一种融合深度信息的火星局部地表图像立体匹配方法

针对火星局部地表形貌原始自然、色彩单一和纹理相似度高难以实现双目精确定位的问题,提出一种融合深度信息的火星局部地表图像立体匹配方法.利用空间金字塔特征提取模块聚合不同尺度和位置的上下文信息,然后通过分层立体匹配架构构建多尺度的匹配代价卷,用条件代价卷归一化代替批量归一化层,在立体匹配网络的代价正则化阶段以深度信息为条件调制匹配代价卷特征,从而降低计算量,提升推理速度,并生成高精度的视差图.最终利用感兴趣目标的视差值并结合相机的基线参数,得到目标点在指定坐标系下的三维坐标从而实现定位任务.在火星模拟场数据集上的视差图达到了三像素误差小于0.017％,通过与GCNet+ CCVNorm等方法的结果进行比较,表明所提出方法在火星局部地表下的优势.     

一种非合作卫星目标立体视觉测量技术

针对空间非合作卫星近距离的相对位置和姿态测量问题,提出一种立体视觉测量技术.使用激光雷达为双目立体视觉提供先验距离信息和粗略姿态,在双目相机左右图像特征提取时增加视差范围约束,限定左右图中同名特征点提取的范围,可避免杂光条件下局部复杂纹理的干扰,有效降低计算复杂度,提高图像处理的速度.通过地面闭环试验对测量技术进行了验证,实验结果表明方法的有效性和先进性.     

一种双目立体视觉相机标定方法

研究一种基于特殊标定场的双目立体视觉相机标定方法．对相机的内外参数进行精确地标定,然后利用标定参数进行图像校正．实验表明,采用该方法左右相机图像的极线误差不大于0．26pixel,能够达到较理想的标定结果．该方法可用于月球车双目立体视觉相机标定系统中．     

基于区域灰度统计信号处理的图像融合方法

针对多源图像融合问题,提出了一种在多分辨率框架下基于区域内灰度特征统计信号的融合算法.利用图像灰度特征的区域生长法对源图像进行区域分割,并以裂缝边缘作为特征区域的闭合边界,对源图像与分割结果的区域映射图作多分辨率变换.在图像低频部分,以联合区域映射图为指导,在区域内建立信号与噪声的高斯混合分布模型,利用期望极大化(EM,Expectation Maximization)算法迭代估计噪声模型分布参数,获得低频融合结果;在图像高频部分,根据系数在区域映射图上的位置差异分别采用窗口系数加权平均法和系数绝对值选大法进行融合,将低频和高频融合结果反变换得到最终融合图像.融合结果表明:该方法是可行和高效的,且比其他图像融合方法具有更好的性能.     

基于霍夫变换的空间非合作目标点云配准算法

针对空间非合作目标点云配准过程中目标残缺、机动过快等问题，对飞行时间深度(TOF)相机点云配准过程进行研究。利用相机可同时获取灰度与深度图的特点，提出一种基于霍夫变换的点云配准算法，在提供精确初始位姿的同时，也加速了最近点搜索过程。对TOF相机摄得灰度图进行边缘检测，利用边缘点以随机霍夫变换的方法拟合椭圆中心，使待配准点云与参考点云中心配准。随后检测图像几何特征，与对应参考点特征相配，提高初始位姿精度，既避免所提算法陷入局部最小，也可解决目标点云缺失无法配准的难题。在最近点搜索过程中，引入kd-tree改进算法，以3σ准则剔除单次k邻近的离群点，提高了相机动态性能。以某实拍卫星模型对所提算法进行仿真分析，成功验证了其对于残缺目标配准的可行性与鲁棒性。同时，在完整与残缺点云目标下，所提算法较于常规霍夫变换法相比分别提速955.3%和440.4%，且精度相当，具有较为广泛的应用前景。     

TOF相机在空间近距离目标探测中的应用研究

3D TOF相机具有同时获取目标的灰度和深度图像的功能,从而能够实时得到目标物体的三维点云,实现三维成像.主要介绍了3D TOF相机的工作机理以及应用场景等,同时模拟空间近距离目标探测的应用对目标进行成像研究,分析了不同条件下对目标物成像的影响因素以及相机的误差来源和误差的校正方法,并通过相机对深度信息的获取,对相机的距离探测精度进行了测试.     

红外可见光双目系统像素级快速融合方法

红外 可见光双目系统既能感知目标的温度，又能获取目标的颜色、纹理信息，在日常生活和工业产生中获得较多的应用.红外相机由于和可见光相机成像机制的不同，在标定过程中往往需要使用不同的靶标.本文提出了一种红外 可见光双目系统像素级的快速标定融合方法，通过设计了一种圆孔形靶标，实现了一步法标定，在可见光相机像素坐标系下像素质心标定精度小于1个像素，可用于大批量的低成本的民用红外标定产品系统.     

电动VTOL飞行器双目立体视觉导航方法

研究了在未知的、动态的室内走廊环境中,采用双目立体视觉引导电动VTOL(Vertical Take-Off and Landing)飞行器安全飞行的方法.使用安装在飞机上的两个微型摄像头从不同的位置获取图像,由双目立体视觉理论恢复其周围环境特征点的三维坐标.采用角点匹配方法计算视差,实现无人机在走廊中的横向坐标定位.采用区域灰度相关算法进行立体匹配获取视差图,从视差图上检测出障碍物,并给出避障导航点.初步实验验证表明,该方法可行性较高,可以作为进一步研究的基础.      

月面模拟环境的SIFT特征提取与匹配方法

为了满足月面巡视探测器的自主导航要求.使用一种新的基于尺度不变的特征点提取和匹配算法.首先根据尺度不变特征变换方法从图像中提取关键点作为特征点,然后进行左右双目图像的特征点匹配和视差的恢复.与传统特征算法相比,可以提高对不同光照环境图像匹配的鲁棒性和匹配精度.在模拟试验场的双目视觉图像匹配中,仿真实验取得较好的效果.     

支持场景表观差异的无人机图像视觉定位方法

视觉定位是计算机视觉中的基本任务,在无人机测控、视频监控和遥感分析等领域有着广泛应用.在GNSS拒止情况下,利用图像进行视觉定位是重要的导航替代方法.然而,由于室外场景易受天气、季节和光照等变化影响,细节的表观差异方差大,无人机视觉定位的鲁棒性与精度在近地面时难以保证.提出一种基于虚拟图像合成的视觉定位框架.设计阴影映射和深度卷积图像填补网络来合成具有大表观差异和大视差的虚拟图像集,以提高2D-3D配准质量从而提升视觉定位的鲁棒性.实验数据表明,与国际同类方法相比,本方法合成的图像质量在视觉效果、匹配点数量、置信度和视觉定位的精度等指标上都获得了明显的提升,可以支持大表观差异下的无人机视觉定位.     

灵巧手主从操作中的人手运动跟踪与识别

在灵巧手主从抓持规划系统中,一项重要的研究内容是获取人手的运动信息.利用计算机双目立体视觉系统作为灵巧手主从操作的人机接口,研究人手指尖运动实时跟踪和识别的方法,提出了一种人手指尖位置的动态识别算法及其实验系统.利用本实验系统,完成左右两像面4个目标点所用的最长识别时间为0.4ms,且人手在正常运动速度时,识别率达100%,表明本算法同时满足实时性和识别率的要求.      

光栅式双目立体视觉传感器光条快速匹配算法

光栅式双目立体视觉传感器用于物体三维形貌测量,其难点之一是光栅光条的匹配与识别.利用可见光条数和光条序列组合间的关系,提出了一种基于空间三维搜索的快速光条匹配算法.将光栅式双目立体视觉传感器看作两个光栅结构光传感器,分别进行标定后,可计算各光条中心点的三维坐标.搜索不同光条中心点集之间的距离最小且模型编号相同的光条即为匹配光条.分析了可见光条数目和光条序列组合间的关系后,列出各种可能的组合情况,设计了搜索算法,排除了冗余计算,大大减少了计算量,实验证明了方法的有效性.     

一种自由曲面视觉测量三维数据拼接方法

提出一种利用标志点构建全局测量控制点的视觉测量三维数据拼接方法.在被测自由曲面上粘贴标志点,并在被测区域放置基线尺,采用1台数码相机在不同视点拍摄标记点和基线尺图像,由此求解数码相机在不同视点的坐标系变换关系.在此基础上,根据立体视觉模型确定标志点三维坐标,转换到全局坐标系下,形成全局测量控制点.视觉传感器在不同位置对各局部区域进行三维扫描,获得局部区域内标志点在局部测量坐标系下的坐标,通过至少3个非共线标志点解算局部坐标系到全局坐标系的变换,从而将实现局部三维数据的拼接.该方法操作简便,适合现场使用.实验结果表明, x,y,z 坐标的拼接误差分别为0.03mm,0.02mm,0.07mm.     

基于代价函数的组合导航系统地图匹配算法

研究了地图匹配技术在GPS(Global Positioning System)/DR(Dead Reckoning)组合导航系统中的应用,建立了GPS/DR/地图匹配组合导航系统模型,给出了一种基于代价函数和概率统计准则的地图匹配算法,通过合理地定义代价函数有效消除了存在于匹配路段挑选过程中的模糊性问题.对实际跑车数据的仿真处理结果表明,应用该算法可以为组合导航系统的定位精度带来明显的改善.     

着陆避障中双目立体匹配方法与仿真

摘要： 在着陆避障过程中，利用双目相机拍得的图片进行立体匹配得到稠密的地形高程图是一种有效的方式.文中对绝对误差之和(sum of absolute differences, SAD)、全Census变换以及稀疏Census变换立体匹配方法原理进行说明，针对SAD算法无法处理左右图像亮度不一致的情况提出了对匹配窗口进行灰度规范化以及加入LOG滤波的改进措施，并且对上述方法分别应用数据库图像和沙盘拍图进行仿真测试及比较，从匹配错误率和实时性的角度分析各算法在地外星体着陆这种特殊场景中的使用性能.     

面向立方星的相对位姿测量视觉传感器设计

针对立方星在轨服务任务中的近距离相对导航问题，提出一种相对位姿测量视觉传感器设计。为应对空间复杂的光照条件，设计一种具有多层结构的立体靶标，选取波长为850nm的LED灯作为立体靶标的光源。在相机镜头处安装850nm的红外窄带滤镜以提高立体靶标成像质量。为提高视觉传感器的测量精度，提出一种迭代直接求解(iterative direct solution, IDS)的相对位姿估计算法。该算法直接利用立体靶标上的非共面点提供的深度信息获得初始相对位姿，然后引入Haralick迭代算法来优化初始测量结果。搭建六自由度实验平台对该视觉传感器进行性能测试。实验结果表明,该视觉传感器能克服背景光的干扰，且提出的 IDS相对位姿估计算法的精度优于经典的P3P算法和EPnP算法。     

基于双目视觉的非合作目标自主姿态估计方法

针对在轨服务任务对于空间非合作目标的自主相对导航需求,提出了一种基于双目视觉的自主姿态估计方法。该方法以Markley变量描述目标的姿态运动,并利用双目相机对目标表面的特征点进行观测,利用特征点的运动规律与目标姿态运动的相关性,并通过容积卡尔曼滤波算法实现了对非合作目标角速度与自旋轴方向的估计。数学仿真验证了所给出的姿态估计方法,并分析了估计精度的影响因素。