立体视觉中的三目匹配方法研究

本文提出了利用金字塔图传播匹配的三目基元立体视觉方法．该方法中匹配起始三 元组的选择建立在透视投影的可靠基础之上,而进行传播匹配可以加速计算,并避免了可能 的误匹配．传播匹配利用立体图像组在二值边界图像金字塔图中的结构相似性,而整个匹配 结果的考察与认定是通过传播率的比较实现的．该方法能够有效地克服双目立体视觉方法的 某些本质局限性,确保匹配结果精确可靠．     

立体视觉匹配技术

立体视觉匹配技术是计算机视觉领域中最为关键的研究分支。根据匹配基元的不同,立体视觉匹配算法分为区域匹配、特征匹配和相位匹配三大类。其中,相位匹配是近二十年才逐步发展起来的一类匹配算法。以往关于立体匹配算法的综述文章对相位匹配这类新型算法几乎没有系统的阐述,而且很少从算法设计的角度分析和比较现有的立体视觉匹配技术。该文将算法设计过程分成三个步骤,在各个步骤中采用由个性至共性的分析手段,对三类立体视觉匹配算法进行了详细的评述,包括它们的理论依据、基本特性和改进策略的分析和比较,表明各类匹配算法的设计具有自身的发展特性。另一方面,“不适定”视觉问题普遍存在于各类匹配算法中,因此它们对算法设计的优化又存在着许多共性。文章通过由点至面的分析过程,旨在为算法设计者从综合思考的角度去优化算法提供技术借鉴,包括匹配基元自身缺陷的克服和普遍存在的不适定视觉问题的解决。此外,算法的完善和更佳算法模型的推出还依赖于科学的算法评价手段,文中根据不同用途对算法评价方法进行了分类,使算法性能的评估有了科学的指导方法。     

简化的SIFT算法在双目立体视觉中的应用

图像均匀匹配是双目立体视觉领域研究的重点。本文用SIFT特征匹配算法处理立体匹配,并利用构造圆环形窗口以及12维向量表示一个特征点的方法,既保持SIFT算法的尺度不变性,又有效降低了算法的复杂度,提高了算法实时性。     

立体视觉与体视匹配

本文简要地介绍了立体视觉和体视匹配的研究内容和研究方法。回顾了立体视觉的发展过程。重点讨论了基于区域的和基于特征的二种体视匹配方法。总结和分析了立体视觉所面临的技术难点及其发展动向。     

立体视觉研究的进展

立体匹配是计算机视觉领域最为关键的重要分支，根据匹配基元的不同，立体视觉匹配算法可分为区域匹配、特征匹配和相位匹配三大类。该文对三类匹配算法进行了详细的评述，包括它们的理论依据、基本特征和改进策略。     

双目立体视觉系统中的三维重构建模

三维重构建模是立体视觉系统研究的重要任务之一。摄像机内外参数的标定、图像特征点提取、极线校正及其特征点的立体匹配是三维重构建模技术的关键。本文总结了近年来三维重建的研究结果和方法,提出了其关键技术的解决方法,对三维重构建模的难点和发展趋势作了说明。     

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.     

双目立体视觉中的图像匹配方法研究

对目前匹配能力很强的基于SIFT特征的图像匹配方法进行研究,并在该方法中加入极线约束,有效去除了大部分虚假匹配。提出以特征匹配与区域匹配相结合、边缘特征与角点特征相结合的立体匹配方法。实验证明该方法不仅能够有效地缩短匹配时间,还能达到较高的匹配精度。     

双目立体图像的快速匹配值计算方法

立体视觉计算过程中的匹配值计算极其耗时,整幅图的匹配值由各个参考像点的匹配值计算构成,因此,如果能够将前后两次参考像点的匹配值计算中重复的部分提取出来,那么就可以节约部分计算时间。将前后两次匹配值计算所涉及的领域像素分布情况分析清楚,结合所选取的计算步骤,将各个子步骤的中间输出结果缓存起来,以便下一次计算时直接使用而不需重新计算。如果匹配所用的邻域子图与整幅图相比非常小,则这种类似于流水作业的时间重叠计算方式可以获得很好的加速性能,同时该加速性能也会随着邻域尺寸的加大而提高,这得益于所省略的中间计算步骤较多的原因。     

用金字塔图法匹配边界图象的三眼立体视觉方法

本文在分析了双眼立体视觉面临的本质困难之后，提出了用金字塔图法匹配特征基元的三眼立体视觉方法，这种方法由于建筑在透视投影几何原理的稳固基础上，无须任何先验限制，也不以图象相似性为基础，故可较好地解决精度与匹配难度的矛盾，且运用金字塔图法进行匹配传播使在保证精度的基础上，匹配速度大大提高，对计算机人工图象的匹配结果表明，误匹配率几乎为零，且有较高的匹配速度和精度。     

立体视觉的微分几何约束与特征匹配

本文在微分几何的统一框架下导出视差，边缘方向和曲率在体视图对上差值或变化的概率分布，在适当的风险下求得相应的匹配界限；视差梯度界限、方向界限和相对曲率界限，从而得到了立体视觉匹配中非常有力的约束条件。据此我们提出一个两步的体视匹配算法，在要素匹配阶段，采用相对较小并与视差相关的匹配界限快速搜索初始匹配；在松驰匹配阶段，形状连续性是唯一的匹配准则，两步匹配过程都借助了投票表决的方法，实验结果表明我们     

利用BLI快速相关的机器立体视觉方法

本文提出了两种BLI快速相关算法.一种是利用差累积向量,另一种是利用持续行程编码.对两种快速算法的计算量进行了分析,它们比经典二值图象相关技术快几十倍.对立体视觉连续性与唯一性原理在二值拉普拉斯图象相关方法中的具体应用提出了规划.实验结果证明了本文方法的有效性.     

手眼立体视觉的算法与实现

传统的定位方法要求标定出摄像机的内外参数,本文基于直接将图像坐标映射到机器 人参考坐标的“黑箱”思想,提出了末端执行器到机器人参考坐标系的一个恒定旋转矩阵． 使用恒定旋转矩阵使得目标三维定位的算法与标定参数的过程大大简化,同时具有较高的定 位精度．本文提出的三维目标定位方法同样可应用于移动式装配机器人和移动式操作手臂中 ．     

基于双目立体视觉的集装箱卡车定位方法研究

针对目前存在的集装箱卡车(以下简称集卡)定位方法无法有效地解决集卡准确定位以及箱距计算等问题,提出一种基于计算机视觉的集卡定位系统方案.实验表明,该方案能提供准确、及时的集卡定位引导信息,能够极大提高集装箱的装卸效率.     

双摄象头三维视觉系统

本文介绍了一种较实用的双摄象头三维视觉系统.主要讨论了视场内具有六个自由度物体的定位问题.系统以Frei和Chen方法抽取边缘,并运用了非均匀量化和预加重技术.采用了改进的Moravec兴趣算子法,实现了特征点的自动抽取.基于边缘的序贯分层配准法大大缩短了配准时间.在用三维数据获取物体姿态时.根据刚体运动总结的规则解决了工作特征点和模型点匹配时的组合爆炸问题和多义性问题.     

基于双目视觉的光纤定位研究

本文介绍了一种在光纤对接系统中用于光纤粗定位的视觉子系统．文章以双目视 觉的应用为背景，详细论述了视觉系统的硬件配置和软件开发，包括系统标定、图象处理、 特征提取、三维计算的具体步骤．提出了改进的Hough变换算法，能够较为准确的定位图象 中的两根光纤．     

快速对称多窗口正交三目立体匹配

提出了一种对称多窗口正交三目立体匹配算法,利用双目立体视觉中有效的对称多窗口（symmetry multi-window,SMW)方法视差估计的不确定度,在正交三目立体匹配中融合通过SMW方法得到的水平和垂直两个图像对的视差计算结果形成新的视差图。在实现三目立体匹配的同时提出了双目SMW立体匹配方法快速算法,使得计算一对立体图像的9个窗口两个方向（从左到右和从右到左）ZNCC的速度和计算一个ZNCC相当,计算时间约只有原来的1／18。通过对实际的三目立体图像组的实验,结果表明相对于单纯的双目SMW方法,在遮断区域、单方向平滑区域都得到了具有鲁棒性的视差估计,而且计算速度令人满意。     

基于SIFT特征与区域相结合的双目视觉匹配算法

以SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性的特点,使用双目视觉系统从两个不同的视觉角度采集立体图像对,提出基于SIFT特征匹配和改进的区域匹配相结合的匹配算法。该方法确定符合SIFT特征的边缘为可靠特征点,并确定其视差;根据视差梯度原理确定其他点的视差,最后生成稠密的视差图。实验结果表明,SIFT特征与区域相结合的匹配算法的引入,提高了特征点视差的准确性,一些弱纹理区的匹配也有所改善。