基于半直接方法的序列影像直线特征跟踪匹配算法

针对序列影像相邻帧间相对运动较小的特点,提出了一种基于半直接方法的序列影像直线特征跟踪匹配算法。首先,选取关键帧进行点特征和直线特征的提取与匹配;然后,利用运动恢复结构算法对直线上的特征点进行重建;接着,通过反向合成图像对齐算法实现相邻帧的直线特征点的跟踪和摄像机相对位姿估的计;最后,由跟踪特征点实现对直线特征的跟踪匹配。采用两组不同的序列影像数据对算法进行了验证,实验表明所提算法能够实现序列影像直线特征的准确跟踪匹配,并能同时估计得到摄像机的位姿;摄像机的位姿估计误差随着帧数的增加而累积。文中还提出了一种新的序列影像直线特征跟踪匹配算法,该算法仅利用直线上的稀疏特征点就可实现对相邻影像间的直线特征的准确跟踪匹配,并能估计得到摄像机的运动轨迹。但是,该方法存在累积误差,需要进一步改进。

基于双目视觉与特征匹配跟踪的薄壁件振动测量

针对薄壁件振动测量的需求,将双目视觉与特征匹配跟踪结合,提出了一种较为准确的薄壁件振动测量方法。先利用双目相机连续采集薄壁件的振动图像,并进行滤波和二值化等图像预处理操作;再选取左右相机拍摄的第一帧图像,根据极线约束原理对图像上的特征点进行立体匹配;利用改进后的光流法对第一帧图像上的特征点进行跟踪,从而获得第二帧到最后一帧图像上特征点准确的像素坐标;最后根据双目视觉测量原理获得物体的三维振动位移信息。实验研究和分析结果表明,该方法能够准确测量薄壁件的振动位移信息,为进一步开展振动特性分析、减振优化设计和结构损伤识别等研究提供一种新的技术参考。

基于双目视觉的工程车辆定位与行驶速度检测

针对工程车辆行驶速度低、滑转率高的特点,提出了一种基于双目序列图像的检测方法,以便快速检测工程车辆的相对位置与实际行驶速度。将双目摄像机安装在车辆上,连续采集周围环境的序列图像;利用SURF(speeded up robust features)特征对已采集到的各帧双目图像进行立体匹配,计算出环境特征点到摄像机坐标系原点的距离,从而实现车辆的相对定位;再对相邻两帧图像进行特征跟踪匹配,根据不同景深将匹配特征点对划分为远距点对和近距点对,分别利用远距点对和近距点对估算车辆运动过程中坐标系的旋转矩阵和平移矢量,并利用Levenberg-Marquardt法进行优化求解;最后根据优化后的旋转矩阵和平移矢量计算出车辆的行驶速度。户外模拟试验结果表明了方法的有效性和可行性。

基于立体视觉的月球车运动估计算法

为了满足月球车自主导航的需要,提出了一种仅仅依靠月球车视觉系统提供的图像序列实现月球车六自由度运动状态估算的定位方法。对尺度不变特征转换点(Scale invariantfeature transform,SIFT)特征点跟踪匹配方法和运动参数估计方法进行了研究。在特征跟踪匹配时,引入了两个新的匹配约束条件以准确建立月球车运动前后环境特征点的对应关系。根据获得的特征点对应关系求解月球车的运动参数时,提出了一种鲁棒的估计方法,即首先用随机抽样一致性(Random sampling consensus,RANSCN)结合单位四元数方法剔除数据中的误匹配点,并求出车体运动参数的预估值,然后以此预估值并利用Levenberg-Marquardt非线性优化算法对运动参数进行精确求解。最后,通过模拟场地试验验证了该运动参数估计算法的有效性。

基于双目序列图像的测距定位与自车速度估计

为了确定车辆在行驶过程中的相对位置与速度,提出一种基于双目序列图像的实时测距定位及自车速度估计方法。该方法利用车载双目视觉传感器采集周围环境的序列图像,并对同一时刻的左右图像进行基于SURF(speeded up robust features)特征的立体匹配,以获取环境特征点的景深,实现车辆测距定位;同时又对相邻两帧图像进行基于SURF特征的跟踪匹配,并通过对应匹配点在相邻两帧摄像机坐标系下的三维坐标,计算出摄像机坐标系在车辆运动前后的变换参数,根据变换参数估算出车辆的行驶速度。模拟实验表明,该方法具有良好的可行性,速度计算结果比较稳定,平均误差均在6%以内。