一种新的SLM显微立体视觉畸变矫正模型

提出了一种描述SLM(Stereolightmicroscope)显微立体视觉成像的新模型,使用了新物理量“弱视差”来提高模型的三维微观定位精度。新模型考虑了信号滞后、径向、偏心和薄透镜等四种畸变,建立了精确的畸变矫正模型。在畸变参数标定中,采用了显著性检验和相关性检验两种方法,动态检测畸变参数对模型的影响程度。实验中对14个畸变参数的显著性进行分析,其中5个低于水平0.05的临界值,表现不显著,说明显著性检验对畸变参数的选择具有一定的意义。

微操作成像系统中体视显微镜的参数标定

体视显微镜具有工作空间大、实时性高以及不损坏样品表面等优点,己用于微观对象三维立体信息的测量。建立了体视显微镜的成像模型,研究了体视显微镜参数的标定问题。模型包含的方程数目小于参数的数目,需要增加约束条件。结合体视显微镜子光路系统的对称性和微小的差异性,提出了含近似相等条件的体视显微镜参数标定问题的解决方法,试验分析了参数的鲁棒性、相关性和重复性,利用成像模型重构了样板在纵向运动过程中的一组表面。

光学体视显微图像立体测量系统研究与开发

根据立体视觉的原理,设计实现了基于光学体视显微镜图像的立体测量系统。从图像采集、摄像机标定、立体匹配到深度图生成,建立了完整的系统。对系统中的摄像机模型进行了线性标定,达到了亚像素的标定精度。在立体匹配中实现了三种不同的算法:改进的区域相关性匹配算法、基于边界特征的概率松弛迭代匹配方法、新序数测度法(New Ordinal Measure),并对结果的精度进行了分析和比较。

微操作系统中弱视差视觉模型研究

显微双目立体视觉主要由体视显微镜和 CCD图像传感器构成 ,基于计算机双目立体视觉原理 ,显微双目立体视觉在显微领域中用于三维微观定位和测量。该类视觉具有不同于宏观视觉的属性。使用弱视差描述微观视觉的成像特征以区别于传统的宏观视差。建立了新的显微视觉模型 ,模型中包含弱视差的级数项 ,反映出物空间深度信息与图像空间二维信息间存在弱的非线性关系 ,同时也部分矫正了物空间横向尺度的深度依赖性。

显微三维测量系统在文件检测的应用研究

文检是一种常用的司法鉴定手段,在案件侦破、定罪量刑等方面都有着十分重要的作用,关乎国家、集体利益和公民的名誉、财产安全,因此文检技术的研究有着十分重要的意义。伴随科技的发展,计算机辅助技术的应用深入到社会实践的方方面面,显微三维测量系统正是辅助文件的一种方式,通过该系统不仅可以直观观察文件样本的差别,以进行人为判定,更可以通过对文件样本的数字化建模,探索定量分析方法。本文即是针对这一应用,基于投影相移原理设计显微三维测量系统,并做应用性试验,获得了良好的效果,验证了系统的可行性。

双目显微立体视觉系统标定方法研究

针对显微立体视觉系统光路标定问题,设计并实现一种适合显微立体视觉系统的两步标定方法。首先,对单子光路进行初步的标定,获得放大倍率;然后,以光学工作距离为定值约束,求解内参数;再进行第二步标定求解外参数。对3个常用物镜倍率的体视显微镜进行了标定,获得了双光路的焦距、相对位置、倍率等参数的均值、标准差与相对误差,并用左右位移相对平移偏差验证了标定的准确性。研究的显微立体视觉系统标定方法为分析微沟道的半遮挡问题奠定了实验基础。

一种体视显微图像误匹配消除方法

针对尺度不变特征变换(SIFT)匹配中存在的误匹配问题和立体图像特点,提出一种误匹配消除方法。对体视显微图像进行SIFT特征匹配初步得到匹配对,结合体视显微镜标定参数,计算三维点云坐标。将三维点云分别投影到左、右图像中得到新的匹配对,新投影点的图像坐标分别与原来匹配点的图像坐标相减,生成投影向量集。通过左、右2个投影向量集幅值和方向的异常值剔除,实现误匹配消除。实验结果表明,实验图像的误匹配消除率达到100%,同时不消除正确匹配点,提高了匹配精度。

SLM显微立体视觉中的双重折射校正算法

为解决微流控芯片检测中由于盖片的双重折射效应导致的聚焦误差、色差和视场误差等问题,从折射基本定理出发,结合光学体视显微镜(SLM)的双光路结构,建立了SLM显微立体视觉双重折射变折射率校正算法,实现了对透明封闭容腔的非接触无损三维精确测量.在微沟道测量实验中,深度方向的测量误差由7.1μm减小到1.5μm,相对误差由18.68%减小到3.95%.SLM显微立体视觉三维测量系统与表面轮廓仪、激光共焦扫描显微镜的横向对比测量实验,证明了SLM显微立体视觉双重折射变折射率校正的必要性和有效性.

基于体视显微镜的立体视觉测量系统

该文基于体视显微镜(SLM),根据双目视觉原理,构建了显微立体视觉测量系统;通过图像采集、系统标定、图像预处理、图像匹配、物体重建等步骤实现微观物体的立体重构和测量。系统采用改进的DLT(direct linear transformation)方法;在图像匹配过程中,依据被测量物体不同的特征,采用了基于特征的匹配和基于图割的全局匹配2种方式。该统实现了微型物体的立体重建及尺寸测量功能。