简介:场景锁定技术是视频跟踪领域的一个关键技术,需要对图像的全局运动进行估计,常用的运动估计算法由于计算量大、对噪声敏感等因素很难得到实际应用。为了减少运动估计的计算量,提高全局运动估计的精度,提出了一种基于Harris角点全局运动估计的场景锁定方法。将图像分成4×4的16个块,选取每个块中响应值最大的角点,以参考图像角点周围矩形块与待匹配图像进行匹配,然后利用RANSAC算法对角点进行一致性检测,利用最小二乘法解算全局运动参数,最后计算图像之间的累积运动。实验结果表明,该算法运动估计精度高,稳定性好,能较好地实现场景锁定。
简介:为满足实时、高效、高精度的便携式三维测量要求,提出了一种基于十字激光线的三维测量方法。综合线结构光和双目立体视觉两种测量原理的优点,设计了新颖的融合式测量模型,解决了局部线激光数据到全局面数据的转换;创新性的十字激光线结构光模式,相比于传统的一字激光线测量效率提升2倍;提出的基于GPU加速的自适应阈值的激光线提取方法,实现了激光线中心的亚像素精确、实时提取和三维测量;设计的匹配能量法稳定、精确地解决了便携式测量过程中的数据拼接,实现了局部坐标系到全局坐标系的数据统一;最后利用搭建的软硬件平台进行了测量性能参数验证,结果表明满足实时高精度测量应用的需求。
简介:动目标多观测点图像去模糊及三维重建是三维视觉检测与测量技术应用中的难题,而特征检测对去模糊及三维重建的结果影响较大。针对这个问题,提出了一种基于多观测点图像SURF特征配准及去模糊的三维重建方法。首先对图像进行SURF特征点检测并对这些特征点进行配准,根据配准的特征点求解Kruppa方程得到各视点图像的相机内外参数矩阵,进而求取图像的点扩散函数即模糊核并对图像进行去模糊处理。其次,提取图像中的SURF特征点并进行配准,求取任意两幅图像的仿射变换矩阵,获取多观测图像的像素点投影。最后根据SURF特征的配准及多观测的投影结果,对去模糊后的图像进行立体匹配,从而完成多观测图像的三维重建。实验结果表明提出的方法对多观测点图像去模糊及三维重建具有良好的效果。