双目序列影像3维运动物体定位跟踪
基于双目立体视觉的物体检测与跟踪算法研究
基于双目立体视觉的物体检测与跟踪算法研究摘要：随着计算机视觉技术的快速发展，物体检测与跟踪成为了该领域的研究热点。
本文将重点介绍基于双目立体视觉的物体检测与跟踪算法的研究。
首先，介绍了双目立体视觉的原理与优势。
接着，详细介绍了常见的双目视觉算法，包括视差计算、深度估计和视觉的几何形状恢复等。
然后，探讨了双目立体视觉在物体检测与跟踪中的应用，并综述了一些目前常用的算法。
最后，针对该领域的研究存在的挑战和发展趋势进行了展望。
一、引言物体检测与跟踪是计算机视觉中的基础问题，广泛应用于智能监控、机器人导航、自动驾驶等领域。
双目立体视觉作为一种常用的三维重建技术，具有获取深度信息、测距精度高等优点，在物体检测与跟踪中得到了广泛应用。
二、双目立体视觉的原理与优势双目立体视觉通过两个相机模拟人类的双眼观察，以此来获取目标物体的三维信息。
其原理是利用两个相机之间的视差信息来计算物体距离。
与单目视觉相比，双目立体视觉具有以下优势：1. 获取深度信息：通过计算视差，可以得到目标物体的三维位置信息，实现立体视觉下的测距。
2. 准确性高：双目立体视觉可以排除单目视觉中由于尺度因素和视角等因素带来的误判问题。
3. 对光照环境要求低：双目立体视觉可以通过对两个相机的观察结果进行比对，降低对环境光照的依赖性。
三、常见的双目视觉算法1. 视差计算算法：视差计算是双目视觉中的关键问题。
常见的视差计算算法有基于区域的匹配算法、基于灰度相关性的方法和基于特征描述子的算法。
2. 深度估计算法：深度估计是通过视差计算得到的视差图进一步得到的深度图。
常用的深度估计算法包括经典的图割算法、支持向量机回归算法等。
3. 视觉的几何形状恢复：通过结合视差计算和深度估计，可以恢复目标物体的几何形状。
这一领域的研究有基于图像级别的形状恢复方法和基于点云级别的形状恢复方法等。
四、双目立体视觉在物体检测与跟踪中的应用双目立体视觉在物体检测与跟踪中具有广泛的应用前景。
一种双目立体视觉运动目标跟踪定位方法
０ 引言
双 目立 体视 觉 定 位 ｕ 和 运 动 目标 跟 踪 瞄 都 是 计
的 三 维 坐 标 位 置 。 实 验证 明 ，该 过 程 充 分 发 挥 了 立 体 视 觉 算法 快速 准确 的特 点 ，对 目标 物 实现 实 时 跟 踪 的 同 时 ，并 能 准确 的 测量 出 目标 物 的 三维 坐 标 ，其 定位 的 准 确性 和 实 时 性 可 以满 足 应 用到 随动 系统 的需 求 。
平 面 视 图分 析 修 正 在 遮 挡 情 况 下 分 割 出前 景 ，跟
踪 时 则利 用 两 个 线性 颜色 直 方 图模 型 且 整 合 平 面 视 图 和 表面 颜 色信 息 ，并 通 过 标 定 结 果 和 视 差 图
获 取 了３ 一 Ｄ坐 标 。由于 立体 视 觉尤 其 是立 体 匹配 仍 存 在 病 态 问题 ，在 跟 踪 目标 的 同时 要 实 现 实 时 准
Ｃ ｂ ∑ｋ ￣ ｌ ｘ ，
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（ ） 一 ）
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收稿日期：２ ０ １ ３ － ０ ５ －１ ７ 基金项目：２ ０ １ １ 年厦门市科技计划项 目 （ ３ ５ ０ ２ Ｚ ２ ０ １ １ ３ ０ ３ ８ ）；２ ０ １ ２ 年福建省教育厅科技项 目 （ Ｊ Ａ１ ２ ２ ４ ７ ） 作者简介：徐敏 （ １ ９ ６ ３一 ），男，福建 龙岩 人，教授 ，本科，研究方向为嵌 入式与智能控制 。
位 和 避 障 ，在 使 用 激 光 避 障 的 同时 采 用 两 个 摄 像
机 跟 踪 算 法 协 同跟 踪 目标 物 ，并 采 用 立 体 几 何 计 算 目标 物 的 距 离 。祝 琨 ， 杨唐文一 等 通 过 背 景 建 模
基于双目视觉的三维成像技术研究
基于双目视觉的三维成像技术研究随着近年来3D打印技术的普及，三维成像技术已经成为当今最热门的话题之一。
基于双目视觉的三维成像技术是最受欢迎的技术之一，它可以精确地捕捉物体的形状、大小和位置等信息。
本文将探讨这种技术的原理、应用、局限性以及未来的发展前景。
1. 原理基于双目视觉的三维成像技术是通过两个彩色相机来获取物体的立体图像。
这两个相机分别拍摄同一物体的两个不同角度的图像，这个过程中需要考虑到光圈大小、对焦范围等参数的一致性，以确保最终的图像准确无误。
在获取了两个图像之后，需要使用计算机对这些图像进行处理和分析，以计算出物体在三维空间中的准确位置和大小。
这个过程通常需要使用立体成像软件和计算机视觉算法。
2. 应用基于双目视觉的三维成像技术在许多领域中都有广泛的应用。
以下是其中一些领域的例子：（1）医疗：该技术在诊断和治疗方面有很大的应用潜力。
例如，医生可以使用三维成像技术来更准确地测量病变的大小、形状和位置，以便更好地制定治疗计划。
（2）建筑：这种技术可以帮助建筑师在设计过程中更好地了解建筑物的立体形态和空间结构，以便更好地规划房间布局和使用空间。
（3）制造业：三维成像技术可以用来制造高精度的零件和机械设备，并在质量控制过程中提供帮助。
3. 局限性基于双目视觉的三维成像技术也存在一些局限性。
以下是其中几个例子：（1）环境要求高：这项技术需要光照均匀、干净无尘的环境，否则可能会影响图像的质量。
（2）成本较高：成本较高是该技术的一个缺点，不同设备之间的成本差距很大。
（3）运算效率较低：双目视觉需要对大量数据进行复杂的图像分析和计算，可能需要较长的时间。
4. 未来发展前景基于双目视觉的三维成像技术未来的发展前景是巨大的。
以下是一些可能的发展趋势：（1）设备小型化：将来，双目视觉设备可能会越来越小，方便移动和携带。
（2）精度提高：随着计算机技术的进步，双目视觉的精度可能会大幅提高。
（3）应用领域扩展：双目视觉的应用范围可能会进一步扩展，包括虚拟现实、增强现实、智能家居、自动驾驶等领域。
双目立体视觉匹配
双目立体视觉匹配双目立体视觉匹配是指通过两个视觉传感器（眼睛）同时获取的视觉信息，进行图像的匹配与处理，从而实现对三维空间中物体位置、形状和深度的感知。
在人类视觉系统中，我们的两只眼睛分别观察到不同的景象，这两个视角的差异被大脑处理后，使我们能够感知到三维世界。
双目立体视觉匹配的核心就是模拟人类视觉系统的工作原理，通过计算机对不同眼睛拍摄到的图像进行处理，提取出深度信息，从而实现对三维空间的感知。
双目立体视觉匹配的基本原理是寻找两个图像之间的对应点。
当两个图像的视角或位置发生变化时，同一物体在两个图像中的像素值可能会发生变化。
通过分析这种变化，可以计算出物体的深度信息。
1. 图像获取：使用两个摄像机同时获取两幅图像，这两个摄像机应具有一定的基线距离，即两个摄像机之间的距离。
2. 校准：对两个摄像机进行标定和校准，确定两个摄像机之间的位置关系和相机参数。
3. 特征提取：从图像中提取出能够用于匹配的特征点，常用的特征点包括角点、边缘等。
4. 特征描述：对提取出的特征点进行描述，通常使用局部特征描述方法，如SIFT、SURF等。
5. 特征匹配：将一个图像中的特征点与另一个图像中的特征点进行匹配，通常使用特征向量的距离度量方法，如欧氏距离、余弦相似度等。
6. 匹配剔除：对匹配点进行剔除，以排除误匹配和无效匹配。
7. 深度计算：根据匹配点的位置信息以及两个摄像机之间的位置关系，计算出物体的深度信息。
8. 三维重建：根据深度信息和摄像机参数，将匹配点重建为三维空间中的点云，从而得到三维物体模型。
双目立体视觉匹配在计算机视觉领域有重要的应用，例如机器人导航、三维重建、物体跟踪等。
由于双目立体视觉匹配能够提供精确的深度信息，因此在许多应用中可以取得比单目视觉更好的效果。
双目立体视觉匹配也存在一些挑战和限制。
对于低纹理区域或者高度相似的物体，匹配点的提取和匹配可能会受到干扰。
摄像机的标定和校准是一个关键的步骤，如果标定不准确或者摄像机之间的位置关系发生变化，都会影响匹配的准确性。
总结
计算机视觉研究的目的使计算机具有通过二维图像信息来认知三维环境信息的能力，这种能力不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息(如形状、位置、姿态运动等)，而且能进一步对它们进行描述、存储、识别与理解，计算机视觉己经发展起一套独立的计算理论与算法。
双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。
融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity)图像。
双目视觉属于被动视觉的一种，不需要特殊光源，用摄像机直接对物体进行拍摄,然后对拍摄的图像进行处理，进而在视差中恢复它的三维信息。
效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。
单从双目视觉的应用来说，主要分为：双目视觉导航、定位；三维重构；双目立体测量；空间三维立体跟踪。
目前在国外，双目体视技术已广泛应用于生产、生活中。
双目立体视觉技术特别适用于3D重构，即确定某任意物体的3D形状，对中型或大型尺寸的物体尤其有用。
可以用来实现3D物体质量检测，也可用来确定3D物体的位置。
完整的立体视觉系统通常包含六个模块：图像获取、摄像机标定（指对三维场景中对象点在左右摄像机图像平面上的坐标位置al(ul，vl)、ar(ur，vr)与其世界空间坐标A(X，Y，Z)之间的映射关系的确立，基本）、特征提取、立体匹配（重要）、三维恢复和视频分析。
应用：工业器件的三维测量，包括形状、大小、体积和尺寸的测量；机器人定位，通过对物体的位置精确判断后用机械手对物体进行抓取操作；机器人导航，生物医学、虚拟现实；航天遥测、军事侦察等领域。
结构光三维视觉结构光方法((Structured Light)是一种主动式光学测量技术，其基本原理是由结构光投射器向被测物体表面投射可控制的光点、光条或光面结构，并由图像传感器(如摄像机)获得图像，通过系统几何关系，利用三角原理计算得到物体的三维坐标。
基于双目视觉的运动目标跟踪与三维测量.
西北大学硕士学位论文基于双目视觉的运动目标跟踪与三维测量姓名：吴亚鹏申请学位级别：硕士专业：信号与信息处理指导教师：潘建寿20080604西北大学硕士学位论文摘要应用双目视觉技术对运动目标进行跟踪，并对其深度和运动信息进行测量是当前计算机视觉研究的热点问题，在军用和民用领域内有着广泛而实际的应用。
本文基于双目视觉，以获得目标质心的三维坐标、深度和运动速度为主要目的，研究了运动目标检测与跟踪、双目立体视觉标定、组建双目立体视觉运动目标跟踪与测量实验系统三方面的内容。
在运动目标检测与跟踪方面：重点研究了融合运动目标位置预测的ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法，并根据Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａ系数值对目标被遮挡的情况进行了判断；使用本文算法针对目标非匀速运动和发生遮挡的情况进行了计算机仿真实验，在算法运行效率和跟踪稳定性方面获得了预期的效果。
在双目立体视觉标定方面：制作了圆靶标定板并提取了靶面特征点的图像坐标，在分析“ＴＳＡＩ”标定算法的基础上分别完成了左右摄像机的标定；阐述了双目视觉下的空间点三维坐标的提取算法：运用ＶＣ＋＋６．０开发了双目立体视觉标定系统，通过测量空间点深度信息和空间物体尺寸大小，验证了系统结果。
在组建双目立体视觉运动目标跟踪与测量实验系统方面：采用代价函数对左右视场下的运动目标进行立体匹配；分析了运动目标深度和速度的测量方法；运用ＶＣ＋＋６．０将双目立体视觉标定、运动目标检测与跟踪和目标质心提取三部分内容进行系统的结合，设计了双目立体视觉运动目标跟踪与测量实验系统，使用该系统实现了提取运动目标质心的三维坐标及其深度和速度的测量。
关键词：双目视觉；运动目标检测与跟踪：“ＴＳＡＩ”标定；目标测量第ｌ页西北大学硕上学位论文ＭｏｖｉｎｇＯｂｊｅｃｔｓＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＢａｓｅｄＴｒａｃｋｉｎｇｏｎａｎｄ３ＤＢｉｎｏｃｕｌａｒＶｉｓｉｏｎＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｂｉｎｏｃｕｌａｒｖｉｓｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｆｏｒｔｒａｃｋｉｎｇｔｈｅｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔ，ａｎｄｍｅａｓｕｒｉｎｇｉｔｓｄｅｐｔｈｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｍｏｖｅｍｅｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉＳｔｈｅｈｏｔｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｕｓｅｄｗｉｄｅｌｙｉｎｃｉｖｉｌｉａｎａｎｄｍｉｌｉｔａｒｙ．Ｂａｓｅｄｏｎｂｉｎｏｃｕｌａｒｖｅｌｏｃｉｔｙｏｆｖｉｓｉｏｎ，ｆｏｒｔｈｅｐｕｒｐｏｓｅｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅ３Ｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ，ｄｅｐｔｈｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｈｅａｎｄｏｂｊｅｃｔ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｍａｉｎｌｙｄｉｓｃｕｓｓｅｄｄｅｔｅｃｔｉｎｇａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇ，ｂｉｎｏｃｕｌａｒｓｔｅｒｅｏｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｑｕｅｓｔｉｏｎｓ：ｍｏｖｉｎｇｖｉｓｉｏｎｏｂｊｅｃｔｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ，ｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｂｉｎｏｃｕｌａｒｓｔｅｒｅｏｖｉｓｉｏｎｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｔｒａｃｋｉｎｇａｎｄｍｅａｓｕｒｉｎｇｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｙｓｔｅｍ：Ｏｎｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｎｇａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇ：ｉｔｍａｉｎｌｙｒｅｓｅａｒｃｈｅｄｔｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎ－ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｏｆｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｉｎｔｈｅＭｅａｎＳ１１ｉ允ｕｓｉｎｇｃｏｅ伍ｃｉｅｎｔｓｔｏＢｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａｆｏｒｅｃａｓｔｔｈｅｏｃｃｌｕｓｉｏｎ．Ｔｈｅｎ．ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｓｐｅｒｆｏｒｍｅｄｗｈｅｎｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｓｉｎＮｏｎ—ｕｎｉｆｏｒｍｌｉｎｅａｒｍｏｔｉｏｎａｎｄｗｈｅｎｏｃｃｌｕｓｉｏｎｈａｐｐｅｎｓ，ｗｈｉｃｈａｃｈｉｅｖｅｄｐｒｅｄｉｃｔｅｄｒｅｓｕｌｔｓｉｎｒｕｎｎｉｎｇＯｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇｓｔａｂｉｌｉｔｙ．ｂｉｎｏｃｕｌａｒｓｔｅｒｅｏｖｉｓｉｏｎｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ：Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｃａｌｉｂｒａｔｉｎｇｂｏａｒｄｗｉｔｈｃｉｒｃｌｅｓｔａｒｇｅｔｉｓｍａｄｅａｎｄｔｈｅｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｉｎｉｍａｇｅｏｆｆｅａｔｕｒｅＰｏｉｎｔｓｉｎｉｔａｒｅｅｘ仃ａｃｔｅｄ．Ｌｅｆｔａｎｄｆｉｇｈｔｃａｍｅｒａｓａｒｅｃａｌｉｂｒａｔｅｄｂｙｕｓｉｎｇ“ＴＳＡＩ”ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｓｅｃｏｎｄ．ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓａｒｅａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｏｆ３Ｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｏｆｓｐａｔｉａｌｐｏｉｎｔｓｕｎｄｅｒｂｉｎｏｃｕｌａｒｖｉｓｉｏｎｉｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｔｈｅｎ，ａＶＣ＋＋６．０ｂｉｎｏｃｕｌａｒｓｔｅｒｅｏｖｉｓｉｏｎｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｓｂｕｉｌｔｂｙｕｓｉｎｇｏｆｓｐａｔｉａｌｔｈｅｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｉｓｃａｒｒｉｅｄｏｎ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｖａｌｉｄａｔｅｄｂｙｍｅａｓｕｒｉｎｇｔｈｅｄｅｐｔｈｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｓｉｚｅＯｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｂｉｎｏｃｕｌａｒｓｔｅｒｅｏｖｉｓｉｏｎｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｏｂｊｅｃｔ．ｔｒａｃｋｉｎｇａｎｄｍｅａｓｕｒｉｎｇｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｙｓｔｅｍ：Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｕｎｄｅｒｂｉ．ｓｉｄｅｖｉｓｉｏｎｓａｒｅｍａｔｃｈｅｄｂｙｕｓｉｎｇｃｏｓｔｆｕｎｃｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆｄｅｐｔｈｉｎｆｏｒｉｌｌａｔｉｏｎａｎｄｖｅｌｏｃｉｔｙａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．Ｓｅｃｏｎｄ，ｕｓｉｎｇＶＣ＋＋６．０，ｃｏｍｂｉｎｅｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｙｓｔｅｍｆｏｒｂｉｎｏｃｕｌａｒｓｔｅｒｅｏｔｈｅｐａｒｔｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄａｂｏｖｅａｎｄａｎｖｉｓｉｏｎｍｅａｓｕｒｉｎｇｉＳｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ｔｈｅｌｌ，ｔｈｅｃｅｎｔｒｏｉｄｏｆｔｈｅｄｅｐｔｈｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｖｅｌｏｃｉｔｙａｒｅｍｅａｓｕｒｅｄｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｓｙｓｔｅｍ．ｏｂｊｅｃｔｔｒａｃｋｉｎｇａｎｄｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｉｓｅｘｔｒａｃｔｅｄ．ａｎｄｔｈｅｍｏｖｉｎｇＫｅｙｗｏｒｄｓ：ｂｉｎｏｃｕｌａｒｖｉｓｉｏｎ；ｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇ；‘ＴＳＡＩ’ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ；ｏｂｊｅｃｔｍｅａｓｕｒｉｎｇ第Ｕ页西北大学学位论文知识产权声明书本人完全了解西北大学关于收集、保存、使用学位论文的规定。
基于双目视觉系统三维成像精准测量的算法研究
基于双目视觉系统三维成像精准测量的算法研究双目视觉系统是一种模拟人眼视觉的成像系统，通过两个相互独立的摄像机模拟人眼的立体视觉效果，能够实现对物体的三维重建与测量。
在工业、医疗、自动驾驶等领域有广泛的应用。
本文将基于双目视觉系统的三维成像精准测量算法进行研究。
首先，双目视觉系统的原理是通过两个摄像机同时采集同一个物体的图像，然后利用这两个图像之间的差异来计算物体的三维坐标。
通常采用的算法主要有视差法、三角测量法和基线法。
其中，视差法是最常用的方法之一，它通过计算两个图像之间像素点的位移来估计物体距离。
在实际应用中，需要对左右两个图像进行校正，消除不同视角引起的畸变。
然后，可以通过每个像素点的对应点，计算视差大小，从而得到物体的深度信息。
视差法的优点是计算量较小，实时性较强，但精度相对较低。
三角测量法是另一种常用的方法，它利用双目视觉系统的两个光心和物体上的一个特征点构成一个三角形，通过测量三角形的各个角度来计算物体的距离。
具体操作步骤如下：首先，通过摄像机标定得到相机的内参和外参，然后通过图像处理技术提取特征点，如角点、边缘等，对应于左右两个图像；接着利用相机模型计算特征点在三维空间中的坐标，最后通过三角测量得到物体的三维坐标。
三角测量法的优点是精度较高，但计算复杂度较大。
基线法是一种基于模板匹配的方法，它通过匹配左右两个图像中的模板来计算视差信息，然后通过视差信息与基线长度之间的关系计算物体的距离。
具体操作步骤如下：首先，通过摄像机标定得到相机的内参和外参，然后利用模板匹配技术找出左右两个图像中的模板，计算视差信息；接着根据基线长度和视差信息的关系得到物体的距离。
基线法的优点是精度高，但对模板的匹配要求较高，而且计算复杂度也相对较大。
除了上述介绍的算法，还有一些其他的方法可以用于双目视觉系统的三维成像精准测量，如结构光法、点云法、光栅法等。
这些方法的选择需要根据实际应用场景和要求来确定。
总之，双目视觉系统的三维成像精准测量是一个复杂的问题，需要综合考虑摄像机标定、图像处理、特征提取、匹配算法等多个方面的因素。
aimposition光学定位原理
aimposition光学定位原理
AimPosition光学定位系统是基于双目立体视觉进行跟踪和定位的光学导航设备。
其定位原理主要依赖于双目视觉和视差原理。
首先，该系统由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像。
然后，基于视差原理，从两幅图像中恢复出物体的三维几何信息。
视差原理指的是，当两个摄像机从稍微不同的角度看同一物体时，物体在两个图像中的位置会有微小的差异，这个差异就是视差。
通过测量和解析这个视差，我们可以得到物体在三维空间中的位置和形状。
接下来，AimPosition光学定位系统利用这些三维几何信息，重建物体的三维轮廓及位置。
最后，系统可以动态地在特定的三维空间中确定任何工具尖端的位置，追踪精度可达0.12mm(RM5)。
此外，AimPosition光学定位系统基于FPGA技术平台构建，提高了双目视觉图像采集的高同步性、稳定性，使得系统可以在动态的三维空间中实时追踪工具位置。
总的来说，AimPosition光学定位系统的定位原理主要是利用双目立体视觉和视差原理，从两个不同角度的图像中恢复出物体的三维几何信息，然后重建物体的三维轮廓和位置，
从而实现对工具尖端的精确追踪和定位。
双目视觉图像定位系统推进物联网三维跟踪新发展
双目视觉图像定位系统推进物联网三维跟踪新发展
物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。
双目视觉图像定位系统采用双相机或多相机对空间自由运动体的三维位置坐标及姿态进行高精度测量，高精度的标定模板、完善的摄像机标定数学模型对标靶特征点进行子像素检测保证系统的标定精度，为系统的高精度测量提供保证，推进物联网三维跟踪新发展。
据悉，全球首款全系统多核高精度定位芯片——北斗导航芯片已研制成功，定位精度可以达到毫米级，将能够为用户提供高可靠性、高性能的定位服务和用户体验。
预计这一事件将大大提高国内三维空间跟踪定位技术，尤其是军工、物联网等特定领域。
高精度、迷你型、低功耗产品是目前业界发展的最高追求。
特别是进入移动互联网时代以来，信息网络和物理空间紧密结合，要求能够感知时间和空间的器件越来越小。
维视图像双目视觉图像定位系统配置高分辨率数字相机、百万像素工业镜头，功耗低，体积小，为保证标定算法和测量精度打下坚实基础。
目前，国内双目视觉图像定位系统在技术上有所突破，反过来也会降低其使用门槛，对推动物联网三维跟踪定位的发展具有巨大的经济和社会效益。
双目视觉特征点的三维坐标计算
双目视觉特征点的三维坐标计算双目视觉特征点的三维坐标计算1. 前言双目视觉是一种基于两个摄像头的立体视觉技术，通过将同一场景从不同角度拍摄，再利用一些特征点来进行匹配和计算，从而实现对物体的三维重建和深度信息的获取。
在这篇文章中，我们将深入探讨双目视觉特征点的三维坐标计算这一主题，帮助读者全面理解双目视觉技术的原理和应用。
2. 双目视觉特征点的提取和匹配在双目视觉中，特征点的提取和匹配是实现三维重建的关键步骤。
特征点通常指的是图像中具有显著纹理、颜色或形状的点，如角点、边缘点等。
在双目视觉中，我们通过在左右两幅图像中提取出相同区域的特征点，然后进行匹配，得到这些特征点在两个图像中的对应关系，从而确定它们在三维空间中的位置。
3. 特征点的三维坐标计算当我们获得了特征点在左右两个摄像头图像中的对应关系后，就可以利用立体视觉的原理来计算它们的三维坐标了。
在双目视觉中，我们通常会使用立体匹配算法来确定特征点在两个图像中的像素坐标的差异，然后通过标定摄像头的内外参数和视差来计算特征点的三维坐标。
值得注意的是，由于双目系统中存在畸变和误差，我们在进行三维坐标计算时需要考虑这些因素，以提高计算的准确性。
4. 应用与发展双目视觉技术在计算机视觉、机器人领域等方面有着广泛的应用。
通过双目视觉，我们可以实现对物体形状、大小、距离等信息的获取，从而为自动驾驶、虚拟现实、医学影像等领域提供强大的支持。
随着深度学习和计算机视觉技术的发展，双目视觉的应用前景也越来越广阔，未来将有更多的应用场景涌现出来。
5. 总结双目视觉特征点的三维坐标计算是一项复杂而又重要的技术，它为我们提供了一种全新的手段来获取物体的三维信息。
通过本文的介绍，相信读者对双目视觉技术有了更深入的了解，希望大家能够在实际应用中加以实践和拓展，为这一领域的发展贡献自己的力量。
6. 个人观点作为一名双目视觉技术的研究者，我对于这一技术充满了激情和信心。
双目视觉不仅能够为我们提供丰富的三维信息，而且还可以帮助我们更好地理解和模拟人类视觉系统，这对于人工智能和机器人领域的发展具有重要的意义。
双目序列影像3维运动物体定位跟踪_附件
图2 实地检校场景
Fig. 2 Scene of in2situ calibration
3 运动立体双匹பைடு நூலகம்约束
3. 1 物体特征点提取及其初始匹配
从图像中提取特征点是基于特征图像匹配的 第一步 ,本文采用计算机视觉界中应用较为广泛 的 Harris 算子 。实验表明该算子具有简单 、 稳定 , 对噪声 , 光照等情况不敏感 , 可以定量提取 , 且所 得特征点分布合理的特点 。 初始匹配的目标即确定一个候选匹配对集合
收稿日期 : 2005209213 ; 修回日期 : 2006205224 基金项目 : 国家自然科学基金项目 (40171080) ; 陕西省教育厅专项科研计划项目 (06 KJ 239) 作者简介 : 张春森 (19632) ,男 ,陕西西安人 ,博士 ,副教授 ,主要从事数字摄影测量计算机视觉和遥感应用技术研究 。E2mail :zhchun2
sen @yahoo . com
348
测 绘 学 报 第 35 卷
方法与步骤 ,包括双目视觉系统的建立与检校 ; 运 动物体不同时刻特征点物方坐标的对应 ; 物体运 动参数的解求 , 云台 ( 摄像机) 运动控制模型与算 法等内容 。通过对云台运动的控制 , 实现对作匀 速直线运动与匀加速直线运动物体的定位跟踪 。
T , 本文采用相关系数法
[8 ]
: 即对每个特征点
m1 ∈ 图像 a , m 2 ∈ 图像 b 。设它们的图像坐标分
别为 ( u 1 , v 1 ) , ( u 2 , v 2 ) , 如果 m 1 , m 2 的坐标相 差不超过某一阈值 , 分别计算以 m 1 , m 2 为中心 的 ( 2 n + 1) ×( 2 n + 1 ) 窗口的灰度相关系数 。给 定一对点 , 如果认为是候选匹配点 , 则相关系数必 须大于某一阈值 。这样就建立了图像 a 某一特
双目相机 根据深度信息计算三维坐标的方法
双目相机根据深度信息计算三维坐标的方
法
双目相机根据深度信息计算三维坐标的方法主要基于双目视觉原理。
双目视觉的基本原理是，通过两个相机从稍微不同的角度观察同一个物体，获得该物体在两个相机图像平面上的成像点，然后根据这两个成像点以及相机之间的相对位置关系，计算出该物体在三维空间中的坐标。
具体步骤如下：
1. 相机标定：首先需要对两个相机进行标定，获得相机的内参（包括焦距、主点坐标等）和外参（包括旋转矩阵和平移矩阵），这些参数是后续计算的基础。
2. 获取对应点：对于双目相机拍摄的两幅图像，需要找到图像中的对应点，即同一物体在两个相机图像中的成像点。
这通常通过特征匹配算法实现，如SIFT、SURF等。
3. 计算视差：视差是指同一物体在两个相机图像中的水平距离。
根据对应点的坐标，可以计算出视差。
4. 根据视差和相机参数计算三维坐标：根据视差、相机内参和外参，可以计算出物体在三维空间中的坐标。
具体公式如下：
X = (u - cx1) * Z / f * (T / d)
Y = (v - cy1) * Z / f
Z = f * T / d
其中，(X, Y, Z)是物体在三维空间中的坐标，(u, v)是物体在左相机图像中的坐标，(cx1, cy1)是左相机的主点坐标，f是相机的焦距，T是两个相机之间的水平距离（即基线距离），d是视差。
需要注意的是，上述方法假设物体在相机的光心连线上，如果物体不在该连线上，则需要进行更复杂的计算。
此外，为了提高计算精度和鲁棒性，还可以采用一些优化算法，如最小二乘法、迭代最近点算法等。
一种基于双目视频传感器的高精度三维运动轨迹采集定位与运动过程
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201911284285.5(22)申请日 2019.12.13(71)申请人 北京理工大学地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号(72)发明人 刘明 刘宗达 董立泉 赵跃进 杨婉钰 严密 孔令琴 (51)Int.Cl.G06T 7/292(2017.01)(54)发明名称一种基于双目视频传感器的高精度三维运动轨迹采集定位与运动过程再现方法(57)摘要本发明公开了一种基于双目视频传感器的高精度三维运动轨迹采集与运动过程再现方法，本发明主要应用于对田径、游泳及冰上比赛等竞速项目的运动员运动情况数据采集与综合分析，帮助运动员教练员有效分析运动特点，改善运动策略提升运动成绩。
本发明主要包括两个方面：首先，它采用了高精度视频目标跟踪技术与伺服控制跟踪系统，用于确定目标角度方位。
其次，它通过相机标定与双目立体视觉技术使跟踪到的像素坐标数据，转台转角数据转换为三维空间坐标，进而得到运动目标在三维空间中的运动轨迹。
然后可以通过高精度伺服控制系统对某一空间平面如运动场地平面进行光学投影，从而再现原目标的运动过程，使每一时刻投影的位置、速度和加速度等与之前所采集的目标运动过程一致。
权利要求书1页 说明书3页 附图2页CN 111612826 A 2020.09.01C N 111612826A1.一种基于双目视频传感器的高精度三维运动轨迹采集与运动过程再现方法，其特征在于：1，包含三台高精度二维转台，并通过控制器，驱动器，运算器组成高精度伺服控制系统。
2，包含两个电控伺服调焦镜头，分别将两台相机与镜头固定至第一步所述转台上。
3，将激光器或其他投影装置置于第三台转台上构成投影系统。
4，利用视频目标跟踪算法对相机传入的图片目标位置进行跟踪，利用自适应控制算法，将跟踪得到的目标中心点与图像中心点偏差量做为反馈量，控制转台转动从而稳定跟踪目标运动。
双目相机 根据深度信息计算三维坐标的方法
双目相机根据深度信息计算三维坐标的方法The use of stereo cameras for calculating three-dimensional coordinates based on depth information is a fascinating and challenging task. This technology leverages the disparities between the images captured by the two cameras to estimate the depth of objects in the scene. By aligning and comparing these disparities, the camera system can reconstruct the three-dimensional structure of the environment.双目相机技术的发展为深度信息计算提供了更为准确和可靠的解决方案。
通过利用两个摄像头捕获的图像之间的差异，系统可以计算出物体在场景中的深度。
这种方法结合了视差计算和几何原理，进而实现对物体的三维坐标进行精确测量。
One of the key challenges in utilizing stereo cameras for 3D coordinate calculation is the accurate calibration of the camera system. Ensuring that the two cameras are properly calibrated in terms of their intrinsic and extrinsic parameters is crucial for obtaining precise depth information. Any misalignment or mismatchin the calibration process can introduce errors in the depth calculations and affect the accuracy of the 3D coordinates.在利用双目相机进行三维坐标计算的过程中，正确的相机系统校准显得至关重要。
基于双目视觉的机器人三维定位方法研究
基于双目视觉的机器人三维定位方法研究机器人技术是当前世界上最热门领域之一，而机器人的定位和定向则是机器人技术的重要方向之一。
在机器人的运动过程中，精确定位对于它的执行任务是非常必要的。
传统的机器人定位方法常常采用单目视觉或激光雷达等单一技术，但这些方法存在不稳定、受光线环境影响大、精度不高等问题。
近年来，基于双目视觉的机器人定位技术更加受到研究者的关注，因为其可以通过双目视觉传感器获取更多的信息，完善机器人的定位和定向效果。
实现基于双目视觉的机器人三维定位需要解决两个问题：双目相机标定和立体匹配。
双目相机的标定是指利用相机内部参数和相机之间的旋转和平移矩阵，通过双目相机拍摄的一组图像，获取这两个相机的空间关系。
这个过程需要用到标定板等工具，将标定板放置在稳定的区域内，通过对拍摄到的标定板图像进行处理，获取双目相机的标定参数。
双目相机标定过程结束后，就可以得到左右相机之间偏移的距离，以及它们的内部参数。
立体匹配是指通过对左右两个相机采集的图像进行分析，获取物体在三维空间中的坐标。
由于左右相机之间的位置是已知的，因此可以通过对左右两个图像的对应点进行匹配，得出相同的点在三维空间中的位置。
立体匹配的过程需要进行图像预处理、特征提取和视差计算等步骤，最后得出机器人的三维坐标。
总的来说，基于双目视觉的机器人定位技术可以求出三维坐标，并且不受光线环境的影响。
但在实践中，这种方法还存在一些问题，例如图像处理速度较慢、深度误差较大等。
因此，在未来的研究中，需要对基于双目相机的算法进行进一步的优化和改进。
总之，基于双目视觉的机器人三维定位方法是机器人技术发展的重要方向之一。
该技术的研究可以帮助机器人更准确地定位和定向，提高其执行任务的效率。
虽然该技术存在着一些问题，但相信通过不断的研究和创新，这些问题可以得到解决，基于双目视觉的机器人定位技术会更加成熟和完善。
双目视觉三维重建技术方法
双目视觉三维重建技术方法双目视觉三维重建技术可有趣啦。
双目视觉呢，就好比我们的两只眼睛看东西一样。
它主要是利用两个摄像机从不同的角度去拍摄同一个场景。
这两个摄像机的位置就像我们的两只眼睛，有一定的间距哦。
那它是怎么实现三维重建的呢？其中一个关键的部分就是特征提取。
就像是在一幅画里找到那些特别的标记点。
比如说在一幅风景图里，那些独特的石头轮廓、树的形状特别的部分，这些就可以被当作特征点。
从两个摄像机拍摄的图像里找到对应的特征点，这就像玩一个找相同但是又有点不同的游戏呢。
接下来就是计算视差啦。
视差这个词听起来有点高大上，其实简单理解就是因为两个摄像机位置不同，同一个特征点在两张图像里的位置有差异。
这个差异就包含着很重要的信息。
通过这个视差，我们就能大概知道这个特征点离我们有多远。
就好像我们的眼睛看东西，近的东西在两只眼睛里的位置差异大，远的东西位置差异小。
然后呢，根据这些视差信息和摄像机的一些参数，像是焦距啊之类的，就可以计算出这个点在三维空间里的坐标啦。
这就像是把平面的东西，一下子变得立体起来。
在实际应用里，双目视觉三维重建技术用处可大啦。
在机器人领域，机器人可以通过这个技术更好地感知周围的环境，就像给机器人装上了一双智能的眼睛。
它能知道前面有什么东西，是障碍物还是它要寻找的目标，还能知道这些东西离自己有多远，这样机器人就能更灵活地行动啦。
在虚拟现实和增强现实方面，也离不开它。
可以让虚拟的东西更好地和现实场景融合，让我们感觉那些虚拟的物体就像是真实存在于我们周围的环境里一样。
不过呢，双目视觉三维重建技术也有它的小烦恼。
比如说在光线不好的情况下，提取特征点就会变得困难，就像我们在黑暗里看东西看不太清那些特别的地方一样。
还有，如果两个摄像机的标定不准确，就像我们的两只眼睛看东西不协调了，那计算出来的三维信息可能就会有偏差呢。
但是随着技术的不断发展，这些小问题也在慢慢地被解决啦。
基于双目视觉的点特征物体三维运动捕捉方法
I G I T C W技术 分析Technology Analysis58DIGITCW2024.011 基于双目视觉的点特征物体三维运动 捕捉方法的优势1.1 操作简便传统的三维运动捕捉技术需要人工操作，安装设备后还要进行标定。
比如，除了安装相机、激光发射器、激光测距仪等，还需要一个人花费数小时去调试和标定，同时设备安装过程中还需要考虑布线、安装和校准的问题。
立体视觉在操作上更加简便，只需要在相机和激光测距仪上分别粘贴一个小的标记点，就可以在设备中实现三维运动捕捉功能。
用户只需要准备一台相机和激光测距仪即可。
而且设备可以直接使用，无须任何其他辅助设备，甚至不用考虑安装环境。
另外，采用立体视觉技术进行三维运动捕捉的成本也比采用传统的三维运动捕捉技术低很多。
同时，由于设备安装过程中不需要考虑布线的问题，也降低了后期维护的难度和成本。
1.2 安全性高传统的运动捕捉主要依靠视觉系统与机械臂进行交互，其中视觉系统中的摄像机起到了至关重要的作用。
但随着机器视觉技术的发展，计算机视觉的精度也越来越高，使得摄像机所拍摄的图像分辨率越来越高，这就要求摄像机必须具备足够高的分辨率。
但如果机械臂出现故障，或操作者遇到安全隐患时，可能会导致机械臂发生意外，造成严重的损失。
双目视觉具有很好的稳定性和安全性，不会因机械臂的故障而导致操作人员受伤。
在安装过程中也不需要考虑机械臂出现故障时会对人体造成伤害，在应用过程中也不需要担心人为因素导致采集数据发生错误。
此外，双目视觉还具备非常高的系统集成性。
这意味着使用双目视觉技术可以将所有机械臂控制装置整合到一套设备中，这就可以大大简化机器人操作人员的工作流程。
即使机械臂发生故障，也不会影响整个系统运行。
2 基于双目视觉的点特征物体三维运动 捕捉方法存在的问题2.1 获取的点特征信息不够准确根据双目视觉原理，通过测量物体表面的几何形状可以重建三维模型。
这种方法能够准确还原物体表面的几何形状，但存在一个致命缺陷，那就是重建结果的精度问题。
双目视觉特征点的三维坐标计算
双目视觉特征点的三维坐标计算双目视觉是一种通过使用两个相机模拟人眼视觉的技术。
它可以通过计算两个相机之间的视差（即相同物体在两个相机中的像素差）来估计物体的深度，并计算出特征点的三维坐标。
双目视觉在机器人领域、计算机视觉和三维重建等方面有广泛应用。
下面将简要介绍双目视觉特征点的三维坐标计算的基本原理。
双目视觉系统由两个相机组成，分别称为主相机和从相机。
主相机通常放在一个固定位置，而从相机可以相对于主相机移动，以改变观察角度。
双目视觉的原理是基于视差的计算。
当一个物体位于不同相机的视野中时，由于视野的不同，物体在两个相机中的图像位置会有所偏移，这个偏移量称为视差。
首先，应该通过一些校准步骤来确定相机的内参矩阵和外参矩阵。
内参矩阵包括相机的焦距、主点坐标和畸变系数等参数，它们可以通过标定来测量得到。
外参矩阵包括相机的位置和姿态，可以通过对相机进行定位来获得。
双目视觉的主要步骤如下：1.特征点提取：在主相机和从相机的图像中提取特征点，例如角点或SIFT特征点等。
这些特征点在两个相机中的像素位置可以很容易地匹配。
2.特征点匹配：对于主相机和从相机中的每个特征点，需要找到在另一个相机中与之匹配的特征点。
匹配可以通过计算特征描述子之间的相似度来实现。
3.视差计算：对于每对匹配的特征点，可以通过计算它们在两个相机中的像素位置差来计算视差。
视差计算可以采用最小二乘法或其他深度推测算法。
4.深度计算：有了视差信息，可以根据相机基线和三角测量原理来计算特征点的相对深度。
根据特定的相机配置，可以通过相机内参和外参来计算特征点的三维坐标。
总的来说，双目视觉特征点的三维坐标计算可以通过特征点提取、特征点匹配、视差计算和深度计算来实现。
这些步骤需要对相机进行校准，并根据相机配置和参数来计算特征点的三维坐标。
双目视觉在计算机视觉领域有着广泛的应用，例如三维重建、目标跟踪、立体匹配和位姿估计等。
特征点的三维坐标计算是实现这些应用的关键步骤之一、它可以通过将双目相机与其他传感器（如激光雷达）结合使用来提高测量精度和准确性。
双目序列影像3维运动物体定位跟踪
双目序列影像3维运动物体定位跟踪
张春森
【期刊名称】《测绘学报》
【年(卷),期】2006(035)004
【摘要】将计算机视觉中立体和运动视觉相结合,通过数字摄影测量方法,对智能视觉监控中计算机系统所获得的双序列图像通过物方"图像"分析法完成对运动物体空间位置的定位、量测及其跟踪,其中包括:摄像机检校,立体-运动双匹配约束,运动参数的求解及其云台运动控制等内容.给出采用所述方法,从真实双目序列影像中获取物体以匀速直线运动和匀加速直线运动云台运动控制的实验结果.
【总页数】6页(P347-352)
【作者】张春森
【作者单位】西安科技大学,测量工程系,陕西,西安,710054
【正文语种】中文
【中图分类】P23
【相关文献】
1.双目视觉运动目标跟踪定位系统的设计 [J], 李鹏飞;田瑜;张蕾;景军锋;王晓华
2.基于双目视觉的运动目标检测跟踪与定位 [J], 王婷婷;李戈;赵杰;张学贺
3.一种双目立体视觉运动目标跟踪定位方法 [J], 徐敏;周中伟
4.基于Vicon动作捕捉的序列影像直线运动特征跟踪匹配算法 [J], 刘泽国
5.基于视频图像序列的动态物体跟踪定位算法的研究 [J], 罗南;孙运强;洪少春
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第35卷 第4期测 绘 学 报Vol.35,No.11 2006年11月ACTA GEODAETICA et CARTO GRAPHICA SINICANov.,2006 文章编号:100121595(2006)0420347206中图分类号:P23 文献标识码:A双目序列影像3维运动物体定位跟踪张春森(西安科技大学测量工程系,陕西西安710054)32D Motion Object Location T racking B ased on Binocular Sequence ImagesZHAN G Chun 2sen(Depart ment of S urvey ,Xi ’an U niversity of Science and Technology ,Xi ’an 710054,Chi na )Abstract :A new method for 3D rigid motion estimation from binocular sequence image of computer system in intelli 2gence vision supervises is proposed in this paper.The appealing feature of this method is that it combines stereo vi 2sion and movement vision in com puter vision literature ,using the ideas in digital photogrammetry theory ,fulfilling movement object location ,measure and tracking by the object side image analysis method.It includes camera cali 2bration ;stereo 2movement double matching restrict ;calculation of objects movement parameters ;pan 2tilt unit move 2ment control etc.The experimental result of pan 2tilt unit movement control ,obtaining object moves with uniform velocity and uniform acceleration in the straight line from the real binocular sequence images by the mentioned method is presented.K ey w ords :binocular sequence image ;camera calibration ;image matching ;motion control摘 要:将计算机视觉中立体和运动视觉相结合,通过数字摄影测量方法,对智能视觉监控中计算机系统所获得的双序列图像通过物方“图像”分析法完成对运动物体空间位置的定位、量测及其跟踪,其中包括:摄像机检校,立体2运动双匹配约束,运动参数的求解及其云台运动控制等内容。
给出采用所述方法,从真实双目序列影像中获取物体以匀速直线运动和匀加速直线运动云台运动控制的实验结果。
收稿日期:2005209213;修回日期:2006205224基金项目:国家自然科学基金项目(40171080);陕西省教育厅专项科研计划项目(06K J239)作者简介:张春森(19632),男,陕西西安人,博士,副教授,主要从事数字摄影测量计算机视觉和遥感应用技术研究。
E 2mail :zhchun 2sen @关键词:双目序列影像;摄像机检校;影像匹配;运动控制1 引 言智能视觉监控的核心内容之一是通过对序列影像处理获取运动目标的3维运动信息。
从序列影像中恢复物体的运动信息也一直是计算机视觉和摄影测量的重要问题。
在现有的智能视觉监控或3维运动分析中,几乎所有的研究都集中在基于单序列影像对运动物体的监测与跟踪,即像方运动物体的监测与跟踪。
在理论上,单、双序列图像都能完成物体运动参数的估计,但其计算的复杂性及计算结果的精确性存在差别。
基于单序列影像的3维运动分析中得到的运动信息是相对的,存在一个与深度有关的尺度因子,要想得到绝对移动量,需要一个附加条件[1,2]。
为得到确定的深度信息,传统的方法是借助于其他测距装置,但不同装置的集成与系统误差的消除却是一件困难的事。
双目(立体)序列3维运动物体定位跟踪,即物方“图像”序列3维运动物体定位跟踪,其核心是3维特征对应物体运动分析。
该方法不仅计算简单,而且能够得到空间物体运动的绝对量。
但由于该问题的复杂性,致使目前国内外对该问题的研究仅停留在采用模拟数据验证算法的有效性方面[3～6]。
将3维运动的图像分析与智能视觉监控结合起来研究,目前还没有这方面完整的文献报道。
本文尝试将数字摄影测量与计算机视觉中的主动视觉技术相结合,变传统摄影测量被动形式的立体量测为主动形式的跟踪定位。
给出了对智能视觉监控中计算机系统所获得的双序列图像,通过物方“图像”分析法,完成对监控运动物体空间位置的定位、量测及其跟踪功能图像分析的方法与步骤,包括双目视觉系统的建立与检校;运动物体不同时刻特征点物方坐标的对应;物体运动参数的解求,云台(摄像机)运动控制模型与算法等内容。
通过对云台运动的控制,实现对作匀速直线运动与匀加速直线运动物体的定位跟踪。
2 双目视觉系统及摄像机检校图1所示是根据实验要求建立的双目立体视觉系统,系统由双摄像机、云台、影像传输、系统控制等部分组成。
为完成运动物体定位跟踪,该系统的计算机通过RS 2232接口及解码器对固定于基线架上云台的水平摆动和俯仰运动进行控制。
同时,通过视频控制线对分别固定于两个云台之上摄像机镜头的光圈、聚焦、变焦等进行控制。
云台控制器同时完成对上述两者的控制。
在对运动物体定位跟踪时,摄像机随云台左右、上下摆动完成对运动目标的捕捉。
图1 双目视觉系统Fig.1 Binocular vision system摄像机检校是双目视觉3维定位中必不可少的,检校的精度和可靠性直接影响立体视觉系统的空间定位精度。
实验系统采用普通视频CCD 摄像机,在运动物体定位跟踪的过程中,普通视频摄像机存在光电扫描误差、镜头畸变差大、图像分辨率低、有效焦距及主点不定等问题。
本文利用场景物方空间已知几何关系的点线,对定位跟踪过程中的双目摄像机实施实地检校(The in 2situ calibration )的方案,通过序贯(分步)DL T 算法得到内、外方位元素及镜头光电畸变误差,在对摄像机进行检校的同时,解求运动物体特征对应点的场景物方坐标。
图2为实地检校的场景。
检校模型是考虑了各项畸变改正的直接线性变换(DL T )[7]。
图2 实地检校场景Fig.2 Scene of in 2situ calibration3 运动立体双匹配约束3.1 物体特征点提取及其初始匹配从图像中提取特征点是基于特征图像匹配的第一步,本文采用计算机视觉界中应用较为广泛的Harris 算子。
实验表明该算子具有简单、稳定,对噪声,光照等情况不敏感,可以定量提取,且所得特征点分布合理的特点。
初始匹配的目标即确定一个候选匹配对集合T ,本文采用相关系数法[8]:即对每个特征点m 1∈图像a ,m 2∈图像b 。
设它们的图像坐标分别为(u 1,v 1),(u 2,v 2),如果m 1,m 2的坐标相差不超过某一阈值,分别计算以m 1,m 2为中心的(2n +1)×(2n +1)窗口的灰度相关系数。
给定一对点,如果认为是候选匹配点,则相关系数必须大于某一阈值。
这样就建立了图像a 某一特征点与图像b 中若干特征点的候选匹配关系。
将该点对加入到候选匹配对集合T 中。
3.2 基于松弛法的立体2运动双匹配约束松弛法[9,10]是指让T 中的候选匹配对通过迭代,使得“连续性”和“惟一性”得到最大的满足。
连续性指正确匹配对的邻域内通常存在着大量其他的正确匹配对;惟一性则是指同一特征点最多只能存在于一个匹配对中。
或可表述为侯选匹配若为正确匹配,则其周围存在较多相容的候选匹配;侯选匹配若为错误匹配,则其周围存在较少相容的候选匹配。
对每一对候选匹配定义其初始匹配概率后,根据相容性修正匹配概率。
迭代处理,一直到除最可能的匹配点对以外其余所有点对的匹配概率均小于给定的阈值[9,10]。
同时间、不同序列间的双目立体匹配与不同时间、同序列前后图像间的运动匹配,在基于物方“图像”序列3维运动分析中是同时存在的。
从图像处理的方法来说,这两种匹配的目的是相同的。
在保证运动物体3维特征点对应的过程中,既可采取先运动后立体的匹配策略也可采取先立体后843测 绘 学 报 第35卷运动的匹配策略。
然而不同的匹配顺序对最终获得的运动物体任意3维特征点整体的对应将产生不同的效果。
在实际操作过程中,由于运动图像序列相邻像幅运动间隔较近,获得的图像相似。
这样,同一摄像机的运动匹配解决特征对应问题相对容易;与此对应,不同摄像机间通常具有一定的基线,虽然视点间的距离大,可使立体视觉间的3维重建精度高,但却使立体匹配困难,特别当存在大视差、图像变形时,情况更是如此。
“立体2运动双匹配约束”,是指为保证运动物体任意特征点运动前后物方坐标点整体的对应,立体2运动两种匹配必须受限同时满足的一种约束匹配。
双匹配约束过程如图3所示,其中,t i 时刻立体视觉的左右图像分别用I i 和I ′i 表示,图像平面I i 与I ′i 上的对应特征点分别用m i 和m ′i 表示,与m i 、m ′i 对应的运动物体3维特征点用M i 表示,R i ,i +1,t i ,i +1为描述运动物体自t i 时刻到t i +1时刻的旋转与平移量,R L R ,t L R 为描述立体视觉左右摄像机间的旋转与平移量。
特征点m i 与m ′i 间的匹配为立体匹配;特征点m i 与m i +1或m ′i 与m ′i +1间的匹配为运动匹配;特征点M i 与M i +1间的对应为运动物体任意3维特征点的对应。
图3中i =3。
图3 立体2运动双匹配约束示意图Fig.3 Stereo 2movement double matching restrict ofbinocular sequence image为完成双匹配约束,首先对不同时刻同一序列(前后)运动图像进行特征提取,在两图像的特征点之间建立起原始匹配表,找出某一特征在另一图像上所有可能的候选匹配特征。