基于拓扑图及三维特征的三维物体识别方法

本文提出一种基于拓扑图及三维特征的三维物体识别方法。该方法在图像预处理阶段首先检测物体可视表面的闭合边界,依据闭合边界对物体进行分割,并用一个景物特征图对景物进行表达(SAGR)。在建模阶段,采用多视图表面模型方法进行建模,依据表面分割,对多视图模型用一个模型特征图进行表达(MAGR)。在物体识别阶段,将景体与模型的匹配分成三部分进行,即扫描部件、图的匹配部件及匹配检验部件。匹配首先是基于SAGR与MAGR图的拓扑性质的匹配,然后是基于三维特征的匹配。根据匹配结果,或对未知物体自动建模,或给出识别结果。     

旋转不变的三维物体识别

提出一种具有旋转不变性的三维物体识别的新方法。该方法通过结构照明的方法,使物体的高度分布以变形条纹的形式编码于二维强度像中。由于条纹图像包含有物体的高度分布信息,因而对条纹图的相关识别具有本征三维识别的特点。旋转不变性是通过使用多通道滤波器实现的,此滤波器可以由不同方向三维物体对应的变形条纹图像经计算机处理得到。相关识别方法可以用光学匹配空间滤波器实现。计算机模拟实验证明了这种方法的有效性,它不仅可以实现旋转不变的三维物体识别,还可以给出物体旋转角度的估计值。     

基于即时稠密三维重构的无人机视觉定位

传统景象匹配定位方法在用于低空无人机定位时,易因低空航拍图像视场小,且与卫星图像（带有地理信息）的拍摄角度差异大而失败.本文提出了一种基于即时稠密三维重构的无人机视觉定位方法,通过将稠密三维点云与卫星图像匹配以实现无人机定位.首先根据图像序列快速估计摄像机位姿,而后使用多深度图协同去噪与优化算法生成稠密三维点云,随后通过变换观察视角由稠密三维点云生成与卫星图像拍摄视角相近的虚拟视图,最后将虚拟视图与卫星图像匹配并得到无人机的地理坐标.由于稠密三维点云包含多张图像的信息,覆盖面积大,且可变化观察视角,因此能够有效克服上述两个问题.实验证明了本文方法的有效性.     

基于谱聚类的自加权多视图聚类算法研究

针对多视图聚类中如何更好地融合不同视图之间信息的问题,提出了一种多视图聚类算法。采用谱聚类中的归一化割算法,得到每个单视图的嵌入矩阵。通过最小化最终的全局图与各单视图之间的差距来学习最终的全局图。考虑到不同视图的重要性不同,使用了一种自加权的方式为每个视图添加权重。利用秩约束的方式控制全局图的连通分量个数。聚类结果可以从最终学习得到的全局图中直接得出,每个连通分量即为一个簇。通过在两个真实数据集上进行实验,对比该算法与其他类似算法在相同数据集上的聚类评价指标,得出该算法的聚类指标相比于对比算法有最大12%的提升。     

基于视差估计的中间视合成

提出了一种基于视觉估计的中间视合成方法.为了生成高质量的中间视图,在视差估计中提出了一种新的基于自适应权值的方法,并在匹配的代价函数中引入视差平滑性约束项.在获得可靠密集视差图后,通过寻找中间视图中像素点在左、右图像中的对应点来合成中间视.实验结果表明,本算法可以获得很好的视差图,合成的中间视图具有较高的质量.     

基于三维分层图模型的复杂情况下多运动目标跟踪

复杂情况下的多运动目标跟踪是视频监控中的关 键问题,在多目标运动中相互遮挡时二维视觉信息容易丢失而造 成无法准确跟踪识别目标。本文采用kinect摄像机获取三维视觉信息,从节点、边、空间结 构三个层次上建立目标的三维分 层图模型表征目标的三维特征,并在每层进行通过视频帧间的匹配从而获得三维分层图模型 匹配结果,并根据匹配结果先初 步分析目标跟踪情况,如发生遮挡则通过遮挡区域聚类块与三维分层图模型中各特征匹配确 定其匹配结果,从而得到多运动 目标在复杂运动情况中的跟踪结果。实验表明,在实验室kinect拍摄的视频序列上当目标出 现遮挡等复杂情况,也能取得较 好的跟踪结果,在实验视频中比经典方法的跟踪总体性能指标改善约3%,说明本方法能较好 地实现复杂情况下的多运动目标跟踪。     

基于3D视频的深度图获取方法的研究与实现

本文采用基于区域的立体匹配方法从立体视频图像对中获取稠密视差图。在区域窗口大小选取上采用K-均值算法,保证每个子窗口位于同一物体内部,窗口内深度信息趋于一致;采用NCR算法运用匹配窗口周围的环境信息,提高窗口选取的智能性和匹配的准确性,改善少纹理区域的匹配效果;采用双向匹配方法有效去除因遮挡等原因产生的误匹配点,提高匹配精度,得到初始视差图;同时研究视差图优化方法,得到高质量稠密视差图,为后期新视图合成等其它应用提供基础。     

无序多视图分类及其有序化技术

无序图像分类问题是多视图匹配、三维重构、图像检索等应用的基础研究。提出一种新的相似度度量准则,准确划分场景相关图像和非相关图像;接着在通用匹配算法的基础上,提出试探匹配算法和种子扩散算法2种加速策略,显著提升了无序多图匹配及分类的效率,为三维重构等应用提供了更好的基础数据。     

基于影灭点的单视图三维重构

提出了一种单视图三维重构有大量平面构成,存在大量的方法,该方法需要用户提供图像点及其对应三维点之间的几何信息。由于结构场景平行性和正交性约束,所以该方法主要应用于结构场景的三维重构。重构过程分为两部分：首先,基于三组互相垂直方向的影灭点,对方形象素摄像机进行定标;然后,基于用户提供的共面性和场景平面的影灭线,计算点的三维坐标。采用真实图像测试,说明该方法有效且简单易用。     

基于微振镜结构光投射器的机器人抓取

提出了一种基于微振镜结构光的三维重建方法。使用微振镜结构光快速获取图像数据,基于多频外差的方法对物体进行三维重建,使用基于点对特征三维特征匹配的方式对获取的三维数据与基准模型进行匹配和定位操作,获取了任意放置的物体在机器人坐标系中的三维坐标和法线信息。实验结果表明,基于微振镜结构光的方式可以获得0.1 mm左右的重建精度,处理时间约为0.4 s,可以满足大多数工业机器人物体定位抓取的要求。     

基于多视图像序列的建筑物三维模型构建

随着虚拟现实、智慧城市等领域对三维重建技术的需求,如何快速、便捷、精确地进行三维模型构建成为当前研究的热点。文章提出基于运动恢复结构方法对建筑物进行三维模型构建,由相机参数得到本征矩阵,借助尺度不变特征转换算法匹配图像特征点,计算变换矩阵,实现基于多视图像序列的建筑物三维重建技术。通过实验验证了本文方法的有效性,并且具有较好的鲁棒性及准确度。本文方法对计算机视觉、摄影测量学、地理信息系统等学科的研究具有一定的理论意义和应用价值。     

一种新的基于对应像素距离度量的图像相关匹配方法

传统的图像相关匹配方法中,由于实时图和参考图之间存在着灰度差异和一定程度的几何形变以及对目标的局部遮挡,使得利用求取对应像素灰度差累加和来进行相似性度量算法的性能很容易受到影响。文中从另一角度提出了一种新的图像相关匹配算法。该方法改变了原先匹配算法中求取模块图像和目标图像的像素灰度差的和的方法,而改为求取两幅图像之间相接近的点的个数,从而使匹配算法的稳定性大大提高,因为 局部出现的大片噪声点将不会影响匹配的结果,而这样的情况在传统的相关算法中将会显著影响匹配结果。实验结果表明了该方法的有效性。     

三维监控系统中基于三维重构的交互式标定

标定多个监控摄像机的位姿是智能监控系统的基础.传统的标定方法需人工逐一标定每个目标摄像机,且难以处理非重叠监控视场以及摄像机运动和扰动的情况.对此本文提出一种基于三维重构的交互式标定框架,通过引入场景三维特征点云作为中间层,仅需一次性建立其与参考背景模型间的几何变换关系,即可通过目标摄像机图像与三维点云的匹配实现自适应标定,可显著降低工作量.由于匹配是建立在监控图像与三维点云之间而非监控图像之间,因此可以处理监控视场非重叠的情况.对于摄像机运动和扰动,提出了一种在线相对姿态传递方法,能够克服摄像机扰动和运动带来的姿态变化问题.实验证明了本文方法的有效性.     

基于Zernike矩的三维目标多视点特性视图建模

目标的模型化是三维目标识别的一个重要环节。由于从多视点特征法建立的模型能够避免从二维图像中恢复目标的三维结构．在三维目标识别中应用比较广泛。使用镶嵌式多面体分割视觉空间以得到三维目标的多视点投影图像,采用较小的镶嵌单元尺寸以完备地描述目标各种姿态的信息。Zernike矩具有旋转不变性,并能够方便地由各阶矩重建图像。计算多面体各个单元的投影图像的Zernike矩．所需的矩的最高阶次由重建图像与原图像的差别确定,通过聚类方式合并那些图像的矩变化很小的投影对应的几个小单元．每个新单元可以提取一幅特性视图．实现较小数目的多视点特性视图的建模。实验证明了这种方法的可行性。     

基于二维经验模态分解的三维面形测量

采用结构光投影的三维面形测量,为了得到包含待 测物体高度信息的基频成分,变形条纹图中通常含有随机噪声和背景信息需要去除。提出一 种基于二维经验模态分解(2D-EMD)的三维面形测量方法。2D-EMD用于去除低频背景分量 并抑制噪声影响,再结合二维希尔伯特变换提取三维面形的相位信息,最后根据相位与高度 的映射关系得到被测物体的三维形貌。2D-EMD采用完全的二维分析方法,考虑了条纹图行 与行之间的相关性,能有效提取任意方向条 纹图中的调制相位。由于不需要像聚合EMD(EEMD)反复添加噪声再分解的去噪过程,缩短了 数据的处理时间。计算机仿真结果表明,与傅里叶变换轮廓术(FTP)相比,较大陡跳误差从 －40mm降到了－1～1mm。实验结果也证明了 本文方法的有效性。     

基于一维经验模态分解的非等步在线三维面形测量

提出一种基于一维经验模态分解(EMD,empirical mode decomposition)的像素匹配方法,应用于在线三维面形测量。首先由计算机产生一固定正弦光栅条纹图,利用DLP投影仪投射到被测物体表面,物体在线运动将产生等效相移,由CCD相机采集5帧任意步长的受物体面形调制的变形条纹图。由于物体的运动使得几帧变形条纹图中的物体像素不对应,因此需要对变形条纹图进行像素匹配。通过对采集到的5帧变形条纹图进行一维EMD,可以得到与待测物体形貌变化一致的模态图像分布,然后通过大津法对其进行二值化处理,并截取可靠性较高的部分作为像素匹配模板进行像素匹配,计算出相应的等效相移量。最后利用五步非等步相移算法解相,并恢复出被测物体的三维形貌。计算机仿真与实验验证了本文方法的有效性。     

一种基于射线模型的图像定位系统

图像定位技术在现实中有广泛的应用,如导航、路径规划、虚拟现实等.对于用户而言,只需拍摄一张图像即可实现定位.本文提出了一种基于射线摄像机模型的图像定位系统,包含基于射线模型的三维重构算法和基于位姿图优化的图像定位方法.提出的三维重构算法利用射线模型的内在几何性质,能够处理全景和鱼眼等广角摄像机模型,降低采集和重构的代价,提升重构的效果.基于位姿图的定位方法融合了图像与点云匹配的信息和图像间相对位姿信息实施定位,得到更高的定位精度.实验证明本文方法的有效性.     

三维辅助的二维图形绘制技术

在二维动画制作过程中, 由于二维动画缺乏场景的三维深度信息,表现角色之间以及角色内部线条的遮挡关系是个难题.提出了一种在二维动画创作过程中引入三维视图来描述物体间的空间遮挡关系的新算法,并自动生成风格化的绘制效果.该方法通过三维与二维动画手段的结合,大大加速动画的制作过程,同时有利于三维模型的复用.     

动目标合成孔径雷达成象的二次相位匹配滤波法

本文针对合成孔径雷达运动目标回波的特点,引入多普勒调频率匹配滤波方法,解决由于运动目标成像二次相位失配而引起的方位散焦问题,提出了一种适合快速处理的离线式的匹配矩阵结构,计算机模拟得到运动目标聚焦良好的图象。     

基于Canny算子和Harris角点提取的三维重建方法

本文介绍了一种基于Canny算子边缘提取和Harris角点提取的三维重建方法.通过双目相机获取所研究物体的左右视图,并对图像进行平滑去噪处理,将Canny算子边缘检测和Harris角点提取结合起来进行特征提取,以提高特征点选取的准确性,然后将左右视图的特征点进行立体匹配,计算匹配点的三维坐标值,最后使用经典Delaun...