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。

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。

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。

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。

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。

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。

一种基于双预警卫星的弹道导弹轨迹重建算法

针对预警卫星对弹道导弹轨迹重建算法复杂、高精度与实时性难以兼顾的问题,利用立体视觉匹配中的目标点外极线约束及时间约束条件,提出了一种基于地球静止轨道(GEO)双预警卫星观测的弹道导弹飞行轨迹重建算法,并进行了仿真实验.实验结果表明,该算法对弹道导弹主动段重建轨迹与真实轨迹接近,在相机检测误差较小情况下重建点距离真实点误差小于2km,可满足后续对弹道导弹进行发射点估计及落点预报需求.

GPS视觉导航系统中多级实时匹配算法研究

为了解决GPS导航中存在的精度低、不稳定和移动通信定位代价高的问题,引入了图像的外极限约束和多级实时匹配算法。该算法根据特征点对图像进行分级处理,首先匹配特征比较明显的点,再利用已匹配点的数据通过外极限约束确定后面几级像素点的视差范围,使得算法能够覆盖绝大部分点的真实视差,对于少部分落在搜索范围之外点的匹配,主要靠中值滤波去除。实验表明,多级实时匹配算法定位精确性和匹配速度优于传统的区域匹配算法。

面向集成制造的改进ORB图像匹配方法

图像匹配是计算机视觉应用研究的主要内容。针对ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)图像匹配方法不具备尺度不变性和匹配精度低的问题,提出一种基于改进ORB算法的图像匹配方法。在特征点检测阶段,ORB和SURF(Speeded Up Robust Feature)同时检测特征点,首先采用oFAST(oriented-FAST)与SURF算法检测左右图像特征点,然后使用rBRIEF(rotation-aware BRIEF)描述子描述特征点;在立体匹配阶段,采用Hamming距离对特征点进行粗匹配的基础上,引入极线约束筛选特征点并进行精匹配,减小匹配搜索范围,加快匹配速度,提高匹配准确率。实验结果表明,所提改进ORB算法点对数平均值是SURF算法的1.5倍左右,匹配速度平均值比SURF算法提高了22%,准确率比SURF算法提高了2倍,比ORB算法提高1.7倍,从而证明所提改进ORB算法,具有匹配点数多、速度快、准确率高的特点,且具有尺度不变性。所提方法可应用于目标识别、目标跟踪、三维重建、缺陷检测等领域。

双目视觉下三维人体运动跟踪算法

由于人体运动的复杂性,人体运动轨迹的快速改变和人体自遮挡现象经常发生,这给人体运动跟踪带来了很大的困难。针对此问题提出了一种基于三维Kalman滤波器和人体约束的人体运动跟踪算法。该算法首先利用外极线约束和灰度互相关法对二维标记点进行立体匹配,计算各个标记点的三维位置,从而构建得到三维标记点;然后利用三维Kalman滤波器对三维标记点进行跟踪;最后利用人体约束检验和修正跟踪结果。实验结果表明,该算法能有效地对复杂人体动作进行跟踪并能从跟踪错误中正确恢复。

基于坐标测量机的轴向立体视觉测量方法研究

为了解决双目立体视觉测量过程中图像匹配计算量大、算法复杂、误匹配率高的问题,提出了一种轴向立体视觉测量方法。该方法由单个摄像机沿坐标测量机轴向先后捕捉被测物表面,利用同轴摄像机外极线相互平行的特性进行同源相点的逐个匹配,并根据视差原理反求三维坐标。着重论述了该方法的原理、同源点匹配及具体实现过程,并通过实验进行了验证,测量了一个塑料盘的边缘并进行了重建。研究结果表明该方法能提高匹配效率,减小误匹配几率,实现快速高效的非接触式测量。

一种利用点基元灰度的快速精确图像匹配算法

为了能够让基于双目视觉的机械手获取轮胎测温孔精确的三维坐标,并且满足机械手测温实时性要求,目前常用的算法是采用基于外极线约束的区域匹配来确定两个对应点间的匹配。但该算法要求将目标点沿极线上每一点都进行区域灰度相关计算,计算量大且匹配准确率不高。针对此问题,基于两对应点之间灰度值相近的原则,提出一种将目标点与外极线上各像素点先进行点之间灰度比较,然后只对与目标点灰度值相近的像素点进行区域灰度相关计算的改进算法。该算法将外极线上与目标点灰度相差较大的点先排除,以减少区域相关匹配计算点的数量和降低误匹配率。