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.     

基于汇聚立体视觉的图像校正算法

通过分析汇聚立体视觉系统立体图像间的几何关系,提出了一种简单快速的图像校正算法,该算法利用矩阵的ＬＵ分解法,直接求解校正的转移关系矩阵．将立体视觉中对极几何的匹配关系变为图像扫描线的一一对应关系,从而将沿对极线搜索匹配点的过程变为沿图像行搜索的过程．实验表明该算法简单有效,具有较强的实用价值．     

基于宽基线立体视觉的远距离三维重建

针对月球车视觉导航中远距离场景的三维重建问题,提出一种基于相机自标定的宽基线立体视觉方法.该方法首先提取立体图对的尺寸不变性(SIFT)特征并进行匹配,得到特征点对应关系;再使用外极线几何约束描述立体图像校正的直射变换,对其Sampson误差使用Levenberg-Marquardt(LM)算法求得最小二乘最优解,完成相机参数估计和图像校正;对校正后的图像使用种子像素视差扩张算法进行宽基线立体匹配,根据匹配得到的视差完成目标场景三维重建.实验表明:该方法解决了月球车相机的现场标定难题,并能够解决宽基线立体视觉面临的光照差异、透视畸变、遮挡等问题,对远距离山脉等自然场景的三维重建效果良好,重建精度较高.     

双目实时目标三维测量实现方法的研究

为了解决目标匹配困难、匹配效率低等问题,提出了一种基于双目立体视觉的实时目标特征匹配算法——绝对窗口误差最小化(CAEW).首先,在研究摄像机基本原理后利用张氏标定法解决摄像机的标定,并对最终标定数据采用Bouguet算法进行双目立体校正;然后,利用Ada Boost迭代算法训练目标检测器实现目标检测.将CAEW算法与常用的尺度不变性的特征点检测和匹配(SURF)的效果评估进行比较分析,结果显示CAEW算法的效果评估能达到90%以上,这一指标有明显提高,可以很好地满足双目实时目标匹配的需求.通过CAEW与SURF算法实验对比,进一步说明了减少不必要的全局性图像像素点处理可以提高匹配速度.     

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RANSAC算法的立体视觉图像匹配方法

针对大尺寸立体视觉测量中存在较大视差和透镜畸变等因素导致极线约束匹配率低的问题,提出了将图像校正与随机采样算法相结合的立体视觉图像匹配方法.对立体图像对进行线性校正,建立初始匹配点集;采用随机采样算法估计图像对之间的基本矩阵,恢复原始图像对之间的对极几何约束关系,剔除初始匹配点集中未匹配和误匹配的特征点,从而获得精确的匹配点集.该方法已应用于合成孔径雷达(SAR)大型可展开微波天线网面的实际测量,匹配率高于96%.     

基于异构多核构架的双目散斑3维重建

本文提出一种基于异构多核构架的双目立体散斑三维重建方法。该方法在构建双目立体视觉模型基础上,辅助投射白色散斑结构光,然后通过采集高分辨率双目散斑变形图像,经过极线校正后,运用零均值归一化互相关函数(ZNCC)作为相关算法的匹配代价函数,对传统的ZNCC快速计算方法进行修改并将其移植到异构多核处理器Myriad2上,实现了高精度物体三维重建效果。使用该方法进行三维物体重建可有效克服传统立体视觉算法对弱纹理区域重建效果较差的缺点,并借助异构多核构架处理器的自身特点,重充分发挥其强劲的并行运行能力,在不损失系统重建精度的前提下,使系统运行时间极大缩短,对系统的重建效率具有较大提升。     

双目立体视觉的无人机位姿估计算法及验证

针对无人飞行器在未知复杂环境下的导航问题,提出了一种基于双目立体视觉的无人飞行器位置和姿态估计算法。用双目摄像机采集立体图像序列,对图像进行立体校正后使用Harris算法提取特征角点,用NCC算法获取匹配特征点,导出摄像机坐标系下的特征点坐标,得到三维立体特征信息,使用RANSAC算法与L-M迭代算法得到无人飞行器姿态和位置估计值。实验结果表明,基于双目立体视觉的位姿估计算法能适应未知环境变化,计算结果与实际位姿量相比误差小,能满足无人飞行器导航要求,可为无人飞行器的导航实现提供一套新途径。     

基于全方位计算机视觉的ATM机智能监控

探讨了利用全方位视觉传感器(ODVS)以及计算机视觉技术来实现对自动取款机(ATM)的视频智能监控,采用ODVS来获取整个ATM机周围的全景视频图像,通过透视算法将全景视频图像展开成若干个重点监控领域;为了提高检索效率、减少存储和传输信息量,提出了通过基于高斯肤色模型的人脸检测算法获取ATM使用者的人脸图像并将时间地点等信息进行合并,得到一幅包含使用ATM时间、地点和人物图像;为了提高ATM的使用安全性,通过基于卡尔曼滤波的人脸跟踪和行为语义规则判定等手段来检测和分析ATM设备周围环境中的窥视行为.与现有的ATM视频监控技术相比,所提出的监控方法具有检测范围广、智能化水平高、存储检索效率高等优点,实现窥视行为检测算法具有较高的鲁棒性和检测精度.     

对并联机器人的位姿进行视觉定位研究

一种双目主动视觉监测平台建立以增加并联机器人对工作空间的监测,以提高并联机器人运动精度问题和解决并联机器人"盲"工作状态.针对这种视觉监测平台基于一个圆形轨道的这一特殊构造,运用立体视觉思想和摄像机小孔成像原理,实现了该双目主动视觉测平台的视觉空间目标定位方法.为并联机器人精加工奠定了基础工作.     

基于全向视觉传感器的图像解算方法研究

视觉信息处理是智能机器人研究的一项关键技术.由于传统的视觉传感器存在可视范围小等缺点,为此引入由双曲线旋转体反射镜构成的全向视觉传感器,提出了基于全向视觉传感器的图像解算算法.该算法可以有效地还原全向视觉传感器所获取的扭曲图像,从而实现利用全局性信息进行移动机器人的视觉导航.实验结果表明该方法从原理上是可行的,可以应用到机器人的定位导航中.     

一种全方位移动机器人的运动分析与控制实现

为达到在动态环境下,对机器人进行实时控制的目的,提出一种全方位移动机器人运动控制器的设计方法.以足球机器人Robocup作为实验平台,全方位移动机器人作为研究对象,通过研究具有四组正交轮组成的移动机构运动机理,在将机器人运动进行分析的基础上,以数字信号处理器(DSP)为核心,引入专家比例-积分-微分(PID)速度控制器,实现了对机器人的控制.实验结果表明,该设计方法有很好的实时性和一定的鲁棒性,在实际比赛中,实现了对全方位移动机器人的快速、实时、准确控制.     

全方位精密微小型移动机器人的运动分析

采用压电陶瓷作为微驱动元件，设计了一种尺寸为50 mm×50 mm×10 mm，基于尺蠖蠕动原理工作的新型全方位精密微小型移动机器人，以其作为负载平台，用于精密操作过程中对微小元件的搬运、操作、精密定位等.在介绍尺蠖蠕动工作原理的基础上，对机器人的运动特性进行了分析，建立了机器人全方位运动模型.对机器人进行了分辨率、定位精度以及全方位运动等的实验研究，实验结果表明，该机器人负载能力约为750 g，最大工作频率可达40 Hz，运动速度可达208 μm/s，运动分辨率可达50 nm，开环直线定位偏离率约为5％；在采用了逐次逼近法进行误差补偿和显微视觉实现闭环控制后，定位精度可达100 nm，可以作为一种通用的高精密移动定位平台，在机器人上集成多种精密微操作器件后，可完成多种微作业任务.     

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。     

超冗余全方位移动操作臂的逆运动学求解

针对超冗余度机器人的运动学逆解求解快速性与优化性难以兼顾的问题,对于一类9自由度超冗余全方位移动操作臂,提出一种关节等效和局部优化相结合的逆运动学求解方法.分析系统结构特点,在位姿分离的基础上对不同自由度合理分组.根据手爪的抓取姿态求得腕点位置,并以关节角运动幅度最小为目标函数,将决定腕点高度的两个关节的优化求解转化为二元函数的条件极值问题,在快速准确求解的同时有效利用了系统的冗余特性.仿真实验表明,该方法能够兼顾实时性、准确性和优化性的要求.     

形态滤波器在图像去噪处理中的全方位结构元素层叠算法研究

针对数学形态学在图像去噪处理中的应用,提出一种改进的形态滤波算法-全方位结构元素层叠滤波算法,它可以将开闭和闭开运算中分别产生的正负脉冲噪声更好地抵消掉,因而其去噪效果更为理想．与其他形态滤波算法进行了仿真去噪对比,实验结果表明该方法在保持图像几何特征的同时,大大提高了图像的信噪比,降低了均方误差参数,图像视觉效果显著提高．     

基于全视觉图像中心的二次逆向快速解算方法

利用旋转体反射镜反射成像是一种性价比十分优越的全视觉图像获取方式．但由于反射镜的曲面反射，会造成图像的扭曲变形．根据反射镜成像系统的成像原理，进行基于原始图像中心的二次逆向解算方法，对展开图像的水平与竖直方向各进行一次解算，可以从根本上修正展开图中曲面反射所造成的图像扭曲失真，采用逆向的展开算法，能够减少解算点数，提高解算速度．     

基于立体全景视觉的交通事故现场测绘仪的研制

针对交通事故现场测绘中手工作业的缺陷和现有摄影测量技术的不足,提出了一种基于双目立体全景视觉传感器(binocular stereo omni-directional vision sensors,BODVS)的交通事故现场测绘仪,能够利用视觉测量结果自动生成用于事故分析与再现的现场图.实验证明:设计的BODVS交通事故现场测绘仪,能在整个交通事故现场范围内,实现快速测量、快速出图的目的.同时,它具有测量精度高、操作方便、无需标定和携带方便等优点,能满足交警测绘的实际需求.