基于立体视觉的空间运动分析

利用摄影测量方法和计算机视觉技术得出了一套完整的、由双目立体序列图像确定场景中目标运动信息的方法与步骤。讨论了双目立体视觉系统的在任检校,相关系数和松弛法相结合基于点特征的物体运动、立体匹配,运动前后三维特征点的对应,以及利用能减少待定变量、降低计算复杂性、提高算法精确性的反对称矩阵分解算法求解运动参数(R和T)等问题。给出了从一组真实图像中获取目标运动参数的计算结果。     

基于立体视觉与光流融合的运动目标检测

针对摄像机与被检测目标同时运动时的目标检测问题,提出一种立体视觉与光流融合的运动目标检测算法。结合立体视觉技术设计了光流与自运动估计模型,运用车辆的运动信息和场景的深度信息估计因摄像机运动产生的自运动光流;采用多分辨率细化的Horn算法估计场景的混合光流;对混合光流和自运动光流进行差分运算,剔除背景中静态目标的运动干扰。经过一系列形态学滤波处理获得运动目标完整区域,依据光流的连通性对运动目标标号,并确定位置信息。以典型的交通场景为对象进行分析,实验结果表明该算法能有效地检测出动态背景下的运动目标。     

基于双目立体视觉实现物体三维测量的研究

以双目立体视觉理论为基础,提取立体图像的Harris角点作为特征点,经过基于小波变换的子线段匹配方法,采用由粗到细的匹配策略匹配端点,盒滤波技术加速法,解决了匹配准确度和匹配速度之间的平衡问题.采用该方法对水泥冷却机内熟料进行测量,实验表明该方法能够较精确的对物体实现三维测量.     

高速运动物体的视觉形状

本文给出一个高速运动的点在任意时刻的表观位置．原则上说，由此可得到各种形状的运动物体在任意时刻（位置）的直观形状，并对目前有关文章涉及和尚未涉及的一些问题进行了讨论     

论高速运动物体的视觉像

本文给出了用计算机模拟高速运动物体的理论计算方法和连续视觉像，并对光行差和多普勒效应对视觉像的影响加以讨论。     

基于全景环带成像的语义视觉里程计

视觉里程计在智能机器人、自动驾驶等领域有着广泛的应用.但是基于有限视场(FOV)针孔相机的经典视觉里程计算法容易受到环境中运动物体和相机快速旋转的影响,在实际应用中鲁棒性和精度不足.针对这一问题,提出全景环带语义视觉里程计.通过将具有超大视场的全景环带成像系统应用到视觉里程计,并将基于深度学习的全景环带语义分割所提供的...     

高速运动物体视觉形象的计算机模拟

运用MATLAB的模拟功能,对接近光速运动物体的视觉形象进行模拟,直观形象地表现了Terrell转动的效果;帮助读者更加清晰地认识高速运动物体的相对论效应,进而对狭义相对论有更加深刻的理解.     

关于高速运动物体视觉形象的讨论

讨论了高速运动物体上面元的朝向与可见性的关系．用狭义相对论进行了简单的理论计算,结果表明高速运动物体的可见部分正是经“Terrell转动”后“朝向”观察者的部分,该结论体现了狭义相对论的完美和对称．     

基于折反射全景相机的视觉里程计研究

为了实现折反射全景相机实时定位,提出了基于特征点法的可以用于折反射全景相机的视觉里程计算法.对折反射全景相机的投影模型重新设计了初始化模块,用于全景相机位姿的初始化.在初始化模块中,提出了适用于折反射全景相机的球面对极几何,通过球面对极几何计算初始化过程中两帧图像间位姿变化关系.为了验证算法鲁棒性和精确度,在相同场景下...     

基于多特征的复杂场景运动目标检测

为提高复杂场景下运动目标检测的完整性和准确性,提出了一种多特征结合的运动目标检测方法。提出了一种自适应的高斯混合建模算法对颜色特征进行建模;通过滞后多阈值建模的方法,同时利用颜色和改进的局域二值模式纹理特征对环境背景进行了建模,并采用邻域补偿策略将基于两种特征提取得到的目标区域进行了结合;采用结合Canny思想改进的Kirsch方法进行了边缘提取,消除了鬼影误识别像素,改善了前景目标边缘。实验结果表明,所提方法在运动目标检测的完整性、准确性等指标上优于传统算法的,实时性也较好。     

弱纹理环境下视觉里程计优化算法研究

针对视觉里程计在弱纹理的道路环境下定位精度骤降的问题,提出一种双目视觉里程计优化算法。首先,通过提取局部特征平面,为立体匹配缺失的特征提供平面约束,增加有效立体特征的数量;其次,在特征追踪过程中,使用匀加速运动模型,提高特征追踪的数量和质量;最后,在位姿计算和优化过程中,使用考虑特征置信度的光束法平差算法来减少远距离特征引入的误差影响,提高算法的精度和稳健性。数据集实验和实际场景实验表明,该算法在占有极少计算资源的情况下对弱纹理环境下的定位精度有较明显的优化效果,在其他场景也具有较好的适应性。     

基于多特征模糊融合的运动物体检测算法

提出了一种利用模糊共现向量改进统计纹理特征法并同时融合多种特征的运动物体检测算法。该算法简化了传统的统计纹理特征法的计算过程,同时由于融合了多种特征,进一步提高了提取运动物体的准确性。将其该算法其他的目标检测算法进行对比。实验验证了该算法的有效性。     

高速运动物体视觉形象的几个问题

讨论高速运动物体几种形象之间的联系与区别，指出物体做Ｔｅｒｒｅｌｌ转动后的形象并非表现形象，并且在特定条件下，高速运动物体的洛仑兹收缩图象是可以看到的．     

狭义相对论中运动物体的视觉形象分析

我们在点观察模型的基础上,考虑小孔成像的方法,给出了一个研究运动物体视觉形象更细致化的模型,并得到了理论计算的表达式.以正方体为例,展示了它在某一观察方向上低速、高速运动时的视觉形象,并揭示了物体靠近、远离观察者时视觉形象的不同,以及棱边弯曲的现象.     

高速运动物体的测量形象和视觉形象

本文根据狭义相对论关于时间和长度测量的基本概念，讨论高速运动物体的测量形象和视觉形象，指出这里存在两种不同的效应．从测量的角度来说，高速运动物体的测量形象确实是变扁了的；但从观察（或拍摄照片）的角度来说，高速运动物体的视觉形象在一定条件下不是变扁，而是转过一个与速度有关的角度，从而澄清对狭义相对论中有关菲兹杰惹－洛伦兹收缩的误解．     

基于双目立体视觉的高压绝缘子在线检测系统

针对国家电网系统在防污闪工作中, 无法在线测量电气设备爬电距离的现状, 基于双目立体视觉研制了一种高压绝缘子爬电距离的带电检测系统。提出了利用圆锥面离轴反射镜产生线结构光的方法。利用窄带滤光片增强了线结构光在图像中的对比度, 并结合最大类间方差法和灰度重心法对图像进行自适应阈值分割, 实现了特征点的自动提取, 解决了强太阳光和复杂背景对特征点提取的干扰问题。通过系统标定后, 对高压绝缘子样品的爬电距离进行了精度测试, 实验结果表明最大相对误差为1.45%, 平均相对误差为0.69%, 已成功应用于110 kV变电站中各种绝缘子爬电距离的在线带电测量。     

基于剪切散斑干涉技术的物体变形动态检测

为使仅适用于静态测量的空间相移剪切散斑干涉系统可用于物体变形的动态测量,在对传统剪切散斑干涉系统加以改进的基础上,提出一种物体变形动态检测方法。将检测系统中的压电陶瓷控制器用参考镜代替,减少了物理装置控制与执行的时间。对于物体发生变形的同一状态,仅需采集一幅干涉图像即可满足后期计算,加以二维连续小波滤波和最小二乘相位解包算法,能满足物体变形动态在线检测的需求。理论和实测实验表明,该方法能快速可靠地检测出物体动态形变,整个系统的最大误差范围在-1.5 rad~1.5 rad之间,整个检测过程最大误差百分比为6.4%,有较高的精度和实用性,为新型剪切散斑干涉测量系统的改进和设计提供参考。     

点线特征结合的RGB-D视觉里程计

针对传统视觉里程计在低纹理场景下,定位精度差甚至失效的问题,提出一种结合点线特征的RGB-D视觉里程计方法.该方法结合了点线特征各自独有的特性,同时联合点特征的光度误差和线特征的局部梯度适应性误差,构建了一个对低纹理场景鲁棒的联合误差函数.利用高斯-牛顿迭代法对联合误差函数进行非线性迭代优化,以获取相机每一帧的准确位姿...