立体匹配
- 室内三维环境重建技术中的立体匹配算法研究与仿真
、特征提取及立体匹配(Stereo Matching)等流程转化为计算机可投影的立体图像，且在室内设计领域得到广泛的应用。该技术在人体双目线索感知距离原理的基础上，利用计算机获取三维信息。在实现三维重建的过程中，需借助两个及以上的摄像机对同一物体从不同位置成像，再基于相机间的视差计算距离深度信息，进而实现对物体的三维描绘。利用两台计算机对同一场景进行像素点搜寻并获取视差的过程，称为立体匹配。传统的立体匹配算法主要通过图像特征线、扫描线等计算初始视差，同时基
电子设计工程 2023年19期2023-10-05
- 联合语义代价体的立体匹配网络改进方法
语义代价体的立体匹配网络改进方法何培玉，黄劲松（武汉大学测绘学院，武汉 430079）立体匹配是自主移动平台获取周围环境深度信息的主要方式之一。针对在低纹理、前景物体难以与背景区分等场景下，经典立体匹配算法性能下降明显这一问题，围绕将语义信息引入立体匹配网络开展研究，对现有联合语义信息的立体匹配网络进行整合抽象，并针对现有方法的缺陷提出了联合语义代价体的立体匹配网络改进方法，结合残差结构设计，更充分地利用语义信息的同时保证了算法的实时性。实验结果表明，联合
导航定位学报 2022年6期2023-01-07
- 基于双目立体视觉的视差测量
正的图像进行立体匹配，得到被测物体的视差图及其物体的3D坐标。实验表明：这个方案具有可行性，为下一步的实验研究提供了很大的帮助和基础。关键词：双目立体视觉;相机标定;立体匹配;视差中图分类号：TP18 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2022）07-0081-02开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
电脑知识与技术 2022年7期2022-05-09
- 改进Census 立体匹配算法研究综述
30013）立体匹配技术可以获得图像的深度信息，近年来受到了广泛的关注。 双目立体匹配的基本原理即模拟人的双眼，从两个视点观察同一场景获得两幅视图，根据两幅视图的像素点构建相似三角形计算两幅视图的视差获取深度信息。 自20世纪80 年代Marr 首次提出完整的机器视觉理论框架[1]。 曾文献等[2]对立体匹配算法进行了总结，描述了立体匹配算法的基本原理及立体匹配算法的分类。 陈华等[3]描述了立体匹配算法的基本步骤及各个立体匹配算法定性和定量的对比。 曹之
华东交通大学学报 2022年1期2022-04-06
- 改进的SAD-Census立体匹配算法研究
键步骤之一，立体匹配的主要任务是确定双目图像中对应像素点之间的视差，并由此获得空间点的深度信息[1]。尽管其已经经过四十多年发展，但由于噪声、图像亮度区别、遮挡、反光区域、透明物体等诸多因素的影响[2]，至今研究者们也没有找到出一种兼顾匹配精度和算法实时性的有效解决方法，因而至今依然是学术界研究的难点和热点。2002年，Scharstcin和Szeliski等人发表了一篇具有里程碑意义的综述性文章[3]。在文中，通过对当时立体匹配算法的相关研究进行梳理与总
电子测试 2022年22期2022-02-08
- 基于改进的Census变换的立体匹配算法
sus变换的立体匹配算法闫 佳，曹玉东，曲 直，蔡希彪（辽宁工业大学 电子与信息工程学院，辽宁 锦州 121001）针对局部立体匹配算法误匹配率较高的缺陷，提出了一种基于改进型Census变换的立体匹配算法，通过采用不同尺度的Census变换窗口和改进代价匹配函数，可以输出具有更高匹配程度的视差图。首先，采用各向同性Sobel算子提取图像的边缘信息，以作为选取Census变换窗口的依据；然后，利用选取的窗口对图像进行相似度代价和梯度信息的代价计算；最后，融
辽宁工业大学学报(自然科学版) 2021年1期2021-01-13
- 夏泽洋团队提出一种基于分割的立体匹配视差优化方法
-3897(立体匹配中的视差优化方法)”。立体匹配是三维重建的核心步骤，其输入是一对经过矫正的彩色图像，通过匹配同一三维物体在左右两幅图像上的投影点得到视差。目前，已有的立体匹配方法在无遮挡区域时，实现了较高的匹配精度，但在有遮挡区域时，匹配误差较大。同时，已有方法的计算效率普遍较低。因此，该研究提出了一种基于分割的立体匹配视差优化算法，以解决包含遮挡区域图像的快速立体匹配问题。该研究所提出的基于分割的立体匹配视差优化方法直接优化由彩色参考图像得到的初始匹
集成技术 2020年6期2020-11-30
- 基于立体标定件的双目视觉目标测量方法
ching）立体匹配算法对校正后的左右图像进行匹配，获取测量物上各点的三维坐标值，从而实现对目标物的尺寸测量。分别用不同的物体进行测量后，实验结果证明本方法能将误差控制在1 mm以内，具有较好的准确性。关键词： 双目立体视觉测量;立体标定件;相机标定;立体匹配中图分类号： TP317.4 文献标识码： A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.06.020本文著录格式：蓝畋，华云松. 基于立体标定件的双目视觉目标测
软件 2020年6期2020-08-13
- 基于改进Census变换和网状聚合的立体匹配方法
状代价聚合的立体匹配方法。在初始匹配代价计算中，用灰度排序剔除极值的方法获取参考像素，改善Census变换对于亮度差异的抑制效果。在代价聚合计算中，采用SLIC超像素分割方法对图像进行区域划分，在区域内按照网状搜索去寻找邻域像素，并根据邻域像素距离待匹配像素的远近配置权重，完成待匹配像素的代价聚合。实验结果表明，提出算法计算出的视差图像，坏像素比例低、视差连续而稠密，其性能与Middlebury平台上排名第一的Locamxp算法接近。关键词：稠密视差图像;
哈尔滨理工大学学报 2020年2期2020-07-16
- 双目视觉的立体匹配算法研究进展*
前景[4]。立体匹配是双目立体视觉技术中的核心算法，旨在通过寻找双目相机所获取的两张图像中的同名点从而构建视差图，一个良好的立体匹配算法直接决定三维重建的效果[5]，建立合适的立体匹配算法是提高基于双目立体视觉技术的三维物体识别效果的关键。本文在通过分析总结现阶段主要的立体匹配算法的基础上，展望未来立体匹配算法的发展方向，旨在为今后相关领域人员开展立体匹配算法的研究提供思路与参考。2 研究现状立体匹配的目的是从两张图像中寻找同名点从而根据其视差计算出该点的
计算机与生活 2020年7期2020-07-10
- 基于双目立体视觉的目标物测距研究
ching）立体匹配算法在VS2017环境下结合 Opencv3.4.1库，对左右相机获得的图像进行立体匹配，生成视差图，将二维空间点重投影到三维空间中，实现二维坐标到三维坐标的转换，即可得到物体的三维点坐标。最终实现通过鼠标点选被测物体视差图后输出选定的空间三维坐标。实验结果显示，该系统的测量精度较高，并且在140 cm距离的测量精度最高。关键词： 双目视觉;目标测距;三维测量;相机标定;立体匹配;重投影中图分类号： TP317.4 文献标识码：
软件 2020年1期2020-03-02
- 基于双目立体视觉的规则物体体积测量方案
目立体视觉;立体匹配;图像处理;体积测量中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）18-0112-04Abstract：This paper presents a scheme for cuboid volume measurement based on binocular stereo vision and image processing. First，the binocular camera w
现代信息科技 2020年18期2020-02-22
- 基于三维重建技术的汽车底盘检测研究
目视觉系统;立体匹配中图分类号：U463.1 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2019）36-0010-02Abstract： With the intensification of terrorist activities around the world， car bombs and other attacks occur frequently， the necessity of vehicle chass
科技创新与应用 2019年36期2019-12-23
- 面向远程驾驶的图像测距系统设计
图像校正 ;立体匹配;测距1 研究的背景和意义近年来，人工智能火热的发展必将成为第四次革命和科技创新的强大驱动力。计算机视觉系统是人工智能的重要一环，不完善性和多样性是计算机视觉领域当前的显著特征。计算机视觉在20世纪70年代之前就被提出，但真正得到关注和发展是在那个年代之后，那时的计算机性能才提高到能处理类似图片这种大容量的数据。但是那时处理图像只是源于各种不同领域的需要（如：脸部特征、指纹、文字等），并没有定义为计算机视觉的一部分，如何解决“计算机视觉
科学与财富 2019年30期2019-10-30
- 基于SAD的立体匹配算法研究
10136)立体匹配是二维图像对三维场景结构信息获取的主要技术手段，一直是人们的研究热点之一[1]。立体匹配作为计算机双目立体视觉中最关键的一个步骤，其后面进行的三维重建的精度与匹配结果准确与否息息相关。所谓立体匹配就是从不同视点获得的两幅图像中找到匹配的对应点，再由匹配代价函数来估算匹配点的视差值。20世纪80年代的研究人员提出层次处理立体匹配的概念，通过立体匹配约束条件来提高立体匹配的精确度。随着科技的发展，双目立体视觉技术渐渐走向成熟，不少研究人员把
沈阳航空航天大学学报 2019年4期2019-09-19
- 基于双目视觉的泊车机器人障碍物检测系统
测，利用改进立体匹配算法完成对弱光照下光滑边缘障碍物的检测，搭建双目视觉系统并进行实验验证。 实验结果表明，该系统检测平均耗时为0.463 s，在1 400 mm至2 100 mm范围内检测误差在50 mm内，具有良好的实时性和较高精度，为经济型泊车机器人的研制奠定基础。关键词：泊车机器人;机器视觉;相机标定;立体匹配;YOLO卷积神经网络文章编号：2095-2163（2019）04-0079-04 中图分类号：TP317.4 文献标志码：A0 引 言随着
智能计算机与应用 2019年4期2019-09-12
- 基于边缘检测的视差图效果优化
觉研究领域，立体匹配获取视差图是一项必不可少的步骤，同时也是立体视觉中核心问题。所以视差图质量的好坏直接影响了场景信息能否实时稳定有效地被获取出来，实现二维信息到三维信息的转换。基于以上背景，国内外很多学者在视差图获取算法上投入了大量的精力，取得了一定成绩。目前立体匹配算法主要分为局部立体匹配方法和全局立体匹配方法。局部立体匹配方法通过选择支持窗口选择相似度最大的匹配像素。文献[1-2]对支持窗口的尺寸与形状估计视差值进行了研究，但是由于这种方法需要确定的
计算机应用与软件 2019年7期2019-07-15
- 双目立体视觉匹配
究基础上，对立体匹配所存在的问题和解决措施提提出了看法。【关键词】特征点检测立体匹配三维重建1 引言眼科学认为，人类两眼的不同位置，让我们感知的世界是立体的。由观察到两幅不同的画面，从而产生视差。双目立体视觉模仿人类视觉的立体感知过程，通过视差根据三角测量原理来获得深度信息。随着科学技术的发展，在工业、生活的各个领域都有双目视觉技术成功运用的案例。2 双目立体视觉研究2.1 立体匹配介绍立体匹配即将两幅图像的点对应起来。由于圖像特征的局部性，虽然大量机构致
电子技术与软件工程 2019年5期2019-06-20
- 泊车机器人障碍物视觉识别系统研究
匹配算法进行立体匹配并生成目标障碍物视差图;通过成像点和目标障碍物的立体几何关系计算得到目标障碍物的深度信息。实验结果表明，该系统具有良好的实时性和较高精度，障碍物识别时间平均为0.0901s，在2600mm具有最佳测距精度，可为泊车机器人自动泊车提供保障。关键词：泊车机器人;双目视觉;相机标定;立体匹配;YOLO卷积神经网络DOI：10.11907/rjdk.191255中图分类号：TP303 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2019）01
软件导刊 2019年12期2019-02-07
- 基于双目立体视觉的运动目标探测
立体视觉中的立体匹配、三维重建、物体分割进行了研究和分析，提出了基于边缘索引的立体匹配算法和基于深度的物体分割算法，最后对算法进行验证，实验结果表明该方法能有效地检测出动态背景下的运动目标。关键词：立体视觉；立体匹配；三维重建；物体分割中图分类号：TP391.4 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2018）17-0014-02Abstract： In this paper， the image sequences collected from
科技创新与应用 2018年17期2018-06-28
- 机器人双目测距算法研究
基于特征点的立体匹配算法的融合实现方案，最终证明了该算法的有效性和可行性。关键词：双目视觉；特征提取；双目标定；立体匹配随着人工智能的热潮再次袭来，人们对于许多行业再次进行了深入的探索。比如汽车的自动驾驶技术、机器人的拟人化研究、智能语音交互等。而机器人的研究是其中的热点之一，怎样实现机器人的拟人化行为如行走避障、负重搬运等成为研究的热点。本文针对机器人双目视觉的测距算法进行了相应的研究，提出了一种融合性的立体匹配测距算法。1 双目摄像头的测距原理用人的双
无线互联科技 2018年5期2018-06-27
- 基于双目立体视觉的目标物定位研究
ching）立体匹配算法在VS2010环境下配合Opencv3.0.0库，完成左右图像对的匹配，生成视差图。通过将二维空间点重投影至三维空间，便可求得目标点的空间三维坐标，最终实现通过鼠标点选后输出选定点的空间坐标。实验表明，该系统拥有较高的测量精度，尤其在150cm距离下可获得最佳的测量精度。关键词：立体视觉；目标定位；相机标定；立体匹配；重投影DOIDOI：10.11907/rjdk.172304中图分类号：TP317.4文献标识码：A 文章编号：16
软件导刊 2018年2期2018-03-10
- 一种新型的局部立体匹配算法的研究
个新型的局部立体匹配算法，获取改善的初始视差图，为进一步提高立体还原精度提供可靠的前提。为了获取准确的初始立体匹配视图，本文创立了基于两个主要规则的局部立体匹配算法，即：1）利用目标像素邻域的亮度分布计算匹配带价;2） 利用基于梯度的Census变换法计算匹配代价;用上述两种方法共同决定初始视差图，最后运用交叉匹配的方式对初始匹配视图进行精炼。关键词：立体匹配;局部匹配算法;Census变换法;交叉匹配中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：10
数字技术与应用 2018年12期2018-03-02
- 一种“客观度量”和“深度学习”共同驱动的立体匹配方法
”共同驱动的立体匹配方法，互补“度量”和“学习”特征，提升立体匹配视差图的精度。将基于灰度差绝对和（SAD）与灰度梯度差绝对和（GRAD）两类算子的客观计算特征和基于数据驱动的深度学习特征进行加权融合，构建匹配代价模型；采用引导滤波器对匹配代价进行聚合；通过胜者全赢算法得到初始视差图；最后，运用左右一致性校验和加权中值滤波器优化视差图，去除误匹配点，得到最优视差图。在Middlebury立体匹配评估平台上的测试实验表明，所提算法能有效降低视差图平均绝对误差
现代电子技术 2018年1期2018-01-20
- 双目立体视觉的水下应用
、相机标定、立体匹配三个方面论述了双目视觉在水下场景的应用，比较了与空气环境中应用的不同，对水下双目视觉发展趋势做了分析。关键词：水下双目视觉；相机标定；立体匹配中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2018）32-0031-02Abstract： This paper discusses the application of binocular vision in underwater scene from three a
科技创新与应用 2018年32期2018-01-03
- 基于迭代指导滤波的立体匹配方法
代指导滤波的立体匹配方法李金凤1边继龙21(牡丹江师范学院计算机与信息技术学院 黑龙江 牡丹江 157011)2(东北林业大学计算机与信息工程学院 黑龙江 哈尔滨 150040)针对立体匹配当中的匹配精度问题，提出一种基于迭代指导滤波的立体匹配方法。该方法首先利用自适应窗口方法根据图像的灰度变化自适应地选择支撑窗口，再根据指导滤波累积原始匹配成本，并采用“胜者全取”方法计算视差，然后利用计算视差对匹配成本进行修正，进行再次累积并计算视差，最后反复迭代这一过
计算机应用与软件 2017年9期2017-09-23
- 基于计算机的视觉立体匹配算法研究
的重点课题是立体匹配。双目视觉是和人体眼睛的视觉比较接近的，而且在实际应用中比较容易实现。文章对计算机视觉系统和立体匹配算法进行了分析，并且对双目视觉的视觉立体匹配算法进行了研究，通过相应的计算机算法对双目视觉立体匹配进行实现，具有-.一定的研究意义。关键词：双目视觉；匹配算法；计算机视觉；立体匹配；相位一致性1.计算机视觉系统分析研究1.1计算机视觉技术及双目立体视觉计算机视觉是通过计算机技术实现对视觉信息处理的整个过程，是一门新的学科。视觉是人们认知事
无线互联科技 2017年4期2017-05-23
- 基于指导滤波立体匹配算法的测距系统
基于指导滤波立体匹配算法的测距系统徐 杨，占云龙，刘 昭，赵鲁阳（中国科学院 上海微系统与信息技术研究所 无线传感网与通信重点实验室 上海200050）基于SAD立体匹配算法的传统测距系统存在精度低、对光照敏感的缺点，为了克服以上缺点，我们实现了基于指导滤波立体匹配算法的双目立体视觉测距系统。本系统首先实现了摄像机的标定，其次使用目前在 Middlebury Stereo benchmark Version2上排名第一的指导滤波立体匹配（Image-gui
电子设计工程 2017年1期2017-05-09
- 基于Census变换的立体匹配算法优化及医学影像应用*
sus变换的立体匹配算法优化及医学影像应用*方纯洁，赖小波#，石 磊浙江中医药大学医学技术学院 杭州 310053#通信作者，男，1981年6月生，博士，副教授，研究方向：医学图像处理，E-mail：shopo@zcmu.edu.cn立体匹配；Census非参数变换；快速实现；医学影像应用目的：建立并优化一种基于Census非参数变换的立体匹配算法。方法：详细分析了基于Census非参数变换的立体匹配，运用移动窗口技术和高速缓存，采用SSE2指令进行数据流
郑州大学学报（医学版） 2017年2期2017-04-07
- 基于AD-CESUS联和测度的立体匹配算法
S联和测度的立体匹配算法李宝平，靳聪(中国传媒大学媒介音视频教育部重点实验室，北京 100024)双目图像深度估计是许多现代立体视觉技术的重要基础。由于受到光线、纹理结构变化，前后遮挡，图像噪声等因素的影响，基于单特征的匹配算法缺乏鲁棒性。本文将基于像素点的AD测度函数与基于区域的Census测度函数，依据匹配置信程度实现自适应加权融合，形成联和测度函数。该联和测度函数可以将AD的单调性与Census的区域性有效结合，提升立体匹配算法的鲁棒性。通过实验测试
中国传媒大学学报(自然科学版) 2016年6期2017-01-05
- 双目立体匹配算法的FPGA实现
表明：改进的立体匹配算法和硬件结构能够获得精度较高的视差图，处理640×480的图像对只需32.4 ms，关键词：立体匹配；Sobel算子；自适应阀值；Census变换；现场可编程门阵列DOI：10.15938/j.jhust.2016.04.005中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：1007-2683（2016）04-0025-050引言双目立体视觉是计算机视觉技术研究领域的热点问题，立体匹配是实现立体视觉的重要环节，匹配结果的精度则是制约立体
哈尔滨理工大学学报 2016年4期2016-11-10
- 双目立体视觉系统的旋转轴方位计算与特征点立体匹配
位确定与图像立体匹配。实验结果表明，该标定法简单可靠，转轴具有较好的稳定性，根据图像立体匹配所得到的视差图可较好的完成牙颌模型的三维轮廓重建。关键词 双目立体视觉 转轴方位 直线拟合 立体匹配中图分类号：T311 文献标识码：A0引言双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支，可以很好地模拟人类双眼的立体成像原理，利用两个成像传感器在同一时间从不同位置拍摄同一物体，对获得的两幅图像进行差别分析，得到特征点的位置偏差，再利用视差原理提取坐标信息，构建三维轮廓。本
科教导刊·电子版 2016年23期2016-10-31
- 基于机器视觉的葡萄采摘点三维空间定位系统的研究
梗中部，后经立体匹配与双目视觉三维空间定位原理求取葡萄采摘点的三维坐标，提高了葡萄采摘点定位的精准度。关键词：葡萄采摘点；双目视觉；三维定位；立体匹配中图分类号： TP391.41 文献标志码： A 文章编号：1002-1302（2016）07-0377-04我国是农业大国，水果经济产业在农业经济发展中占有重要的地位。近年来，利用机器视觉技术实现机器人对农业对象的自动作业已成为农业机械研究领域的热点[1-5]。如项荣等利用组合匹配方法与深度校正的双目视觉模
江苏农业科学 2016年7期2016-10-20
- 基于SIFT算法的图像匹配技术在测量系统中的应用
测量系统中的立体匹配。本文对获取的同一场景的两幅图像进行处理，用上述方法进行立体匹配，实现了较好的匹配效果，达到了接近实时性的匹配速度。关键词：SIFT算法；Kd-tree；最近邻检测；立体匹配中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）15-0199-03图像匹配是双目视觉测量系统中的关键技术。基于图像特征的匹配方法是最常用的匹配方法，该方法首先提取图像的局部特征（区域、线、点），然后计算两幅图像特征的相关性来确定它们
电脑知识与技术 2016年15期2016-07-04
- 一种基于深度信息的人头检测方法
域使用改进的立体匹配算法，该匹配算法对传统的WTA匹配算法进行改进，只对强纹理点进行匹配，对弱纹理点只进行视差验证，并根据三角投影原理计算出深度图。由于深度图中人员与周围场景的深度分布不同，根据深度分布将人头区域提取出来，得到候选区域，最后将候选区域经过形态学运算并根据区域轮廓的特征来判断是否为人头。实验结果表明：该方法在不同光线环境条件下的检测正确率为94%以上，误检测率仅为5.77%，检测精度高，对光线和阴影的抗干扰性良好，能够很好地适应复杂环境。关键
长春理工大学学报（自然科学版） 2016年2期2016-06-07
- 一种改进自适应权重稀疏区域立体匹配算法
+林雪摘要：立体匹配是根据两幅或者多幅具有一定视差的图像，获得图像之间视差图的过程.针对自适应权重立体匹配算法难以同时满足精度和速度的不足，提出一种符合人眼视觉特性的改进自适应权重稀疏区域立体匹配算法，首先对权重公式进行改进，改进后根据公式计算每个点的权重，其次对图像进行稀疏的区域匹配获得稠密视差图，然后将所得视差图进行左右一致性检测及遮挡填充，最后对视差图进行中值滤波，以去除孤立的误匹配点和噪声点.实验结果表明，改进方法比Yoon的自适应权重算法匹配效率
哈尔滨理工大学学报 2016年1期2016-05-31
- 双目立体视觉系统的研究
、特征提取、立体匹配、三维重建等图像处理，真实再现了三维场景的几何信息。关键词 三维场景 立体视觉 特征提取 立体匹配中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）01（b）-0000-000 引 言人类获取外界世界的信息70%来源于视觉系统。视觉是人们观察、认识世界的主要手段。当人分别用左眼和右眼去看同一个东西时，物件的距离和空间感会变得不一样。这是因为人体的两只眼睛位置不同，令每只眼睛看出来的影像有所差异。当左右
科技资讯 2016年2期2016-05-30
- 一种改进双目视觉立体匹配算法
改进双目视觉立体匹配算法西安科技大学刘森厍向阳【摘要】获取同一场景的立体图像对是实现双目立体成像的关键问题。针对传统的固定窗口图像区域匹配算法复杂度高的问题，提出一种改进的基于区域增长的立体匹配算法—基于线增长的立体匹配算法。仿真实验表明，该算法在满足实验需求的情况下提高了匹配速度。【关键词】立体视觉；立体匹配；匹配算法1 引言双目立体视觉是机器视觉的重要形式之一。立体匹配是双目面立体视觉中最重要也是最复杂的部分[1]。然而，由于匹配的不确定性，立体匹配问
电子世界 2016年7期2016-05-03
- 实时双目立体视觉系统的实现
、边缘检测、立体匹配等功能,同时由于采用3种确认算法,最大限度地去除错误匹配,得到良好的视差图。关键词双目立体视觉;边缘检测;立体匹配Implementation of Real-time Binocular Stereo Vision SystemZHANG Li,HUANG Yingping(School of Optical-Electrical and Computer Engineering,University of Shanghai for
电子科技 2016年3期2016-04-14
- 动物二维图像3D重构及其特征识别系统研发
征识别、双目立体匹配、三维模型重建和提取特征等功能。通过实验验证，建立的动物三维模型，可有效识别动物体尺等特征信息，其提取结果相对误差为1.5％。本研究可应用于动物无应激量算体尺，为开展福利养殖提供了一种方法。关键词：OpenCV；双目视觉；立体匹配；特征识别自然界中的物体是多维的，人体通过眼睛获取物体的三维信息。然而，一个摄像系统只能记录下来物体图像的二维信息，致使大量信息丢失。计算机视觉是一门专门研究如何让机器模仿人类眼睛“看”物体的科学，更形象的说，
天津农林科技 2016年1期2016-03-30
- 基于交互式图像分割的立体匹配方法
式图像分割的立体匹配方法王雅宁1，梁新刚2(1.现代教学技术教育部重点实验室，陕西西安 710062; 2.陕西师范大学计算机科学学院，陕西西安 710119)立体匹配技术是三维重建系统以及非接触测量的关键步骤，在计算机视觉领域应用广泛。传统基于全局最优的立体匹配方法计算量大，算法框架复杂，通过引入图像分割等手段可以有效降低立体匹配的运算量。为了克服传统基于分割的立体匹配方法没有充分利用分割信息的缺点，提出了一种融合交互式图像分割的立体匹配方法。该方法通过
计算机技术与发展 2016年9期2016-03-01
- 基于区域快速生长的双目视觉立体匹配算法研究
长的双目视觉立体匹配算法研究彭彬彬, 朱大奇1引言双目视觉[1]是计算机视觉的一个重要分支,在机器人导航、无人车驾驶、医学影像重建等领域有着重要运用。双目视觉即由不同位置的两台摄像机拍摄同一幅场景,通过计算空间点在两幅图像中的视差获得该点的三维坐标值,图1为平行双目视觉示意图。立体匹配[2-5]作为双目视觉的关键问题,匹配的本质是寻求同一空间景物在不同观察点下投影图像的像素间的一一对应关系,并由此得到相应的视差图像[6]。匹配算法根据约束方式的不同大致分为
系统仿真技术 2015年3期2016-01-27
- 基于边缘和像素类型标记的立体匹配算法
素类型标记的立体匹配算法苏志斌，邹芳菊，吕朝辉(中国传媒大学自动化系，北京100024)摘要：提出一种基于边缘图像特征和像素类型标记的立体匹配算法，利用边缘信息及视差在边缘和非边缘区域的分布特征，指导有效初始视差在扫描线方向的传递。并且根据标记值对部分不可靠的像素点进行反向赋值和边缘内中值滤波处理，达到视差精化目的。实验证明这种方法对于整体视差范围不太大的远距离图像，能够获得较为精确的稠密视差图。关键词：边缘；像素类型标记；视差；立体匹配中图分类号：TP7
中国传媒大学学报(自然科学版) 2015年2期2016-01-05
- 基于双目视觉的运动目标检测跟踪与定位
；目标跟踪；立体匹配；三维测距0 引言运动目标检测与跟踪一直是计算机视觉的核心课题，是智能监控系统的关键技术之一。目前，多数目标检测跟踪依靠单目视觉，无法实现目标准确定位，而双目视觉可以从不同角度拍摄同一场景的二维图像中恢复深度信息，因此，提出一种基于双目视觉的运动目标检测跟踪与定位方法，不仅可以实时检测跟踪目标，而且能够实现目标准确定位。静态背景下的运动目标检测主要包括帧间差分法、背景差分法[1]和光流法。帧间差分法对光照不敏感，缺点是不能提取完整目标信
机械与电子 2015年6期2015-12-18
- 基于动态规划的快速立体匹配算法
态规划的快速立体匹配算法罗嗣卿，贾子书（东北林业大学信息与计算机工程学院，哈尔滨150040）为提高立体匹配算法的匹配速度使其满足实时性要求，同时减少视差图中的条纹现象提高匹配准确率，基于动态规划原理提出一种快速立体匹配算法。利用快速自适应权重累积策略累积匹配成本，通过二维有序表结构加快动态规划的计算速度，采用基于方向滤波的视差后处理方法减少视差图中的条纹现象。实验结果表明，该算法在保证视差图准确的基础上能有效提高立体匹配效率，可应用于实时匹配系统。立体匹
计算机工程 2015年11期2015-12-06
- 基于tsai方法的多项畸变模型单目摄像机标定
；畸变校正；立体匹配；tsai方法计算机立体视觉技术的实现主要包括图像获取，摄像机标定，特征提取，立体匹配和三维重建五部分[1]。摄像机标定作为空间三维图景到成像二维平面的首要条件，是立体视觉系统图像深度测量的基础部分。而夹角，都不可避免的作用在摄像机透视成像过程上。对于以上镜头径向，切向畸变，目前标定方法主要分制造中所引起的光学镜头径向曲率变化，装配中导致 的多镜头光轴不同轴以及镜头与摄像机像平面存在的为传统标定方法[2]，自标定方法[3]以及基于主动视
科技与企业 2015年12期2015-10-21
- 镜像式单摄像机立体视觉传感器对弹簧几何尺寸的测量
特征提取； 立体匹配中图分类号： TN606?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2015）18?0137?04Abstract： The spring parts play an important role in industry domain. The measurement of its size， integrity and surface appearance is the necessary process before
现代电子技术 2015年18期2015-09-16
- 航空面阵数字影像多基线立体匹配及协同处理
字影像多基线立体匹配及协同处理张 丽1,2,3，汤晓涛2,3，李 纲1,2,31.信息工程大学地理空间信息学院，河南 郑州，450052；2.西安测绘研究所，陕西 西安，710054；3.地理信息工程国家重点实验室，陕西 西安，710054多基线立体匹配技术是获取可靠DSM产品的有效手段之一。本文针对面阵航空数字影像设计了多基线立体匹配的技术流程，根据算法特点提出了基于GPU-CPU的协同处理方案；利用构建的专业级GPU并行计算平台，对协同处理方案进行了实
测绘科学与工程 2015年3期2015-04-20
- 基于亚像素级角点检测的双目视觉距离测量
显。关键词：立体匹配；亚像素检测；双目测距0引言双目视觉测距技术仿照人类双眼感知周围环境空间深度功能[1]，利用2个摄像头拍摄从不同位置拍摄同一场景，通过各种算法对所拍摄的立体图像对进行匹配，并计算视差，然后利用三角测量原理实现距离测量。立体匹配是双目视觉测距的关键环节，也是双目视觉研究的热点。近些年来，国内外机器视觉领域的学者提出了很多立体匹配的算法[2-7]，有些达到了极高的匹配精度，但这些算法要么是针对特定应用提出的，要么是以增加计算量来提高匹配精度
舰船科学技术 2015年2期2015-03-14
- 基于光场成像的双目深度图像获取
、立体校正和立体匹配生成深度图像，对目标物体进行距离测量。实验结果表明，该方法的距离测量在精度范围之内，双目测距方法可以应用于通过微透镜阵列获得的子孔径图像上。关键词：深度测量，光场，立体匹配，子孔径图像光场概念的提出用以描述光线空间传播的三位辐射特性。1992年,E. Adelson和J. Wang设计了全光相机,主要由主镜头,微透镜阵列和成像传感器组成[1]。2005年,R.Ng等人对全光相机进行了重新设计,在常规相机基础上制成手持光场相机[2]。R.
西北工业大学学报 2015年5期2015-02-22
- 一种基于梯度增强的立体匹配算法
于梯度增强的立体匹配算法董 欣，王国中，范 涛，滕国伟，赵海武，李国平（上海大学通信与信息工程学院，上海 200072）立体匹配是深度图获取的一个关键技术，传统的立体匹配使用的图像分割方法会对图像边界造成一定的破坏，为提高深度图边缘的准确度，提出了一种基于梯度增强的立体匹配算法。首先通过梯度算子对参考图像和目标图像进行预处理，增强图像边界的鲁棒性，然后采用mean－shift图像分割算法对图像进行区域分割，对分割得到的区域使用自适应块匹配法进行立体匹配，最
电视技术 2014年3期2014-09-17
- 计算机视觉中双目立体匹配技术的研究
计算机视觉；立体匹配；研究情况中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2014）07-0001-01随着科学技术的快速发展，计算机技术也得到了飞速的发展。将计算机技术应用于人类的视觉系统，并辅助人们观察到一些眼睛难以看到的东西，已经逐渐成为一门大家所热捧和追逐的技术。随着人们对视觉传感器技术越来越多的探索，人们也逐渐实现了古代时想拥有千里眼的梦想。目前，人们已经把视觉传感器技术和计算机技术良好的结合在一起，并把这些技术应用到食
新媒体研究 2014年7期2014-05-21
- 立体视觉中的图像立体匹配方法
、特征提取、立体匹配、三维重建等几个主要模块，其中立体匹配是立体视觉中最重要、最困难的技术.图像立体匹配实质上解决了不同时间或空间位置下获取的同一物体的两幅或多幅图像信息在位置空间或灰度空间上寻找对应匹配像素点的问题.目前，图像立体匹配方法已广泛应用于许多研究领域，满足了应用领域的准确性、实时性等方面的要求，立体匹配技术得到了进一步的研究和发展，出现了许多新技术和新方法.根据匹配约束信息和方式的不同，现有的图像匹配技术可分为两大类［1］：局部立体匹配方法和
中国工程机械学报 2014年3期2014-01-31
- 基于WTA立体匹配算法的人体检测方法研究
解决检测图像立体匹配问题与人体检测信息的三维重建问题。其中三维重建的先决条件是建立两幅人体检测图像中的即立体匹配关系。人体检测的立体匹配算法主要是通过建立一个能量代价函数，通过此能量代价函数最小化来估计像素点视差值的最优化求解问题。通过建立合理的能量函数，增加一些约束，采用最优化理论的方法进行方程求解。在双目视觉系统的人体检测过程中由于拍摄角度、光线等环境变化，使图像存在着严重的灰度失真和几何畸变影响，故所采用的立体匹配算法在复杂度、处理速度等方面要求较高
电子测试 2013年5期2013-11-05
- 双目立体视觉区域局部匹配算法的改进及其实现
;区域相关;立体匹配;标准测试图中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1004-373X(2009)12-068-03Improvement of Regional Related Match Algorithm forBinocular Stereo Vision and Its ImplementationHE Renjie(Electronics and Information School,Northwestern Polytechnica
现代电子技术 2009年12期2010-05-13