双目视觉模型移动目标跟踪系统

为了使机器人能够对目标进行自主智能的跟踪,基于仿生学原理建立双目视觉模型,设计出四自由度的仿人眼颈跟踪系统,通过上位机与下位机的配合以及2台摄像机与4台直流电机,实现双目视觉移动目标跟踪系统.该系统通过双目摄像机对目标进行图像采集,由PC机对目标进行特征提取以及一系列处理后计算出目标的移动范围,将目标移动数据传输至下位机后通过PID控制算法平滑控制直流电机的运转方向与运转速度,从而对移动目标实现良好的跟踪性能.

双目视觉中的一种人脸立体匹配及视差计算方法

研究并实现了一种基于双目视觉的人脸立体匹配计算方法.采用OpenCV技术结合肤色模型检测技术得到准确人脸区域,在实验对比了3种相似性度量算子优缺点的基础上,采用互相关性度量算法作为区域匹配方法.为了缩小搜索范围及提高匹配准确率,提出结合极线约束、人脸区域约束、人脸对称性等约束条件进行立体匹配,再利用左右一致性原则进行视差后处理.实验表明,本文给出的算法在时间效率上以及对应点的匹配率上有了较大的提高,效果较好,可为后续进行人脸三维重建提供良好的基础.

半直接法与IMU融合的双目视觉里程计

针对基于特征点法的视觉里程计实时性和鲁棒性较差的问题,提出一种基于半直接法的双目视觉惯性里程计算法.在跟踪线程中将惯性测量数据作为先验,并使用逆光流法跟踪均匀化的特征关键点,以提高特征匹配的速度和鲁棒性,构建高精度的初始化地图,为后续的运动估计提供良好的初值.使用简化的双目视觉模型构造重投影误差,结合IMU误差项构建联合优化模型,并在滑动窗口中进行非线性优化求解.实验结果显示,该算法在数据集上的定位精度达到主流算法的水平,与VINS-Fusion算法相比,此算法拥有更低的CPU负载和更高的运行帧率.

水下双目立体视觉对应点匹配与三维重建方法研究

针对水下双目立体视觉成像稠密立体匹配因不满足空气中极线约束问题,提出一种水下对应点匹配与三维测量方法,可将水下双目相机采集的立体图像校正为符合共面行对齐原则的图像对,再套用空气中成熟的立体匹配方法得到水下左右相机图像视差图,从而实现水下目标的三维重建。首先,将进入相机的所有光线总和看成光场,采用四维光场参数表达对每一条光线建模,据此建立相机的折射成像模型和双目立体视觉模型并计算光线的方向向量;根据光线的光场表达将光线转化为点矢量的形式,计算方向图像上任意像点对应原图像的像素坐标并确定位置映射关系。通过插值即可快速得到符合行对齐原则的左、右方向图像,并最终获得每条光线对应的视差图。仿真结果表明,方向图像的行对齐误差小于0.8 pixel。水池实验采用事先标定的靶球作为目标物,利用随机散点主动投射以增加目标物表面的纹理信息,对靶球多次测量的均方根误差为2.8 mm,具有较高的测量精度。

利用双目箭载图像测量目标位姿方法研究

研究箭载图像中的目标位姿测量方法,可作为箭上物理量测量的一条新途径。首先,使用STK软件仿真运载火箭级间分离过程,输出箭载视角双目仿真图像。然后,应用SURF/MSER方法对双目图像中的特征点进行检测、匹配、筛选,基于双目视觉测量模型解算特征点的空间坐标。最后,选取目标中心点描述被测目标位置,选取与分离面平行平面上的三点解算被测目标姿态。实验结果表明,方法可有效地测量箭载图像中目标的位置、姿态,为未来工程应用实现打下基础。