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。     

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.     

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。     

显微立体视觉系统的研究

在分析摄像机、体视显微镜和显微立体视觉系统光学原理基础上，提出了双目显微立体视觉系统方案，此系统是由单目显微镜改造而成，根据目标物体在两个摄像机上所成图像的视差，求得目标物体距摄像机的距离，从而可以对目标物体进行各种微操作。实验证明。此系统是一种高效、精确的显微视觉系统。     

显微立体视觉系统的研究

在分析摄像机、体视显微镜和显微立体视觉系统光学原理基础上,提出了双目显微立体视觉系统方案,此系统是由单目显微镜改造而成,根据目标物体在两个摄像机上所成图像的视差,求得目标物体距摄像机的距离,从而可以对目标物体进行各种微操作。实验证明,此系统是一种高效、精确的显微视觉系统。     

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Yolov5的快速双目立体视觉测距研究

针对传统双目测距方法存在的需要对摄像头进行标定、立体匹配算法时间复杂度高等问题,本文主要对快速双目立体视觉测距进行研究.给出了双目测距原理,提出了一种基于Yolov5的目标检测算法和径向基函数神经网络相结合的双目测距方法,建立了基于径向基函数神经网络的距离预测模型,并采用神经网络中的径向基函数神经网络进行距离预测.实验...     

基于双目立体视觉的医用三维电子内窥镜系统

为了施行较为复杂的微创外科手术,设计了医用三维电子内窥镜系统,对系统的工作原理、显示方式等进行了分析。该系统基于双目立体视觉原理,采用双CCD摄像机模拟人眼实现了机器立体视觉;利用Zemax软件辅助设计了双光路内窥镜光学系统;通过比较几种立体显示方式的优缺点,选择了无源偏振眼镜立体显示方法,该方法采用基于FPGA的时分制立体显示技术,左右图像以100Hz帧频交替显示,并与液晶调制屏同步,观察者佩戴偏振眼镜即可观察到清晰无闪烁立体图像。经临床试验表明：简化了的光学系统的电子内窥镜图像质量得到显著提高;图像帧频达到100Hz,无闪烁感,且无停顿、拖尾、扭曲和停滞等现象。该系统可广泛应用于微创外科手术中,并可作为腹腔手术机器人的显示系统使用。     

双目立体视觉测量系统的研究与实现

根据双目视觉原理,介绍了双目立体视觉测量系统的组成,对系统涉及的关键技术进行了有关的探讨和研究.利用VC 6.0与HALCON软件开发平台结合相关硬件设备,实现了双目立体视觉测量系统.系统各模块经过试验测试和验证,能够对空间物体的三维位置坐标进行高精度的测量,满足对物体三维测量要求.     

显微立体视觉中体视显微镜双光路相关性的研究

基于体视显微镜的显微立体视觉系统已经在微操作系统中得到应用.体视显微镜的2个子光路之间存在耦合关系,耦合程度与光路结构及物点在视场中的位置有关,建立了描述体视显微镜双光路耦合关系的相关函数,且对相关性进行了量化,量化结果可用于成像误差估计及模型的选择.实验结果表明,G-SLM双光路的相关性大于CMO-SLM双光路的相关性,小孔成像模型用于分析G-SLM成像时,存在较大成像误差.     

基于双目视觉的焊缝图像立体匹配

针对焊接图像缺乏纹理的问题,研究了一种弱纹理检测跨尺度聚合的立体匹配算法。根据张氏标定法,对双目视觉传感器进行标定,得到了双目视觉传感器的外部和内部参数。然后,对双目视觉传感器获取的焊缝图片进行中值滤波、二值化等一系列图片预处理。利用弱纹理检测跨尺度聚合算法对焊缝图像进行立体匹配,得出焊缝图像视差图,再从视差中恢复距离,得到了焊枪的高度信息。对双目视觉传感器采集的焊缝图像进行实验,实验结果验证了弱纹理检测跨尺度聚合的立体匹配算法的可靠性。     

双摄像机立体视觉系统的标定

研究了一种能应用于双摄像机立体视觉系统三维图像再现的标定法.它将四个坐标系下的点通过一系列矩阵进行转换,这些矩阵包括内部参数矩阵和两摄像机之间的关系转换矩阵,同时也给出了各摄像机的畸变参数.在实验中,首先由左右摄像机采集9组国际象棋棋盘的像,然后通过运行C++软件得到上述矩阵,最后通过立体匹配验证了标定结果的可信度.     

基于光轴垂直双目立体视觉系统的物体运行姿态研究

提出了一种采用光轴垂直的双目视觉测量技术获得运动物体运行姿态角的方法。首先,对光轴垂直立体视觉系统进行了建模;然后,采用光轴垂直原理求取被测物体在某时刻的中轴矢量;最后,通过建立中轴矢量与姿态角间的数学关系得到被测物运行时的姿态角。实验结果表明,该测量方法具有较高的精度和速度,能满足远距离运动的被测物体运动参数的测量要求。     

基于立体视觉平台的彩色图像视觉跟踪

在彩色图像视觉跟踪过程中,存在定位精度低、伺服周期长、可靠性差等问题.提出了一种改进的目标物体检测方法,同时运用已有的双目运动机构建立了视觉跟踪系统.在保证定位精度和可靠性不变的前提下,减小了图像处理过程中的计算量,缩短了整个系统的计算周期.同时通过大量的试验进行验证.结果表明,方法原理正确有效,对于具有不同颜色、不同形状、不同尺寸的运动目标物体都能够使双目运动机构跟随目标物体进行,实现了立体视觉平台的旋转运动.     

双目立体视觉测距系统目标车辆检测算法研究

研究以高速公路为背景的双目立体视觉测距系统中目标车辆检测算法.提出一种基于统计理论的方法对图像进行二值化处理,根据图像的边缘特征,运用Sobel算子实现边缘增强,以获取精确的边缘信息.边缘提取后利用Hough变换检测车道边缘并确定日标车辆所在路面区域范围,在该范围内通过检测车辆底部的阴影确定车辆的位置.试验结果表明,该...     

基于人工神经网络的立体视觉系统的研究

立体视觉系统已广泛应用于三维形体检测等诸多方面,针对该系统物点到像点非线性关系的确定技术,提出了在于人工神经网络的标定、测量方法,同时提出了加快网络训练速度、提高网络训练精度的新方法,并给出了学习和测量结果,验证了此方法的正确性。这种方法降低了对系统本身精度的要求,且不同考虑透镜畸变的影响。是对立体视觉系统数学建模的有益探索,具有一定的理论意义和现实意义。     

基于SURF算法的双目视觉立体匹配研究

针对双目视觉立体匹配效率低的问题,从SURF匹配算法和摄像机标定、校准方面进行了改进。与传统视觉匹配算法相比,SURF匹配算法具有效率高、抗干扰能力强等优点。对摄像机进行标定与校准,校准后的特征点更精确,为准确匹配奠定了基础。利用极线约束条件改进SURF算法匹配速率,并进行了相关实验。实验结果表明,算法不仅降低了匹配时间,而且还提高了匹配准确率。     

双目视觉立体标定方法的改进

为了提高双目立体视觉系统中立体标定的精度,提出了一种利用正方形标定域中相互正交方向的消失点进行立体标定的新方法.首先摄像机从不同的方向拍摄平面标定板,在图像平面上确定一个正方形投影区域,再根据射影几何模型中的交比性质,计算出正方形中相互正交方向上的两对消失点;然后利用消失点与光心连线的射影几何性质,线性求解摄像机的全部内外参数;最后利用全局优化方法进行参数的优化.这一方法继承了张正友标定方法畸变模型的使用,实验利用MATLAB通过左右摄像机拍摄的两组图像对方法进行验证,实验结果表明,该方法的立体标定精度较高,且旋转矩阵R和平移向量T均符合实际要求;由于实验中正方形投影区域的大小及具体的位置关系是随机的,使其具有较好的实用性.     

基于双目立体视觉的前方车距测量

提出了一种在公路上利用车载双摄像机测量前方车距的方法．通过对道路前方车辆进行快速探测以及对摄像机进行预先标定,利用摄像机参数和三角测量原理,计算出前方车距．实验表明该方法具有较高的测量精度．     

基于双目视觉的红绿灯距离测量

红绿灯路口的交通事故对人们的生命和财产安全构成了极大的威胁。针对该问题,将双目视觉的测距技术应用在前方红绿灯距离的测量方面。研究了基于双目视觉的红绿灯距离测量系统。系统通过2个CCD摄像头从不同视角采集前方红绿灯的图像信息,得到左右两幅双目图像对,对左右两幅双目图像对进行处理、定位;然后采用全局匹配的方法进行特征点提取,找到对应的特征匹配点对,得到视差;再根据三角测量原理,恢复出被测目标的三维信息和深度信息,实现对前方红绿灯距离的测量。实验结果表明:该设计方案能有效地测量前方红绿灯距离,方法简单有效,具有较高的测量精度。