极线约束条件下的双目视觉点匹配策略研究

为减小计算量,提高匹配效率,首先采用Bouguet算法对待匹配的左右图像进行极线校正,使其极线处于平行对准状态;采用Harris角点探测器提取左图像中的感兴趣角点作为待匹配的特征点;分析最大互相关匹配、最小向量夹角匹配2种准则的不足之处,并针对此问题设计一套逻辑判断程序从2种准则确定的若干候选匹配点中优选出最佳匹配点。实验结果表明,采用逻辑判断程序优选候选匹配点后,双目匹配成功率有了较大提高,达到97%,具有较强的鲁棒性。     

基于双目视觉的水下连接器位姿测量方法

水下连接器的对接作业是水下工程作业的重要环节,针对目前依靠摄像机传回视频进行作业过程中存在的操作难度大、依赖操作员经验的问题,设计基于双目视觉的水下连接器位姿测量方法。该方法首先根据水下连接器的颜色特征确定检测范围,之后在检测范围中以水下连接器为模板进行初步定位,然后根据水下连接器端面的成像特点检测椭圆特征,并进行双目匹配获得相关三维点坐标,最后计算得出水下连接器的位姿。实验表明,该方法位置测量平均误差1.3%,姿态测量平均误差3.5°,可以较好地为水下连接器对接作业提供参考。     

一种用于无人船海面障碍物测距的双目视觉系统

双目视觉具有近距离测距精度高、获取的图像内容丰富等优点,是目前无人船自主避障领域的研究热点,立体匹配是双目视觉测距的技术关键。然而,无人船体的不规则晃动,增大了双目图像间海面障碍物的尺度、亮度差异,易造成匹配歧义。为提高立体匹配的准确性,本文提出一种改进的AKAZE特征匹配方法。通过提取、匹配非线性尺度空间中障碍物的轮廓角点,从而可准确测得海面障碍物的位置信息。利用本文所提方法研发出一种具有防水、防盐等性能的适用于无人船海上工作环境的宽基线双目视觉系统SV-100。测试实验结果表明,该系统在100 m内的测距误差小于6 m。     

双目视觉下红外遥感舰船图像三维重构设计研究

为提升舰船三维重构结果的细节丰富度,在双目视觉支持下提出红外遥感舰船图像三维重构设计方法。通过像素坐标系与世界坐标系的转换,融合可见光图像与红外遥感图像的点云信息。从可见光图像与红外遥感图像融合结果中提取舰船目标的质心、质心区域灰度以及舰船区域面积的特征点。利用半全局匹配算法,匹配提取特征点。依据匹配结果采用三角化曲面算法实现舰船图像三维重构。实验结果表明,该方法重构获取的舰船图像,细节丰富,未出现空洞或细节丢失情况。     

双目立体视觉测量在舰空导弹自动装填系统中的应用

论文阐述了双目视觉测量在导弹自动装填筒弹自对准过程中的应用,提供了图像处理和摄像机标定的近景摄影测量技术,还给出了实现测量的硬件和软件结构,工程应用表明其能够很好地满足实际测量精确性和实时性的要求.     

双目立体视觉测量系统的设计与实现

依据双目立体视觉原理,对双目立体视觉测量系统的设计与实现展开研究,介绍了双目立体视觉测量系统的组成,对系统涉及的主要关键技术进行了详细的探讨。结合相关硬件设备,利用VC6．o和Matlab软件开发平台实现了双目立体视觉测量系统,经过实验验证该系统能够对运动物体的轴线三维姿态进行高精度的测量。     

基于亚像素级角点检测的双目视觉距离测量

要提高双目测距的精度,需要高精度的视差,为此引入亚像素检测方法。首先,采用Bouguet立体校正算法将左右图像进行极线校正,以减少匹配计算代价,提高匹配效率;然后,利用Harris角点探测器在一矩形领域内寻找一个最强特征点作为待匹配点,再采用最大互相关法对左图像进行匹配搜索确定匹配点。最后,对已匹配好的点对进行亚像素级检测,即可得到亚像素级视差。实验结果表明,该方法能将角点检测精度提高到0.001像素,测距精度也相应提高,距离越远效果越明显。     

基于双目视觉的穿梭油轮外输作业自动监测方法

针对复杂工况下穿梭油轮外输作业中的安全距离预警问题,提出一种基于双目视觉智能感知的自动监测方法。结合轻量化模块GhostNet和ECA注意力机制,提出一种面向穿梭油轮关键特征区域检测的YOLOv5-Light算法;综合考虑穿梭油轮多关键特征融合的深度信息,采用多步多尺度滤波方法计算穿梭油轮与石油开采平台之间的距离;利用卡尔曼滤波对实时计算的距离进行处理及相关预警信息输出。创建面向海上安全作业监测的大规模穿梭油轮检测图片数据集,并对其进行数据增强以提升场景覆盖度。试验结果表明：所提方法可提升效率,每秒关键特征区域检测的召回率为99.85%,在100 m范围内,距离预测误差小于2.5%。     

基于单双目切换的自主式水下机器人视觉定位方法

为了解决以双目视觉为主导的自主式水下机器人（AUV）对接回收过程中出现的单一摄像机遭受遮挡或因水下环境特殊而发生故障的问题,提出一种基于单双目切换的AUV视觉定位方法。该方法通过自适应阈值法区分图像中的光源与背景,通过中心加权质心检测法提取光源中心,并以光源中心点数量为判定条件选取单目或双目视觉定位,添加水体折射参数提高定位精度。试验结果显示,采用该方法的定位耗时相比以往减少约70%,定位结果输出稳定,对接精度在允许范围内。该方法在AUV回收对接过程中通过牺牲部分定位精度来提高对接的实时性和鲁棒性,保障AUV成功对接回收。     

螺旋桨空泡体积测量

螺旋桨背片空泡分布形态、变化趋势、面积、厚度、体积变化率对研究桨叶剥蚀、螺旋桨噪声及激振力具有重要的意义.通过双目立体视觉的计算机技术,利用两台不同角度的摄像机采集同一时刻的桨叶背片空泡,计算空间点在两幅图像中的视差,获得该点的三维坐标值,得到螺旋桨空泡面积和体积信息.通过连续采集空泡图像信息并实时处理可进一步得到螺旋桨背片空泡发展趋势和体积变化率信息,为解决降低螺旋桨激振力和噪声、桨叶剥蚀等问题提供了重要的技术检测手段,有助于螺旋桨设计者提供更优秀的螺旋桨方案.     

基于Hausdorff距离的雷达图像与电子海图实时匹配算法

针对已抽取海岸边缘特征并二值化的电子海图和已提取海岸边缘特征并缩放至海图比例的实时雷达图像进行匹配。匹配时,先提取待匹配曲线的特征点构成特征段,然后用特征段之间曲率的H ausdorff距离来度量分段轮廓之间的相似性,获得匹配结果。该算法充分利用轮廓线的几何特征信息,既保证了较好的匹配精度,又能显著提高算法速度,实现雷达的实时匹配定位。     

Underwater image bidirectional matching for localization based on SIFT

For the purpose of identifying the stern of the SWATH （Small Waterplane Area Twin Hull） availably and perfecting the detection technique of the SWATH ship＇s performance, this paper presents a novel bidirectional image registration strategy and mosaicing technique based on the scale invariant feature transform （SIFT） algorithm. The proposed method can help us observe the stern with a great visual angle for analyzing the performance of the control fins of the SWATH. SIFT is one of the most effective local features of the scale, rotation and illumination invariant. However, there are a few false match rates in this algorithm. In terms of underwater machine vision, only by acquiring an accurate match rate can we find an underwater robot rapidly and identify the location of the object. Therefore, firstly, the selection of the match ratio principle is put forward in this paper; secondly, some advantages of the bidirectional registration algorithm are concluded by analyzing the characteristics of the unidirectional matching method. Finally, an automatic underwater image splicing method is proposed on the basis of fixed dimension, and then the edge of the image＇s overlapping section is merged by the principal components analysis algorithm. The experimental results achieve a better registration and smooth mosaicing effect, demonstrating that the proposed method is effective.     

基于机器视觉的船体双曲度板测量方法

如今船厂使用的船体双曲度板测量方法大多是传统的样板、样箱测量,这类方法对工人的技术水平要求较高,而且对于自动化加工的发展有不利影响,为了配合三维数控弯板机的自动化成形加工,本文实现了以双目视觉测量为基础的非接触式测量。在基于机器视觉的船体外板测量系统中,首先使用张正友标定法对摄像机进行标定,得到摄像机的内外参数,之后采用极线约束的方式完成了图像的立体匹配工作,根据标定和匹配结果,使用最小二乘法计算得到目标点的三维坐标。最后对数据进行分析,将测量结果与理论数值进行对比。基于机器视觉的船体外板测量系统操作简单,测量误差在允许范围内。     

基于两级自适应线谱增强器的舰船辐射噪声线谱检测

舰船辐射噪声中的线谱成分能表征舰船的本质特征,是舰船目标识别中的主要特征矢量.因此,舰船辐射噪声线谱的准确检测在目标识别中具有十分重要的意义.针对海洋环境噪声中舰船辐射噪声线谱检测问题,提出了两级自适应线谱增强器(adaptive line enhancement,ALE)检测方法.该方法在原一级ALE检测方法的基础上,将原信号延时信号与一级ALE误差信号相减后作为第2级ALE的输入再进行1次ALE.该方法较一级ALE在输入信号信噪比较低时能准确地将线谱从宽带背景噪声中分离出来.仿真和实验结果表明该方法的有效性和准确性.     

基于红外视觉的船舶机舱火灾探测

介绍了基于红外视觉的船舶机舱火灾探测方法.首先将滑动时间窗内的若干帧红外火焰图像叠加到一个投影平面上,投影图像像素的灰度值反映了火焰的空间分布,采用投影矩来描述火焰的动态特征.然后,基于目标的投影矩特征,采用支持向量机来区分火焰和非火焰目标.实验中采用了两种火焰和两种疑似目标视频,实验结果表明,该方法具有较高的实时性和良好火焰探测效果.