基于双目视觉的相对定位定向研究

设计一个基于尺寸不变特征变换SIFT特征提取算子的双目相对定位定向系统,可解决极端环境下一般导航系统无法准确定位定向的问题.实现过程采用2个相对位置固定的相机,利用SIFT特征点尺度及旋转不变的性质精确匹配图像序列中的投影点,并根据坐标变换来测定相机的移动距离和旋转角度,从而可以计算出相机轨迹的变化,达到了相时的定位和定向的效果.该系统的定位定向精度可达86%.     

基于Harris-SIFT算法的双目立体视觉定位

针对基于尺度空间对图象保持不变性的SIFT算法在双目立体视觉应用时实时性差、误匹配等问题,提出一种运用Harris-SIFT算法进行双目立体视觉定位方法.通过介绍双目立体视觉的模型原理,利用Harris-SIFT算法从左右摄像机分别获取的图像中检测目标,并获取匹配目标的特征点,对两幅图像中目标物体的坐标标定,通过计算可得到目标物体的深度距离,还原其三维信息.实验证明,运用Harris-SIFT算法使该系统的实时性能和距离精度得到提高.     

基于改进阈值函数的小波域去噪算法的研究

在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪算法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值和软阈值比,此函数不仅易计算,且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。试验结果表明,该方法可有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。     

实时双目立体视觉系统的实现

依据双目立体视觉原理,对双目立体视觉系统的设计与实现展开研究,介绍了双目立体视觉系统的组成,并对系统涉及的主要关键技术进行了探讨。结合相关的硬件设备,利用VS2012软件开发平台实现了双目立体视觉系统。该系统可实时地进行图像采集、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。     

运动捕获系统中基于多视觉的目标跟踪算法

基于标记点的运动捕获系统中,由于标记点特征相似,易出现遮挡,使得跟踪难度大.针对上述问题提出了基于多视觉的跟踪算法.首先进行双目视觉立体跟踪:采用扩展Kalman进行预测,根据外极线约束剔出预测区域内的错误候选目标;然后进行多目视觉数据融合:利用基于可变阈值的最邻近数据融合算法对已获得的多个双目跟踪数据进行处理,解决了标记点遮挡、丢失问题;最后得到了标记点的三维运动数据.实验表明,提出的跟踪算法可以准确跟踪各个标记点.     

一种改进的小波阈值去噪法

基于小波变换的阈值去噪法是去除数字信号中白噪声的有效算法,其中阈值函数的选择关系着重构信号的连续性和精度。但是硬阈值函数在阈值点具有不连续性,软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波信号间存在恒定偏差的缺陷,这些缺点限制了阈值去噪法的进一步应用。将硬阈值和软阈值函数进行加权平均,选取适当的权值函数,可以构造出一种克服了软硬阈值缺点的新的阈值函数。仿真结果表明,该方法具有较好的去噪效果。     

基于双目视觉的接触网几何参数测量系统

接触网是在电气化铁路中沿钢轨上空之字形架设的,供受电弓取流的高压输电线,其担负着把从牵引变电所获得的电能直接输送给电力机车使用的重要任务。针对传统的接触网几何参数测量方法中测量效率低下、精度不高的问题,设计了一种快速、高精度测量系统。系统基于双目视觉测量原理,由指示激光器进行特征指引,通过两台高分辨率摄像机采集测量特征并进行图像处理和三维解算,实现接触网几何参数的实时测量。实验结果表明:系统测量的重复性精度可以达到1mm,实现了接触网几何参数的实时、可靠测量,为接触网的日常维护与检修提供了理论依据。     

基于视频去噪算法移动机器人视觉定位研究

提出基于视频去噪算法的移动机器人的视觉定位方法,应用运动补偿时域视频去噪算法对视频图像去噪,提取去噪视频图像的图像像素,用摄像机标定方法确定目标空间坐标,扩展卡尔曼滤波Matlab仿真算法对目标进行定位,有效地解决了视频图像的拖尾、重影等现象,实现目标动态定位。实验结果表明视频去噪效果良好,摄像机标定准确,目标定位精确度高,达到了预期效果。     

基于双日视觉的靶丸定位系统设计

诊断设备能否精确地瞄准实验靶球以实现自动化控制是惯性约束核聚变（IC功系统中的公共诊断平台急需解决的问题之一。根据ICF工程检测要求，构建了一套三雏精确定位视觉系统，该双目视觉系统采用立体视觉原理来恢复空间点的三雏坐标。实验结果表明，双目视觉测量系统中，系统误差在X和Y轴上为20微米以下，Z轴为5微米左右，实测的距离最大误差小于100微米（均方根值小于18微米），达到了微小目标高精度瞄准的工程要求。     

基于偏振双目视觉的无纹理高反光目标三维重构

对于表面光滑、纹理单一甚至缺失、高反光的目标,传统的三维重构方法由于对纹理以及反光特性的依赖会使得重构表面出现大面积的的数据空洞.而基于偏振的三维重构方法不依赖于物体表面的纹理信息,同时偏振成像能够在一定程度上抑制耀光,能够有效解决传统三维重构方法存在的问题.但是,基于偏振视觉的三维重构方法得到的是像素坐标系下的深度信息,因此提出了偏振双目视觉三维重构方法,以由双目立体视觉获得的少量特征点的世界三维坐标为"桥梁",利用双目立体标定得到的相机参数,将偏振得到的图像像素坐标系下的点云数据转化为世界坐标系下的绝对数据.     

基于双目显微立体视觉系统的研究

在全面介绍国内外显微立体视觉系统的基础上，提出了双目显微立体视觉系统方案，此系统由单目显微镜改造而成，既节省了资金，又能快速准确地检测出操作目标距CCD摄像头的距离，从而可以提高微操作的效率和精度，是一种合理的显微视觉系统。     

基于传声器阵列的声源定位系统设计

传声器声源定位是利用传声器阵列拾取声音信号,并用数字信号处理技术对其进行分析和处理的声源定位技术。设计了一种基于MUSIC算法的声源定位系统,该系统以数字信号处理器(DSP)为控制核心,通过TMS320C6747高速数字信号处理器,提高了系统处理速度,简化了设计,能更好的满足声源定位的要求。经测试,该系统具有实时、高速、精度高及可靠性好的优点。     

基于SOPC的双目视频采集及显示系统设计

针对双目视频传输数据量大、实时性及同步性要求严的问题,给出了一种以SOPC为核心的双目同步视频采集及显示系统设计实例.采用软硬件协同设计的方法,将视频采集控制器、视频输出控制器及DMA控制器集组成数据传输快速通道集成在SOPC中,并结合OpenCV开发上位机应用软件.结果证明,该设计方法在保证双目视频数据同步性和实时性的同时,极大的提升了系统集成度,并降低了设计复杂度,具有较高的实用价值.     

基于引导滤波及视差图融合的立体匹配

立体匹配是双目视觉领域的重要研究方向.为在保证图片纹理区域匹配精度的同时降低弱纹理区域的误匹配率,提出一种基于引导滤波及视差图融合的立体匹配方法.首先,根据图像颜色相似性将图片划分为纹理较丰富区域和弱纹理区域.接着,分别采用不同参数的引导滤波进行代价聚合及视差计算,得到两张视差图.然后依据纹理区域划分的结果对获得的两张视差图进行融合.最后,通过左右一致性检测、加权中值滤波等视差优化步骤得到最终视差图.对Middlebury测试平台上标准图像对的实验结果表明,该方法在6组弱纹理图像上的平均误匹配率为9.67％,较传统引导滤波立体匹配算法具有更高的匹配精度.     

分布式卫星SAR系统的方位分辨力特性

详细分析了方位分辨力与方位回波谱的关系．通过对方位回波谱拼接处理来提高方位分辨力。仿真结果表明，方位回波谱拼接处理可提高分布式卫星SAR系统方位分辨力。     

基于传声器阵列的声源定位

概括了利用传声器阵列进行语音声源定位几种方法,同时分析了几种声达时间延迟的相关算法,并给出了几种搜索算法,给出了基于互功率谱相位加权延迟估计的声源定位实验结果。     

基于麦克风阵列声源定位的硬件系统设计

给出一种基于TMS320C6713的麦克风阵列声源定位系统。以DSP作为系统的核心控制器,通过TMS320C6713的McASP接口与A／D芯片PCM4204连接,克服了单片机系统运算能力有限,数据处理速度慢的缺点,能更好地满足麦克风阵列声源定位的要求。介绍了系统的硬件设计方案和软件设计思想,实践证明了系统具有实时高速、精度高及可靠性好的优点。     

基于多任务学习的立体匹配算法

引入辅助任务信息有助于立体匹配模型理解相关知识,但也会增加模型训练的复杂度。为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。实验结果表明:辅助任务的引入提高了视差图精度,为视差图的可信区域提供了重要依据,在无监督学习中可用于确定单视角可见区域;在KITTI2015测试集上,所提算法的精度和运行效率均具有一定的竞争力。