

现有的小脑神经网络存在算法复杂、泛化精度低、收敛性差等缺点,无法直接在测量技术中使用和实现.本文研究了一种单输入单输出的小脑神经网络(SISO-CMAC),模型算法为直接地址映射,以输入v的量化值为地址,建立起输入v与权重w的关系.另外,通过对输入v进行模糊化,增强泛化能力,并使得每次学习只要调整2个权值.SISO-CMAC具有收敛速度快、算法简单的特点,可以在单片机上实现.最后,将SI-SO-CAMC用于机器人位置、速度传感器的信号细分,取得了满意的效果.     

微生物传感器技术及其在水质分析中的应用

介绍了微生物传感器技术原理，概述了它在水质分析中的应用，例如：BOD、NH3、NH4^ 、NO2^-、NO3^-等项目分析及毒物测定和毒性评价等，指出微生物传感器目前所存在的一些不足之处．并提出几点改进意见．     

不同分辨率图象的计算机复合方法与效果

以往对不同分辨率图象进行复合时,不管工作如何细致,图象配准得如何精确,由于不同分辨率的影响,使复合产生的新图象质量受到很大影响。 作者结合“75”国家科技攻关项目:多种遥感数据的综合分析,研制了一种新颖和有效的复合方法——IHS变换复合法,使计算机复合处理获得十分理想的图象,在地质与地学信息提取方面获得十分满意的效果。这一方法为多种遥感图象及各种遥感与非遥感图象的复合与综合显示开辟了一条有效的新途径。     

信息融合中传感器可信度的动态确定及应用

基于经典冲突系数和证据距离函数给出的修正冲突系数,提出了确定传感器动态可信度的方法.将所提出的方法应用到目标识别系统中,算例表明:所提出的方法可以根据系统收集的传感器报告来确定各个传感器报告的可信度,在证据高度冲突情况下也能够正确识别目标.     

Harris-SIFT算法及其在双目立体视觉中的应用

为了降低尺度不变特征变换(SIFT)算法的复杂度,提高算法的实时性,克服算法提取的特征点不是角点的缺点,该文提出了一种新的Harris-SIFT算法。该算法首先用Harris算子提取图像的特征点,然后为每个特征点定义主方向,最后将特征描述子的坐标旋转到与特征点的主方向一致,计算出每个特征点的特征向量描述子。双目立体视觉图像匹配实验结果说明了该算法的有效性。