近景摄影测量中编码标志点解码方法研究

在近景摄影测量过程中,为提高特征点物体的精准匹配,降低匹配难度,对图像进行预处理,根据圆形标志点的几何特征识别标志点,用椭圆拟合法求解圆形标志点的圆心,并根据灰度变化寻找编码带的解码起点,利用环形编码带的圆心角进行解码。实验结果表明,该算法抵抗噪声能力强,圆形标志点圆心求解可达亚像素精度,解码正确率高。     

基于仿射变换和均值像素法的环状编码点鲁棒识别

在近景工业摄影测量中,针对环状编码点精确定位和准确识别的要求,提出了一种鲁棒性识别算法。该算法在对目标图像预处理后,首先根据边缘滤波准则初步定位编码点,并将含编码带的特征区域分割出来。然后,利用最小二乘法对特征区域进行仿射变换,将经透视投影退化的椭圆映射成规则圆形。最后,采用均值像素法获取环状编码点的解码值,进一步提高编码点的抗噪性。大量实验结果表明:该方法在对编码点的中心定位达到亚像素级别的同时,改善了算法对识别角度的鲁棒性,在识别角度为70°时,正确识别率仍可达97.9%,在实际复杂场景中具有较好的实用价值。     

基于卷积神经网络的汉字编码标记点检测识别

近景摄影测量中采用的标记点要求具有唯一身份号并能在图像中被精确识别定位。设计了一种以汉字作为编码特征的编码标记点,提出了一种基于卷积神经网络的编码标记点检测识别方法。首先采用基于相机成像原理的虚拟相机法,自动生成大量汉字编码点模拟图像作为训练样本,并据此训练卷积神经网络成为汉字编码点识别网络。根据一系列编码点筛选准则分割得到实拍汉字编码点,然后用编码点识别网络对其身份号进行识别,最后通过中心定位算法定位编码点中心。实验结果表明构建的识别网络对汉字编码点识别率可达97. 67%,且受噪声、投影角度、图像对比度、亮度等因素的影响小;分割算法鲁棒性强,能准确分割出汉字编码点;中心定位算法对编码点中心的定位精度高。     

大尺寸工业视觉测量系统

针对工业制造领域中大型工件很难进行全尺寸测量的问题,提出并实现了一种基于立体视觉技术的便携式工业测量系统。对该系统所采用的特征识别、相机定向、立体匹配、三维重建、多视点云配准等关键算法进行了研究。提出了改进的CANNY边缘亚像素检测算法,使用先验规则去除误识别的标志点,多次拟合定位标志点中心,对标志点环带多次采样取中值求取编码点的ID。根据ID号找出不同照片中的同名编码点,顺次对照片进行相对定向和绝对定向。然后,根据多幅图像的多极线几何约束,实现非编码点的匹配,消除误匹配。采用前方交会法重建标志点的三维坐标,利用光束平差对计算出的结果和内外部参数做迭代修正。最后,设计了双目结构光扫描系统,提出了一种改进的双目像机标定算法,描述了利用全局和局部标志点的子图同构实现多视点云配准的新算法。实验结果表明,该系统可在生产现场对大型工件进行快速测量,整体测量精度达到0.112mm/3m,可以满足工业现场大尺寸测量对精度和效率的要求。     

基于寻找最佳起始点的编码标志点解码研究

目前在数字近景工业摄影测量中,针对环形编码标志点的解码方法,通常采取在编码带上选取任意一点作为解码的起始点,按一定方向读取编码带,完成环形编码标志点身份信息的读取。理论上讲,该方法是可行的。但是由于图像噪声等因素的影响,任意选取解码起始点的方法存在较大误差,这种误差有时对于最终的测量结果是不允许的。针对上述问题,提出了一套基于寻找最佳起始点的环形编码标志点解码方法。该方法在编码标志点位置已确定的基础上,通过构造解码椭圆、坐标逆变换、寻找最佳起始点、读取并输出编码带信息等步骤,较精确地实现标志点的解码。提出的解码理论在实验室环境下通过采用Matlab2010对不同类型的拍摄图片进行验证,结果表明具有较好的鲁棒性,可以满足实际测量的要求。     

摄影测量中环状编码点的检测方法

在摄影测量中,采用人工编码点可以实现多幅图像中标志点之间的自动匹配。提出一种对环状编码点的自动检测方法,实现编码点的提取以及编码环带的解码。实验结果表明,相机轴线与编码点平面法线夹角在60°以内时,使用这种方法能够实现对编码点的准确解码。     

平面标定靶标标记点的圆心提取算法

基于圆形标记点的平面靶标被广泛应用于摄像机标定与视觉测量中。针对该平面靶标,为得到圆形标记点在像面上的圆心投影,提高摄像机的标定精度,本文提出了一种基于对偶二次曲线几何特性的圆心提取算法。该算法的核心是平面内一个标记点A像面投影二次曲线对应的对偶矩阵,相对于平面内另外一个标记点B的对偶矩阵的一个广义特征向量,穿过这两个标记点的圆心投影。因此,在获取标记点亚像素级边缘点,拟合椭圆得到椭圆二次曲线方程后,通过任意两个标记点的对偶矩阵,均可得到一条穿过这两个圆心投影的向量。经过同一个圆心投影的多个向量叉乘标准化后的结果就是该标记点的圆心投影。 为测试本文方法提取圆心像点的精度,本文在像面与靶标平面夹角40°的姿态下,对直径为90mm的超大标记点提取圆心投影,圆心投影误差为0.1~1pixel。并以此方法得到的圆心投影对手持式扫描仪进行摄像机标定,进而对已知坐标的平面靶标及3D工件上的标记点进行扫描,最大误差不超过0.2mm。通过对比,本文提取的圆心投影比采用椭圆圆心的精度高,而且提高了摄像机的标定精度。     

平面标定靶标标记点的圆心提取

基于圆形标记点的平面靶标被广泛应用于摄像机标定与视觉测量中。针对该平面靶标,为得到圆形标记点在像面上的圆心投影,提高摄像机的标定精度,本文提出了一种基于对偶二次曲线几何特性的圆心提取算法。该算法的核心是平面内一个标记点A像面投影二次曲线对应的对偶矩阵CA*,相对于平面内另外一个标记点B的对偶矩阵CB*的一个广义特征向量,穿过这两个标记点的圆心投影。因此,在获取标记点亚像素级边缘点,拟合椭圆得到椭圆二次曲线方程后,通过任意两个标记点的对偶矩阵,均可得到一条穿过这两个圆心投影的向量。经过同一个圆心投影的多个向量叉乘标准化后的结果就是该标记点的圆心投影。为测试本文方法提取圆心像点的精度,本文在像面与靶标平面夹角40°的姿态下,对直径为90mm的超大标记点提取圆心投影,圆心投影误差为0.1～1pixel。并以此方法得到的圆心投影对手持式扫描仪进行摄像机标定,进而对已知坐标的平面靶标及3D工件上的标记点进行扫描,最大误差不超过0.2mm。通过实验证明了本文提取的圆心投影比采用椭圆圆心的精度高,而且提高了摄像机的标定精度。     

基于序列图像提取稳定特征点的虹膜识别算法

为了尽可能降低不稳定特征点对识别率的影响,研究提出了基于序列图像提取稳定特征点的虹膜识别算法.该算法首先用二维Gabor滤波器对序列虹膜图像提取特征编码,然后对该序列特征编码求交集以提取稳定特征点,并利用这些稳定特征点建立虹膜的特征模板库,最后通过计算相似度,获得识别结果.在实验室采集的序列虹膜图库上,当等错率为0.3017%,分类阈值为0.6402时,正确识别率可以达到99.73%.实验证明该算法是有效、可行的,并更好地提高了虹膜的分类精度和改善了虹膜的识别性能.     

基于编码标记点的高精度运动估计

为实现前景运动的精确估计,本文提出了一种基于编码标记点的高精度运动估计方法。该方法在测量环境内的前背景中粘贴环状编码标记点,并在每次前景运动后采集若干图像,通过同时估计所有相机位姿以及背景固定标记点、前景运动标记点的空间坐标,获取前景运动六自由度参数(旋转、平移)。为实现上述目标,本文提出了包括基于随机抽样一致性的编码标记点识别与提取,图聚类的编码标记点与相机分组,增量式从运动恢复结构的背景点与相机位姿初始化,图优化的前景点与前景运动初始化以及广义光束平差的全局优化等在内的一套高精度运动估计流程。实验结果表明,本文提出的前景运动估计方法精度在0.3 mm左右,可以满足高精度前景运动估计的需求。     

医学图像标志点提取方法在神经外科手术机器人中的应用分析

手术机器人辅助神经外科手术系统的应用现已成为医疗机器人领域的重要研究方向。医学图像标志点提取是完成患者注册的重要环节，医学二维影像空间与患者三维手术空间匹配的精度直接影响整个手术导航定位系统的精度。其基本原理是：先获取包含预设标记点的目标图像，在目标图像对应的图像坐标系中进行标记点提取，获得预设标记点在图像坐标系中的位置，然后基于标记点在机器人坐标系中的位置和标记点在图像坐标系中的位置，得到两个坐标系之间的转换关系。本文将在介绍医学图像标志点提取方法基础上，以睿米^?手术机器人为例，分析医学图像标志点提取方法在神经外科手术机器人中的临床应用。     

面向机器人精密装配的高精度圆片位姿视觉检测

为了引导机器人精密装配过程的轴孔自动对中，提出一种高精度圆片位姿视觉检测算法。根据圆片的几何性质，对采集图像进行圆片轮廓提取、上表面轮廓椭圆检测和亚像素精度优化，从而获得能高精度拟合圆片上表面的轮廓椭圆方程。基于该椭圆方程，利用圆锥曲线透视投影原理建立了从2D椭圆到3D空间圆的位姿转换数学模型，可以根据圆片表面轮廓椭圆方程和圆片半径解算圆片上表面圆心坐标和圆片轴线方向向量，并提出两个轮廓点筛选准则以消除图像中部分非高斯噪声的干扰。针对位姿解算的二义性问题，提出一种利用圆片下表面圆心重投影的二义性消除方法，其优势在于无需增加环境约束。仿真分析和视觉检测实验结果表明，所提出算法鲁棒性好且检测精度达到：圆片上表面圆心的x,y轴位移检测精度0.01 mm，圆片轴线方向向量的角度检测精度0.7°。     

数字近景工业摄影测量中标志点的识别与检测

针对数字近景工业摄影测量中的编码标志点识别问题,提出了一种鲁棒性较好的标志中心圆的检测方法。首先在对图像进行二值化、Canny边缘检测等预处理的基础上,通过边缘跟踪获取各轮廓信息,应用最小二乘法对所有轮廓进行椭圆拟合;其次采用文中给出的尺寸准则、形状准则和嵌套性准则剔除不符合要求的椭圆;通过修复候选编码标志点的方法准确识别标志点的位置;最后对编码标志点进行有效解码并利用matlab对本文提出的相关理论和识别算法进行了验证。     

基于标记点的图像特征匹配的鲁棒算法

提出了基于标记点的图像特征匹配的鲁棒算法，该算法采用编码点和非编码点等标记点的方式。与已有方法相比较，该方法有两个主要特点：①首先用编码点的ID进行两幅图像间编码点的对应匹配，然后从已匹配的编码点开始，进行非编码点的匹配；②采用标记点的亚像素定位方法，提高了三维重建精度。实验结果表明，该算法既有非常高的正确匹配率，又有很高的三维重建精度。     

特征弦约束随机Hough变换在椭圆检测中的应用

为了提高复杂图像中椭圆/类椭圆的检测效率及精度,提出了一种基于特征弦约束的随机Hough变换(RHT)思想的椭圆检测改进方法,借助特征弦的几何约束及特征弦端点的法向约束,大幅度降低RHT的无效采样和累积次数。通过对边缘图像中像素点的有效分布进行分析,建立用于存储特征弦的端点信息的二维数组累加器,在边界点提取之前利用椭圆幂剔除虚假椭圆中心的干扰,不仅能够提高空间采样点的可靠性,同时降低无效采样点的累积概率。实验表明,该算法具有更高的运行速度和检测精度,同时对于形变较大,轮廓缺失严重及噪声具有较强的抵抗能力。     

一种基于同心圆的环形编码标志设计与检测

在视觉测量领域中,当被测目标缺少检测特征或目标背景较为复杂时,通常使用编码标志提高特征识别效率和定位精度。提出一种改进的环形编码标志以及相应的检测识别算法。在传统圆形编码标志的基础上采用同心圆约束有效提高识别效率与稳定性,采用具有预设编码字典的查询纠错算法进一步提高解码稳定性,基于交比不变性原理实现了圆心的定位修正。实验结果表明,环形编码标志在不同角度、距离以及复杂背景环境下均具有良好的检测识别效果。     

大视场多像机视频测量系统的全局标定

针对大视场多像机视频测量系统的全局标定,提出并实现了一种基于近景摄影测量技术的高精度像机标定方法.首先,设计一种带有标志点的十字架形标定参考物,十字架正反两个表面粘贴有环形的编码标志点和圆形的非编码标志点.然后,在现场用工业摄影测量系统XJTUDP重建出双面标定十字架的精确结构尺寸数据;将标定十字架在公共视场范围内依次摆出多个姿态,并控制多像机同步拍摄各姿态的图像.最后,为大视场像机选择10参数非线性成像模型,对采集的图像组依次进行标定运算,标定出各像机的内参数和畸变参数,并全局定向出各个像机在统一坐标系下的外方位参数.实验结果表明,该标定方法的重投影误差小于0.05 pixel;利用标定结果测量高精度标准尺长度,相对误差小于1/4 000,可满足大视场多像机视频测量对精度和效率的要求.     

基于视觉图像的二次曲线特征参数精密测量方法

为了满足视觉检测中对二次曲线参数(圆或椭圆)高精度测量要求,提出了一种基于视觉图像的二次曲线特征参数精密测量方法.该方法利用变结构元广义形态学边缘检测算法对图像中的二次曲线进行初始边缘定位,充分提取图像边缘细节信息的同时抑制图像噪声的影响.在亚像素图像处理中,基于Zernike矩边缘检测算法计算出的边缘参数,提出了对二次曲线特征进行亚像素边缘定位的边缘检测算法,建立了曲线边缘点与边缘参数之间的映射关系.利用检测出的二次曲线亚像素边缘点数据,通过定义的数据点分布优化的参数拟合算法,可以计算出二次曲线的特征参数.实验结果表明:该方法稳定性好且实时性强,定位不确定度优于0.03像素,可实现二次曲线特征参数的精密测量.     

基于DSP的红外标志点实时跟踪方法研究

提出了一种DSP实现的红外标志点实时跟踪方法。使用DSP的直接内存读取(DMA)传输方式后台传输图像数据,通过引入DSP片上乒乓缓存结构实现了对多个红外标志点的实时连通域标记、标志点识别和标志点跟踪等操作。实验结果表明,原始图像传输结束时即可得到实时处理结果,消除了传统硬件和软件方法中的延时;红外标志点的连通域标记精度达到亚像素级。算法经优化后实际耗时为5.574ms,仅占CPU总时钟周期的16.72%,能够满足高速图像处理应用场合对实时性的要求。     

基于双目视觉的电梯导轨自动测量系统研究

为了解决电梯导轨人工测量劳动强度大、效率和精度低的问题,设计了一套基于双目视觉的电梯导轨自动测量系统,该系统由硬件系统和软件系统组成。针对电梯导轨表面对比度低、特征点少等问题,使用激光网格投影到待测量的工件表面,使工件表面具备确定的可识别特征,并使用改进的RANSAC算法提取特征网格;然后使用SURF算法进行图像特征点的提取和匹配,并根据相机标定结果计算特征点的空间坐标;最后根据特征点的空间坐标,计算电梯导轨的平面度、平行度和垂直度。实验结果表明,该系统选型合理,软件稳定性好、效率高,提高了电梯导轨的测量效率和精度,具有很好的实用价值。