基于外极线约束的快速精确立体匹配算法

针对三维运动捕捉系统标记点匹配中存在标记点交叠等情况和速度要求,提出利用平行相机结构,使用统计匹配像素点的平均高度差计算相机间的高度差,并将其与外极线约束相结合将匹配标记点搜索范围限制在一个特定区域内,与传统的利用外极线约束需要在整条直线上进行搜索相比,将搜索范围限制在一个估算点周围,减小了搜索区域,提高了匹配速度。对于标记点存在交叠的情况,使用聚类的方法和加权距离最小值得到正确的匹配标记点,从而提高了立体匹配的精度。实验结果验证了算法的有效性。

基于编码结构光和外极线约束的自由曲面三维轮廓术

提出了一种新的基于编码结构光和外极线约束的自由曲面立体视觉测量方法,这种方法有效解决了立体视觉中的图像匹配问题;外极线约束将可能的候选点限制在直线分布,引入编码光用来确定光栅条纹的级次;这种方法极大地减小了图像匹配的运算量,同时减小了错误匹配的概率;实验表明,采用编码光栅投影视觉测量能够高效准确地测量自由曲面的三维轮廓。

利用外极线约束的图像匹配新算法

针对排爆机器人要求获取目标物的精确的三维坐标,在原来只用灰度匹配的基础上,提出了利用图像灰度局部特征约束的一种新算法。该算法首先对图像进行粗匹配找出可能出现的区域,再利用外极线约束进行精确匹配,这样就减少了搜索区间,提高了匹配精度。外极线约束算法对于有遮挡现象问题的处理也非常有效。

基于解剖结构模型和外极线约束的冠脉血管段匹配算法

采用基于解剖结构模型和外极线约束相结合的血管段匹配算法对两幅不同角度的血管骨架图进行匹配.利用解剖结构模型匹配大部分血管骨架点,形成特征点对,利用这些特征点对计算两幅图像间的几何变换矩阵.利用外极线约束法匹配剩余血管骨架点,通过互相关算法对匹配点对进一步优化.该综合算法可以弥补单一算法的不足并结合基于边缘检测的血管宽度提取方法获取血管的宽度信息,为医生的确诊提供参考依据.

基于外极线约束条件的视频判读方法

由于人眼视觉定位误差影响,导致人工进行光电经纬仪视频图像目标特征点匹配偏差较大。为了满足目标特征点的空间匹配一致性要求,提出了一种基于外极线约束条件新的视频图像判读处理模式。该模式利用两台经纬仪视频图像目标特征点的外极线对应关系和目标距离估计信息,将寻找对应特征点的搜索空间限制在外极线附近极小区域。实验结果表明,这样既可提高特征点的搜索速度,也可以提高特征点的判读精度,降低多目标的误匹配几率。

基于编码光栅和外极线约束的曲面匹配算法研究

提出了一种新的基于编码光栅和外极线约束的三维曲面匹配算法,该算法有效解决了立体视觉中的图像匹配问题,即左右图像光栅条纹的对应关系确定问题。另外,采用外极线约束将可能的候选点限制在直线分布,即将查找范围由二维降为一维。这种算法极大地减小了图像匹配的运算量,同时减小了错误匹配的概率。实验表明,采用编码光栅投影与外极线约束的视觉测量能够准确有效地匹配出自由曲面的三维立体轮廓。

融合深度学习与外极线约束的三维人体位姿测量方法

为了实现汽车座椅上三维人体姿态的高精度实时测量,基于现有二维人体关节点和三维人体关节点测量方法,提出了一种融合深度学习与外极线约束的三维人体姿态测量方法。该方法将二维人体关节点深度网络提取方法和双目测量系统相结合,采用双通道多阶段迭代网络分别提取左右相机图像中人体二维关节点,结合关节点位置的Brief特征和外极线约束,利用双目相机标定结果将匹配二维关节点信息转换到三维空间中,最终得到三维人体姿态。实验结果表明,文中提出方法在自采测试集中的检测精度可达到98%。通过得到三维关节点计算所得关键位姿角度的偏差小于10°。该文所提出的方法能够满足实际汽车座椅设计的数据采集要求。

三目立体视觉外极线校正及其FPGA实现方法

提出一种三目立体视觉外极线校正的快速算法.3个摄像机呈直角三角形配置,且已知摄像机透视投影矩阵.根据校正基本约束确定校正后的图像平面,利用图像不变形约束计算校正所需的三阶矩阵,用于在平面仿射坐标系下对图像进行重取样,使图像的行列对齐.给出了基于FPGA的实时计算三目立体视觉外极线校正的硬件实现方法.在时钟频率为60 MH z,图像可分辨的像素数为640×480时,三目立体视觉外极线校正速度达到48帧/s.

空间编码与外极线斜率约束相结合的立体精匹配方法

三维型面非接触测量在工业领域有着广泛的应用前景。双目视觉是一种有效获取三维轮廓信息的方法 ,其中立体匹配是关键的一个步骤。本文提出了结合空间二进制编码与外极线斜率约束来实现立体精匹配的方案。首先利用空间编码将被测物空间划分成众多的不同编码区域 ,然后结合外极线斜率约束在左右两幅图像中具有相同编码的区域内寻找匹配点。该方法能够实现亚像素级的立体精匹配 ,改善了交向摆放姿态双目立体视觉系统的匹配质量。

基于外极线分区的动态立体匹配算法

基于区域的立体匹配算法仅针对支撑窗内的灰度信息定义匹配代价函数,导致在弱(无)纹理区域采用WTA优化出现歧义性。该文在外极线分区的基础上,改用区域作为匹配基元,针对歧义性区域,在代价函数中引入遮挡项和平滑项,并按照区域优先级的高低,动态匹配相应区域,获得可靠的视差信息。实验证明,该算法在保持实时性的同时对弱纹理区域处理具有有效性。

基于双外极线的结构光深度信息快速获取

为快速有效地获取深度信息，本文提出一种基于结构光的三目主动式深度信息获取方法。该方法使用网格状结构光，利用两条外极线的约束关系，能够在合理的深度动态范围内有效地解决结构光的对应问题，从而为快速获取深度信息提供了有效的方法。作者采用文中所述的平行基线设置，设计并制作了一个简单的深度数据传感器。该装置可检测的深度范围为２０ｃｍ，得到的深度数据的平均误差在１ｍｍ以内。实验结果表明，本方法既有效地扩展了可检测深度范围，又避免了数据精度的损失，从而为许多实际的计算机视觉任务提供了有力的支持。

用极线束约束方法进行图像匹配后的质量控制

在立体视觉匹配过程中，不可避免的会出现大量的误匹配点。图像匹配后的质量控制是检测误匹 配点的基本方法。本文将对进一步提高匹配准确率进行探讨。基于连续性假设，在射影几何意义下，本文 利用一种外极线束和匹配点的整体信息，对相似性匹配结果进行检测，剔除其中的误匹配点。实验结果 证明，极线束约束具有较强的误匹配检测能力，大大提高了匹配准确度。

大型高温锻件在线视觉测量图像匹配方法

提出了一种大型锻件在线视觉测量图像匹配方法。本方法建立在外极线约束的基础上,根据锻件现场测量视场大实效性要求高的特点,利用双向极线的距离的方法,建立了基于极线约束的匹配判断条件。在实验室和锻造现场的实验证明本匹配方法精度高,耗时少,符合大型高温锻件在线视觉测量的要求。

便携式激光扫描三维形貌测量系统

介绍了基于双目立体视觉的便携式激光扫描三维形貌测量系统,该系统的测头部分安装了5个激光器,将 扫描速度提高了5倍,而且采用两个摄像机同时摄取扫描激光光条图像,避免了对投射激光的标定过程。根据立 体视觉原理,经图像匹配,可计算得到光条上所有点的空间位置和深度,即被测空间曲面的三维信息。阐述了非 接触三维形貌测量的原理和方法,试验结果证明了系统的可行性和适用性。

基于大尺度三维几何视觉的货运列车超限检测方法研究

货运列车的超限是威胁铁路安全的重要因素之一。但是一直以来,我国货运列车超限检测都是采用落后的人工方式进行测量。提出了一种基于大尺度三维几何视觉的货运列车超限自动检测方法。该方法根据三维几何视觉确定被测物在世界坐标系下的坐标,并利用铁轨靶标得到铁轨坐标系和世界坐标系之间的转换关系,将被测物的坐标转换到铁轨坐标系中对货运列车是否超限做出判断。其中,外极线约束和结构光光条约束用来防止特征点的匹配错误,平面靶标用来计算相机的参数。外场实验结果表明,该方法可以快速、准确地对货运列车超限进行判断,具有很高的应用价值。

基于对应点匹配的物体深度信息测量

提出了一种基于对应点匹配的物体深度信息测量方法。首先给出了物理图像坐标系与像素坐标系之间的关系;其次,借助于相关法计算两幅图像中目标的相似度,以实现同一目标在不同成像中的匹配;然后从目标几何形状的角点出发,结合对应点的外极线约束条件,提出一种有效的对应点匹配算法,并利用对应点的视差计算基于光轴平行的双摄像机成像的目标深度信息。计算机仿真结果验证了算法的有效性。

基于平行双目视觉的目标距离计算

为了快速的计算出相机与目标物之间的距离,需要找到两幅图像的对应点。采用SIFT算法提取图像特征向量后,在匹配时加入外极线的约束条件,可以有效地去除误匹配,提高测量精度。实验结果表明,距离测量的相对误差在2%以内。

RSTC不变矩图像特征点匹配新方法

针对图像特征点的匹配中单纯依靠灰度度量会出现多峰值以及匹配不可靠、不准确的问题,提出了一种新的基于RSTC不变矩的匹配方法.该方法首先用改进的SUSAN算法找到角点,然后构造一种新的RSTC不变矩来描述角点特征,并用RSTC不变特征量作为匹配相似度的度量,再结合RANSAC鲁棒估计以及外极线约束进行引导匹配.对实际图像的实验表明,该方法可以获得比较好的匹配结果,消除了野值匹配所导致的长线条,并且精度比灰度匹配方法提高了6%以上.

基于SURF与BBF的棉花图像匹配算法

在棉花图像分割与识别的基础上,为获得棉花三维空间位置信息,需要对双目采集的棉花图像对进行精确的匹配。采用加速分割检测特征、加速鲁棒性特征和BBF方法匹配棉花图像对。首先采用FAST检测图像角点,并计算各角点的SURF描述向量,然后采用BBF方法搜索匹配点对,最后利用RANSAC和极线约束剔除误匹配点对,为下一步准确定位棉花三维空间位置信息奠定基础。

基于自标定双目视觉算法的3维图像构建

为了解决传统双目视觉标定方法构建3维图像的缺点,采用自标定双目视觉算法建立了双目视觉系统,确定了空间对象点;通过自标定数学模型构造矩阵,对两相邻图像的本质矩阵求解;并用立体空间方程的投影矩阵得到4个线性方程,用外极线约束法得图像点的世界坐标值。结果表明,物体空间轮廓清晰,避免重影,不再具有双重轮廓,3维表面比较逼真,具有较强的立体感。