导读:本文包含了显微立体视觉论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:视觉,图像,显微镜,体视,畸变,模型,相机。
显微立体视觉论文文献综述
刘宝龙,张薇,陈桦,姚慧敏[1]（2019）在《误差筛选的显微立体视觉相机标定》一文中研究指出为了降低外界对双目显微镜系统造成的干扰,本文提出一种基于误差筛选的标定方法。通过对每组数据进行重投影误差计算分析,剔除不能描述双目显微系统的数据,经过对比试验,结果表明:显微镜环境的特殊性使得采集到的图像容易受到外界信息的干扰,通过文中方法对数据进行清洗后,可达到降低标定误差的目的。利用本文方法在叁种常用物镜倍率下进行相机标定,通过对比实验结果,得到了在显微镜环境下放大倍率和标定焦距成正相关关系。(本文来源于《西安工业大学学报》期刊2019年05期）
张薇,刘宝龙,姚慧敏[2]（2018）在《显微立体视觉技术概述》一文中研究指出双目立体视觉是通过两个不同的视角对同一场景进行模拟人类左右眼的观察,由此获得具有视差的左右图像,并计算物体的世界坐标完成平面图像的逆向叁维重建。因为对微小精密物体进行作业的需求借助显微镜技术的发展,显微立体视觉系统应运而生,介绍显微视觉系统及在口腔医学中的实际应用意义。(本文来源于《科技经济导刊》期刊2018年32期）
王立卡[3]（2016）在《融合显微立体视觉激光扫描的视差曲面构建方法研究》一文中研究指出体视显微镜已经在微测量领域应用,传统的测量方法通过全图或局部图像范围内的立体匹配计算视差,但是立体匹配过程要求图像中必须包含充足的特征信息,匹配结果中往往出现较大比例的错匹配和误匹配数据。为此,通过体视显微镜和激光扫描的结合运用,构建了显微立体视觉激光扫描测量系统。使用线型激光条纹扫描目标物体的表面,获得激光条纹的立体图像对序列,采用Hessian matrix方法提取图像序列中光带的中心轮廓,并对条纹光带中心轮廓进行纵向畸变矫正,建立显微立体视觉系统中左右图像对准和光带中心轮廓配准的规则。定义一种视差坐标空间,在该空间中分析目标物体的运行方向与底板参考平面的关系,提出适用于体视显微镜显微视觉的视差中心轮廓序列的排列方法。使用平面类物体检测本文方法对视差的重构精度,选择四类尺寸、形状不同的曲面类物体检测本文方法重构结果的形状吻合度,重构得到的微小物体视差曲形貌面与物体实际表面形貌相符。视差曲面重构的结果明显优于传统的Block matching等方法的计算结果。该方法输出的视差曲面可作为显微视觉模型的输入数据,用于准确重构物空间中微小物体的叁维表面形貌。第一章绪论对显微立体视觉测量的研究现状进行了分析,同时阐述了本文的研究内容和意义。第二章对微尺度物体测量进行了功能分析,设计了显微立体视觉激光扫描测量系统,选择合适的硬件配置,规定了测量流程。第叁章分析了激光条纹显微图像的特点,通过显微图像区域划分、图像分解、图像滤波步骤对图像进行预处理,进而应用亚像素级条纹中心算法提取出条纹光带中心轮廓。第四章通过对标定样板图像对中格点分析,总结了体视显微镜显微图像中特殊的纵向畸变模型,提出了畸变矫正方法,进而通过实验验证了方法的正确性。第五章给出了目标物体视差曲面和视差空间的定义。分析了目标物体运行方向与底板参考平面的关系,提出适用于体视显微镜显微视觉的视差中心轮廓序列的排列方法,重构出不同类型目标物体的视差曲面。(本文来源于《北京工业大学》期刊2016-06-01）
金燕[4]（2016）在《大深度显微立体视觉图像序列融合及畸变矫正方法研究》一文中研究指出光学体视显微镜(Stereo light microscope,SLM)是一种精密的光学仪器,SLM视觉系统同步成像,在同一时刻,可以同步采集物空间场景的左图像和右图像,信号采集的延迟时间非常短,以致可以忽略,图像的同步效果非常好,SLM具有的优点使其在微测量中得到应用。本文主要研究在SLM系统下大深度显微立体视觉图像序列的融合及畸变矫正。显微图像融合技术对于解决大深度物体的模糊问题具有重要意义,SLM显微视觉系统中基于图像融合的测量技术对形状匹配以及叁维立体重构研究起着极其关键的作用。论文主要内容如下:第1章介绍了本课题的背景与研究意义,分析了显微测量的相关内容,概括了显微视觉的国内外研究状况,分析了SLM显微视觉的发展动态,引出了图像融合技术,将图像融合的概念、层次、融合原理和评价指标进行了说明。第2章大深度SLM显微视觉测量系统设计。基于SLM显微视觉图像融合的目标进行大深度测量系统结构设计,进行了系统的功能分析,以框图的形式介绍了其工作流程。第3章显微立体图像配准方法。首先介绍了图像增强、直方图均衡化和图像的滤波处理等显微图像预处理方法,然后是图像目标物的缩放与平移和深度的关系研究,最后以实物的图像配准结果对配准方法进行了验证。第4章显微图像序列融合。图像的直接融合方法、基于HIS变换的图像融合方法、基于图像块分割的图像融合方法、基于傅里叶变换的图像融合方法和基于小波变换的融合方法进行了比较。设计了基于小波变换的显微图像序列融合算法并对融合后的图像进行了实验与效果评价。第5章显微立体图像畸变矫正。分析了SLM双光路结构导致的图像畸变,给出了显微图像畸变矫正方法,最后进行了畸变矫正实验,对畸变矫正方法进行了验证。(本文来源于《北京工业大学》期刊2016-04-01）
张金凯[5]（2015）在《介观尺度零件变视场结构光显微立体视觉测量方法研究》一文中研究指出微系统技术的发展对尺寸范围在0.1mm~10mm的介观尺度零件的有效测试提出了日益迫切的需求。介观尺度零件由于其尺寸小、易集成、能耗低、成本低等优点,在国防工业、航空航天、微电子、生物医学等多个领域都有广泛的应用及前景。目前在工业生产中广泛采用的微型测试技术主要是用于检测二维和准叁维的微型零件,无法直接用于有效检测具有复杂形面的介观尺度零件。现有介观尺度零件的测试水平和测试装备与介观尺度复杂形面零件测试需求之间的矛盾逐渐凸现,成为制约微系统技术快速发展的瓶颈。本论文针对介观尺度零件个体尺寸差异较大的特点,提出了基于大倍率变焦双远心投影镜头与远心立体视觉相结合的结构光显微立体视觉测量方法。首先,针对现有投影光学系统在介观尺度存在的变焦能力有限、非物方远心等问题,研究了适用于介观尺度的大倍率变焦物像双远心投影系统的设计方法。近轴设计方面,现有的设计方法主要停留在小倍率变焦设计,而且当放大倍率经过m=-1时存在奇值。对此,首先针对叁镜组结构的双远心变焦镜头进行了近轴设计,对系统特性进行了详细的分析,并且对叁镜组结构的双远心变焦系统作了详细的分类。针对叁镜组结构系统在物像共轭的情况下较难实现大倍率变焦的情况,提出了四镜组结构的物像共轭双远心变焦系统的近轴设计方法。将四镜组结构双远心变焦系统分为6类。对于每一类结构,都给出了其详细的数学模型和近轴设计方法。像差设计方面,对现有的像差设计方法作了改进,将全部叁阶像差都引入到设计模型之中。提出了像差变化的概念,包括中心拉格朗日变化,中心物像共轭变化,以及中心光阑变化,并推导了相应的像差变化公式。提出了薄透镜模型设计方法,厚透镜模型设计方法,以及混合模型设计方法。基于以上研究成果,完成了双远心变焦镜头的设计。公差分析以后,设计加工了镜组机械结构部分,最终对镜组进行了装调检测。最后,针对基于远心镜头的结构光双目立体视觉展开研究。首先给出了远心镜头成像的数学模型。在远心镜头标定方面,改进了基于二维靶标的标定算法,并且提出了基于叁维靶标的标定算法以及远心立体视觉图像矫正算法,包括畸变图像矫正算法以及行对齐矫正算法。对尺寸范围为0.5mm至5mm的零件进行了叁维测量,获取了被测物体大密度的叁维点云数据。在此基础上进行了精度验证,实验发现其可以达到微米的测量精度,表明本文方案适用于介观尺度零件的叁维测量。(本文来源于《上海交通大学》期刊2015-12-01）
李宗艳[6]（2015）在《双目显微立体视觉中匹配技术的研究》一文中研究指出显微立体视觉是机器视觉的一个重要分支,是微操作系统中的关键部分,也是提高定位精度的一种关键手段。其中,立体匹配环节是立体视觉研究中最关键也是最难的一步。本课题在调研国内外显微立体视觉技术发展的基础上,搭建了显微立体视觉系统,并重点研究了立体视觉中的匹配技术。提出一种特征匹配与区域匹配相结合的立体匹配方法。首先应用SIFT特征立体匹配方法对图像对进行立体匹配,获得特征点对的准确视差,并在匹配过程中增加外极线与单应性双重约束,减少搜索空间,提高匹配精度,然后针对非特征点,采取基于区域的立体匹配算法,根据视差梯度调整区域匹配的搜索范围及窗口大小,减少计算量,并采取单应性约束去除误匹配点,提高匹配精度,最终获得稠密视差图。本课题中主要的工作有：首先搭建显微立体视觉系统,包括体式显微镜、电子显微目镜、标定板、PC机等。其次,根据显微系统的光路标定问题及实际需求,建立了一个完整的显微立体视觉成像模型,采用了一种适用于显微系统的标定方法,并利用该方法对系统中的摄像机进行标定：然后,再进行左右立体图像对的采集,并对采集到的图像进行预处理；最后,应用改进的立体匹配算法对图像对进行立体匹配,获得立体图像对的视差图。(本文来源于《天津工业大学》期刊2015-12-01）
沙晓鹏[7]（2015）在《基于微操作系统的显微立体视觉伺服定位控制研究》一文中研究指出在特征尺寸为微米和亚微米量级的物体上进行加持、吸附、抓取、转移、装配和注射等操作称为微操作。执行微操作的器械设备称为微操作系统或者微操作机器人。近年来,微操作系统被广泛地应用到微机电系统MEMS(Micro Electro Mechanical System)、微光电子机械系统MOEMS(Micro Opto Electro Mechanical System)和生物微机电系统Bio MEMS(Biological Micro Electro Mechanical System)等。将微操作机器人系统和显微视觉信息相结合形成的显微视觉伺服控制系统并使其具有与外部环境进行智能交互能力,是当今微操作机器人系统研究和发展的一个主要方向。目前对微操作系统的研究范围已经从理论研究发展到了应用设计。因此,微操作系统领域的未来发展热点之一是将其大规模的应用到工业生产上。为了实现这一目标,微操作系统自动化和智能化的水平和质量在发展过程中将起到关键的作用。本文围绕微操作系统的自动化问题进行了系统的整体规划,自行构建了一套完整的显微立体视觉伺服微定位控制系统。系统包括:末端执行器模块,运动控制模块和显微视觉模块,并在此基础上对微操作系统中显微立体视觉伺服的成像模型和系统的微定位控制进行了重点研究。针对显微视觉伺服系统中深度信息获取问题,本文基于显微视觉模块建立了G(Greenough)型和CMO(Common Main Objective)型两种结构下的体视显微镜SLM(Stereo Light Microscopy)的成像模型。采用这两种视觉模型可以直接从3D场景中获取物体的视觉信息,避免了微操作系统实时测量或在线估计目标物体未知点的深度,提高了系统的控制性能。在微动机器人运动学的基础上建立了基于图像的视觉伺服控制器,并对微操作闭环系统的稳定性进行了分析。针对显微立体视觉伺服控制系统中稳定性分析复杂的问题,本文建立了基于Hamilton理论的微定位控制算法。通过分解微动机器人的质量矩阵,进行了微操作系统动力学方程的模型变换。进而将显微立体视觉伺服控制系统实现为一类广义Hamilton系统。设计了显微视觉伺服控制器,使得微操作机器人闭环系统渐近稳定。针对传统的基于图像的视觉伺服方法多采用物体的几何特征如点、线、区域面积等作为特征值进行视觉伺服控制时需要图像处理过程中特征值的提取、匹配和跟踪等问题,本文基于Phong照明模式和光流法提出了显微立体视觉系统的微定位方法。此方法是以整幅图像的像素亮度信息作为特征值进行微操作系统的视觉反馈,进而设计了基于亮度的直接伺服控制器,采用此方法避免了图像处理过程中的特征值提取、匹配和跟踪步骤。(本文来源于《燕山大学》期刊2015-03-01）
胡浩,梁晋,唐正宗,任茂栋,李磊刚[8]（2014）在《显微立体视觉小尺度测量系统的标定》一文中研究指出结合透视投影模型、非参数化的光学畸变模型以及光束平差算法,提出并实现了一种标定显微立体视觉系统光路的方法。首先,通过光刻方法制作了用于显微立体视觉系统标定的标定参考物,并利用待标定系统采集标定参考物不同方位的图像。然后,基于非参数化的光学畸变模型,采用样条曲面计算得到显微立体视觉系统的畸变校正场,并结合透视投影模型建立显微立体视觉系统的完整成像模型。最后,利用光束平差算法对所建立的成像模型进行标定计算和优化调整。搭建了显微立体视觉小尺度测量装置,验证了提出的标定方法的可行性。通过标定获得了测量装置两个光路的焦距和相对方位等参数,并借助于高精度四轴位移台对标定结果进行了精度验证。结果表明,采用本文方法标定后位移测量的精度优于1%,能够满足微胀形实验中叁维变形测量的要求。该标定方法也可用于其他显微视觉检测领域。(本文来源于《光学精密工程》期刊2014年08期）
屠先明[9]（2014）在《基于双目显微立体视觉的精密对刀技术》一文中研究指出数控加工过程中的精密对刀技术是数控加工产品高质量的保证。尤其针对特征尺寸相差较大,需要进行多种制造工艺相结合的加工产品,其要求能够实现不同种制造工艺的精密衔接,而不同种工艺精密衔接(尤其针对在不同机床上实现多种制造工艺衔接的加工产品)的前提则是数控加工机床能够实现精密对刀。基于双目显微立体视觉技术的精密对刀方法因其具有自主目标识别、非接触、高精度及操作简便等优点,可有效的应用于数控加工机床的精密对刀中。然而在集成有双目显微立体视觉系统的数控加工机床中如何准确的获得待测目标点在视觉系统坐标系下的的叁维坐标,并如何将该特征点准确送到后续加工系统的刀尖下实现精密对刀是亟待解决的关键技术。基于此,本文针对双目显微立体视觉系统的精密对刀过程开展了研究工作,主要内容为以下几个部分：1)首先根据双目显微立体视觉精密对刀的特点及要求搭建了数控实验平台,针对本文中已搭载的平台,详细阐述了双目显微立体视觉在数控机床中实现精密对刀的过程和方法。2)为了实现精密对刀,需要将视觉系统下求得的待测目标特征点准确送到后续加工系统的刀尖下,因此本文重点展开了视觉系统坐标系与加工系统坐标系的空间位置关系确定技术。3)鉴于精密对刀过程实际上就是通过特征点在左右两摄像机上的图像坐标求得在后续加工系统坐标系下的叁维坐标,因此需要研究图像特征提取算法、匹配算法以实现进一步的叁维重建。同时为了测量工件的关键特征参数也需要针对工件上不同的特征信息研究不同的特征提取算法,因此本文重点研究了直线特征、圆孔特征及等角螺旋曲线特征提取算法,为进一步的叁维重建和二维测量铺平道路。4)针对已完成的加工工件,由于其特殊的图形及很高的加工制造精度,离线检测设备检测起来不仅耗时而且很难实现准确的检测及测量,因此本文也开展了基于双目显微立体视觉的工件在线检测研究。5)最后,在已搭建的数控机床中验证了双目显微立体视觉系统的标定精度、基于双目显微立体视觉精密对刀精度及零件关键特征参数的测量检测精度。(本文来源于《大连理工大学》期刊2014-05-09）
宋跃帅[10]（2012）在《立体视觉技术在耳显微外科的应用性研究》一文中研究指出背景：耳显微外科所涉及的解剖结构基本都深藏于颞骨中，自身体积细小精微，形态多变而不规整。此外，许多颞骨内的结构，如：面神经、颈内动脉、颈内静脉、乙状窦等，行程绵延曲折、空间跨度较大，且与颅底、颅内、腮腺、上颈部等周围区域内的结构或直接沿续、或位置关系密切。因而，人们对耳显微外科所涉及的解剖结构常常是触之不及、窥之不见，难以建立直观、形象而具体的空间感受，学习和熟练掌握的难度较大。此外，目前应用于耳显微外科临床及解剖的图片及视频基本都是二维的，而在实际的临床工作中，术者所看到的真实术野是具有丰富的立体信息的。相对于原始的立体术野，二维媒体丢失了许多关键的立体信息，这些立体信息在辨识解剖结构、确定解剖方位等方面非常重要，当手术中遇到因出血或正常结构被破坏而导致解剖标志不清时这些立体信息尤为重要。因此，如何以恰当的方式保存和再现原始术野的立体信息，如何以最佳的角度展示耳显微外科涉及的解剖结构和解剖操作过程，是本课题需要解决的两个主要问题。目的：探索将立体视觉技术应用于耳显微外科的方法；探索以立体的表现形式展示颞骨内解剖结构及解剖操作的方法。方法：调查研究现有的多种立体视觉重建解决方案，并结合耳显微外科临床工作特点筛选可以应用于耳显微外科的立体视觉重建解决方案；在解剖及手术工作中验证选定的立体视觉重建解决方案的可行性，并对最终选定的解决方案进行规范化、流程化处理；开展规范的、系统的颞骨解剖，并按规范化流程采集并制作颞骨解剖和颞骨叁维重建的立体素材，并通过合适的方式重现原始术野的立体信息。结果：我们成功的将立体视觉技术应用于耳显微外科，制定了适用于耳显微外科、并可推广至其他相关领域的立体视觉重建解决方案。基于此方案，我们对耳显微外科立体视觉重建系统所涉及的设备、软件、采集及制作方法等各个部分都进行了规范化、系统化处理，形成了与耳显微外科立体视觉重建方案相匹配的软、硬件系统。我们按规范化的流程采集了1.2万余幅颞骨解剖及颞骨叁维重建素材，制作了624幅高质量的颞骨解剖和颞骨叁维重建立体图，而且这些立体图可以源源不断的增加并能保持持续更新，从而使耳显微外科立体视觉重建系统具备了临床实用价值。在现有技术手段基础上，我们还进一步探索性的开发了耳显微外科立体电视监视系统，目前该系统已实现本地及局域网内的立体实时监控，初步显现出其临床实用价值。结论：耳显微外科立体视觉技术可以应用于耳显微外科。耳显微外科立体视觉信息重建系统集成度高、操作简单、并能够很好的保存并重现原始术野的立体信息。耳显微外科立体视觉重建解决方案具备相当的临床实用价值。(本文来源于《南开大学》期刊2012-05-01）
显微立体视觉论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
双目立体视觉是通过两个不同的视角对同一场景进行模拟人类左右眼的观察,由此获得具有视差的左右图像,并计算物体的世界坐标完成平面图像的逆向叁维重建。因为对微小精密物体进行作业的需求借助显微镜技术的发展,显微立体视觉系统应运而生,介绍显微视觉系统及在口腔医学中的实际应用意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
显微立体视觉论文参考文献
[1].刘宝龙,张薇,陈桦,姚慧敏.误差筛选的显微立体视觉相机标定[J].西安工业大学学报.2019
[2].张薇,刘宝龙,姚慧敏.显微立体视觉技术概述[J].科技经济导刊.2018
[3].王立卡.融合显微立体视觉激光扫描的视差曲面构建方法研究[D].北京工业大学.2016
[4].金燕.大深度显微立体视觉图像序列融合及畸变矫正方法研究[D].北京工业大学.2016
[5].张金凯.介观尺度零件变视场结构光显微立体视觉测量方法研究[D].上海交通大学.2015
[6].李宗艳.双目显微立体视觉中匹配技术的研究[D].天津工业大学.2015
[7].沙晓鹏.基于微操作系统的显微立体视觉伺服定位控制研究[D].燕山大学.2015
[8].胡浩,梁晋,唐正宗,任茂栋,李磊刚.显微立体视觉小尺度测量系统的标定[J].光学精密工程.2014
[9].屠先明.基于双目显微立体视觉的精密对刀技术[D].大连理工大学.2014
[10].宋跃帅.立体视觉技术在耳显微外科的应用性研究[D].南开大学.2012
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