双目立体机器视觉检测系统及其应用

为了快速准确地获得被测物体的三维立体尺寸,双目立体视觉检测系统是有效解决方案之一。经过精密标定的双且视觉系统,可根据两摄像机的视差,准确计算空间物体的三维形貌尺寸。双目视觉系统的标定技术及立体匹配技术是决定测量数据质量的关键环节。设计了高精度视觉标定系统,有效解决了立体匹配的难题,所开发的便携式立体测量仪,可以快速准确地获得大型物体的稠密三维坐标点云。在不喷涂显影荆的情况下,解决了黑色物体和反光物体的三维测量难题,可广泛应用于摩托车、汽车、模具、服装鞋帽以及逆向工程设计中。以逆向工程的3D轮廓测量为例,介绍了双目立体视觉技术及其应用。。     

一种基于正交矩的立体匹配方法

通过引入Tchebichef离散正交矩提出了一种新的基于双目立体匹配的方法，该方法利用了Tchebichef离散正交矩在图像空间中的正交性来描述图像的灰度分布特征，然后根据该分布特征对图像对进逐行逐像素匹配，视差计算通过逆变换或者通过比较重建图像的灰度值进行估计，从而得到视差图。给出了利用正交矩处理图像对的重建结果和立体匹配结果。试验结果表明，该方法是可行和有效的。     

一种立体视觉图像的特征选择与匹配方法

从立体图像对中获取精确的三维信息需要进行相机建模、标定和图像点的匹配［１，２］．提出了特征点的选取；利用金字塔图像结构进行立体匹配，以及对匹配点进行整体性检验的准则。实验表明，该算法匹配速度快，错误概率小，匹配点在整个景物中分布均匀。     

改进的非参数Census变换立体匹配算法

针对多数立体匹配算法的相似性测度都建立在像素灰度特性基础上, 无法彻底消除匹配差异性, 易出现歧异性的问题, 提出一种改进的非参数Census变换匹配算法. 该算法通过在传统非参数Census匹配过程中增加局部纹理反差值测度, 引入图像纹理度量的方向性, 使中心像素灰度值不再是唯一决定因素, 改进了匹配模版, 从而有效解决了传统匹配算法的歧异性问题. 实验结果表明, 改进算法是一种有效、 合理的立体匹配方法, 提高了稠密匹配精度.     

三维粒子测速系统中遗传匹配法的设计

提出了基于遗传算法的三维粒子图像匹配方法及实际中的优化设计。该方法以视差为编码、结合SSD(sum of square difference)与SAD(sum of absolute difference)法对结果进行评估,并通过单点、多点的双交叉、变异与序列的混沌化处理达到对分析空间的搜索;最后,局部处理结合全局唯一性迭代检测进一步增加了匹配结果的可信度。利用优化前后所提算法对空间粒子图进行了对比及误差分析。结果表明:所提算法适用于粒子测速系统的立体匹配,能够给出较准确的视差信息。     

基于两级扫描线优化的快速立体匹配算法

通过引入视差梯度理论,提出了一种弱连续性约束,它表示相邻点的视差变化总在一定的范围之内.同时引入了一种两级扫描线优化方法,它从水平和垂直两方向进行扫描线优化.最后把弱连续性约束与两级扫描线优化方法结合起来得到一种快速立体匹配方法.通过对比实验表明,与未加入弱连续性约束的两级扫描线优化算法相比,所提算法计算量更少,同时减轻了同纹理区域的匹配不确定性;与传统一维扫描线优化算法相比,该算法具有更高的匹配准确性并解决了扫描线间的不连续性.     

基于局部灰度特征向量及遗传算法的立体对应方法

基于局部灰度特征向量和遗传算法的立体对应方法,运用分级变换将图像从灰度空间变换到等级空间,用包含灰度差等级空间分布信息的特征向量标记每个像素,用特征向量的相似度来衡量像素的匹配程度,构造相应的适应度函数,设计了染色体表示方法以及相应的遗传操作,用改进了的遗传算法获得全局最优解,实现立体对应。实验结果表明该方法效果良好,具有实用价值。     

基于幅相分离立体匹配的小波立体图像压缩

针对立体图像压缩中视差估计问题，提出了幅度和相位分离的立体匹配方法。在压缩过程中，采用CONCOD立体图像编解码器结构，分别对左右图像进行小波多分辨率分解，并用幅相分离的立体匹配方法对左右图进行视差估计。根据各种补偿残差的大小，自适应调整预测块的大小和编码方案－－帧间视差补偿、帧内预测补偿和帧内自编码。仿真实验证明了该算法在保持较高立体图像质量的同时可获得较高压缩比。     

多信息代价计算融合显著梯度的立体匹配

立体匹配是视觉导航、三维重建的信息基础.为了降低光照失真对匹配代价计算的影响,消除引导滤波平滑图像时产生的光晕,提出了一种多信息代价计算融合显著梯度的立体匹配算法.设计了融合颜色特征、梯度信息及梯度角度的匹配代价计算算法,对左右视图进行匹配代价计算;然后进行显著性处理,计算显著图的梯度信息,得到图像的局部平均梯度;遍历全图得到全局局部平均梯度作为边缘判断条件,自适应调整引导滤波的正则化参数.实验结果表明,算法有效改善了边缘轮廓及平滑区域的视差,降低了误匹配率.     

基于多尺度的小基高比立体匹配方法

针对小基高比立体匹配中的＂黏合＂现象和深度精度问题,提出一种小基高比立体匹配方法.该方法通过将自适应窗口技术和多窗口策略相结合为参考图像确定匹配窗口;然后根据规范化互相关函数和＂胜者全取＂策略计算整数级视差;再以整数级视差为基础利用基于二分法的亚像素匹配方法计算亚像级视差;最后采用基于图像分割的迭代传播方法以获得稠密视差图.实验结果表明：该立体匹配算法减少了小基高比匹配中的＂黏合＂现象,同时获得了稠密的高精度亚像素级视差,其亚像素精度可优于1/20个像元.