导读:本文包含了单应性矩阵论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:机器视觉,线结构光,单应性矩阵,标定
单应性矩阵论文文献综述
平乙杉,刘元坤[1]（2019）在《基于单应性矩阵的线结构光系统简易标定方法》一文中研究指出提出通过构造光刀平面,采用单应性矩阵的计算方法,完成线结构光系统标定。该方法通过在相机景深范围内平移标定靶,获取不同位置的光刀图像和靶标图像,从同一位置的两幅图中提取出特征点图像,构成一个光刀平面。按照相机针孔成像模型,可以建立光刀平面与相机系统的单应性矩阵关系,并计算出该矩阵,从而完成标定。在测量时,只需根据提取出的光刀图像像素坐标,结合单应性矩阵即可得到待测物体坐标,再结合平移设备,便可完成对整个物体的测量。实验证明,线结构光系统标定最大残差小于0.05 mm,标准差小于0.02 mm,两个面之间的测量距离相对误差低于1.3%。整个系统标定过程简单,适用于快速标定线结构光系统和工业化测量。(本文来源于《光电工程》期刊2019年12期）
彭谦之,杨雪荣,成思源,吕文阁[2]（2019）在《基于单应性矩阵的线结构光测量快速标定方法研究》一文中研究指出针对线结构光叁维测量中的测量系统标定问题,对相机成像与畸变模型、单应性矩阵模型、线结构光移动扫描等方面进行了研究,对现有的线结构光测量系统标定方法的特点进行了归纳,提出了一种基于单应性矩阵的线结构光测量快速标定方法。利用机械辅助装置,使标定板和结构光平面平行并且共面,避免了多次调整位置,实现了线结构光叁维测量系统的快速标定;利用标定板对扫描过程中单帧时间间隔内线结构光测量模块的位移量进行了计算,完成了对被测物整体扫描后全局点云的拼接;利用移动平台对单应性矩阵和测量点云数据的准确性进行了测试。研究结果表明:该方法能够快速建立线结构光测量系统的测量模型,标定过程简单、高效,能够满足有一定精度要求的叁维扫描。(本文来源于《机电工程》期刊2019年06期）
曹雨,刘山[3]（2019）在《基于单应性矩阵的移动机器人编队跟随控制》一文中研究指出本文针对以领航跟随模型为代表的移动机器人编队系统提出了一种基于单应性的编队跟随控制方案,在给定理想队形间隔距离和理想期望图像的前提下,利用单应性矩阵构造可反映理想队形中跟随机器人实时位姿的虚拟机器人,将原先的编队问题转化为对虚拟机器人的轨迹跟踪问题.编队跟随过程中,领航机器人的速度采用估计的方式,利用单应性与速度之间的关系模型以及跟随机器人的实时速度能较为准确的估计领航速度,从而避免采用局部通信的方式,节省了编队实验成本.最后本文进行的半实物仿真以及实物实验均可验证所提出的编队跟随算法包括速度估计方法的实际有效性.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2019年09期）
周润,张征宇,杨振华,黄叙辉[4]（2019）在《基于单应性矩阵的模型迎角单目视频测量方法》一文中研究指出风洞试验中模型迎角的精准测量是降低阻力系数误差的重要途径之一,为此,提出了基于单应性矩阵的模型迎角单目视频测量方法。该方法通过两个单应性矩阵,获取试验过程中相机实时位姿和标记点物方空间位置坐标,应用坐标旋转关系,完成试验模型的迎角测量。数值仿真试验结果表明:迎角测量误差与待测标记点到风洞壁板间的距离偏差近似为线性关系,因此,当标记点不满足共面条件时,可根据该特点进行测量误差修正。静态标定和风洞迎角测量试验结果表明:修正系统误差后,迎角实测数据的测量准度在0.01°以内,精度不超过0.012°。本文方法易于实施,工程实用价值强。(本文来源于《航空学报》期刊2019年10期）
姚海滨,李想,崔海华,贾华宇,程筱胜[5]（2018）在《基于单应性矩阵的多线结构光视觉测量方法》一文中研究指出为了解决现有线结构光视觉测量过程中,线结构光传感器标定复杂,需要特定标定物等问题,提出了一种基于单应性矩阵的线结构光视觉测量方法。该方法利用单应性矩阵表示线结构光条纹在左右视图中的匹配关系,使得线结构光传感器标定的时候无须求取光平面方程,只需要利用二维图像匹配点标定光平面所对应的单应性矩阵即可,然后利用双目视差原理重建结构光条纹的叁维空间坐标。通过实验验证了利用单应性矩阵进行线结构光视觉测量的可行性,实验结果表明该方法操作简单,适合现场标定测量。(本文来源于《仪表技术与传感器》期刊2018年11期）
贾华宇,崔海华,程筱胜,李想,姜涛[6]（2018）在《基于单应性矩阵的线结构光传感器标定方法》一文中研究指出针对线结构光传感器标定过程中需要特定标靶、实时计算标靶与世界坐标系的相对位置等问题,提出了一种基于单应性矩阵的线结构光传感器标定方法。利用线结构光传感器对应光平面在双目立体视觉系统中单应性矩阵的唯一性,通过标定光平面对应单应性矩阵的方式,完成激光条纹在左右视图中的匹配,通过双目视差原理获取激光条纹的叁维空间坐标。测试了利用单应性矩阵标定线结构光传感器的正确性、稳定性及实时标定的可行性。实验结果表明:提出的标定方法不需要标靶辅助,标定过程简单、稳定性良好,可实现线结构光传感器的实时标定。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2018年09期）
王晓伟[7]（2018）在《球面相机与透视相机之间单应性矩阵的求解》一文中研究指出对于特定的观测场景,球面图像具有更大的视野,但是局部的分辨率低;透视图像有相对较小的视野,但是局部的分辨率高,所以两种相机具有互补关系。一个由球形图像与透视图像组成的视觉系统不仅可以观察整个周围环境,还可以聚焦于高分辨率的特定物体。本文研究球形图像与透视图像之间的单应性计算。首先,将传统透视图像的单应性理论推广到球面图像和透视图像之间。接下来,我们解释如何执行全景图像与透视图像之间的特征匹配以用于单应性计算。最后,给出了应用的试验结果,证明该方法的有效性。(本文来源于《卫星导航定位与北斗系统应用2018——深化北斗应用 促进产业发展》期刊2018-08-01）
王晓红,邓仕雄,何志伟,曹留霞,闫星光[8]（2018）在《结合SURF算法和单应性矩阵的无人机影像匹配》一文中研究指出针对无人机影像受拍摄条件影响或区域环境复杂造成的匹配效果不佳,局部区域甚至无法匹配的问题,基于SURF算法,利用多重约束条件改进算法对无人机影像进行了特征匹配。该匹配算法首先利用SURF算法检测影像特征点,利用FLANN快速搜索结合KNN算法筛选特征点,选出构造单应性矩阵的最优内点匹配对,然后利用基于单应性矩阵的RANSAC算法过滤掉错误匹配。试验结果表明:与基于SURF算法的单一约束条件的无人机影像匹配相比,多重约束条件的无人机影像匹配算法在匹配质量优化的同时能提高无人机影像匹配集数量,该算法在误匹配减少的前提下能获得更多准确的特征点。(本文来源于《测绘通报》期刊2018年07期）
龚泽宇[9]（2018）在《基于射影单应性矩阵的无标定视觉伺服研究》一文中研究指出视觉伺服(Visual Servoing)技术通过引入实时视觉反馈信息,可有效的拓展机器人的应用范围,已成为机器人领域的重要研究方向。而无标定视觉伺服技术无需对机器人视觉伺服系统进行精确的参数标定,提升了视觉伺服系统对参数误差的鲁棒性,避免了精确系统标定的繁琐流程,因而显着的增强了机器人视觉伺服系统对复杂作业环境与任务的适应性。现有的无标定视觉伺服技术研究局限于基于图像的视觉伺服技术框架,存在实时性、鲁棒性以及轨迹不优等方面的固有缺陷。本论文提出了一种基于射影单应性矩阵的无标定视觉伺服方法,实现了无标定条件下高效、高精的视觉伺服控制与轨迹优化。论文的主要研究内容如下:提出了基于射影单应性矩阵的无标定视觉伺服新方法。通过建立任务函数在叁维欧氏空间、图像空间、欧几里得单应性矩阵空间以及射影单应性矩阵空间的等效表达式,提出了射影单应性矩阵空间的无标定视觉伺服新思路,克服了基于图像的无标定视觉伺服方法在计算效率、任务函数鲁棒性等方面的固有缺陷。提出了射影单应性矩阵的精确与鲁棒计算方法。通过易于获取的附加图像,并结合虚拟视差法,消除了射影单应性矩阵在计算过程中的比例模糊性。在此基础上,进一步提出了基于除式模型的径向畸变参数精确估算方法,在径向畸变条件下,同步实现了图像矫正与射影单应性矩阵的精确求取。实现了无标定条件下射影单应性矩阵的轨迹优化。通过分析相机在叁维欧氏空间中的最优轨迹及其对应的图像轨迹特征,提出了射影单应性矩阵空间最优轨迹的解析表达式。该表达式完全独立于系统参数,实现了射影单应性矩阵空间的直接高效轨迹规划,优化了相机/机器人在叁维欧氏空间中的运动轨迹。建立了基于射影单应性矩阵的无标定视觉伺服控制器。提出了基于射影单应性矩阵的视觉伺服任务函数。理论分析证明,该任务函数相比于现有的无标定视觉伺服任务函数,拥有更高的精度与鲁棒性;进而分析了该任务函数对应的雅克比矩阵形式,提出了雅克比矩阵在线估计方法与对应的控制律,从而实现了基于射影单应性矩阵的无标定视觉伺服控制。通过实验与仿真验证了基于射影单应性矩阵的无标定视觉伺服方法的有效性。构建了机器人无标定视觉伺服实验与仿真平台,对基于射影单应性矩阵的无标定视觉伺服方法的性能从计算效率实时性、定位与跟踪精度以及运动轨迹叁大方面进行了对比研究,证明了所提出的视觉伺服新方法的可行性与优越性。(本文来源于《华中科技大学》期刊2018-06-01）
杨晨晓[10]（2018）在《基于单应性矩阵的图像拼接方法研究》一文中研究指出图像拼接技术解决了因拍照设备条件限制而不能兼顾高分辨率和大场景共存的问题,因此成为计算机视觉领域中重要的研究内容,它的输出结果涵盖整个拼接场景信息的高分辨率和宽视角的全景图像。该技术已经普遍运用在虚拟现实领域、化学领域、科学技术领域、生物图像处理领域和军事领域等。虽然它的基本理论已经完善,但在一些复杂的环境中,因传统的图像拼接技术在应对一些特殊情景时,无法获得图像拼接的最佳效果,大大降低全景图像的视觉质量,所以本文基于以上问题研究图像拼接方法。本课题研究内容有以下叁个方面:1.深入学习并分析了传统全景图像拼接技术的基本概念及相关方法,具体介绍图像的获取、图像的预处理技术、图像配准方法、图像变换和图像融合等基本理论知识。结合论文的研究要点,确定每个过程中最适合本文的方法,并在其基础上建立了一种完整的全景图像拼接方法。2.介绍一种基于单应性矩阵的图像拼接方法,解决了图像拼接后产生畸变、变形的现象,该方法首先采用单应性矩阵变换模型将目标图像和待配准图像的框架大致对齐,然后用图像融合方法合成一幅无畸变、拼接效果较好的大场景图像。3.提出一种基于单应性矩阵和内容保护变形的图像拼接方法,有效解决了由光线强度方面引起的亮度差异问题,以及拼接后图像内容发生变化的问题。该方法选用单应性矩阵模型将输入图像的框架对齐,并且评估出最佳的对齐性能,对图像拼接时内容发生变化的问题采用内容保护变形方法处理,达到图像拼接的最佳效果。(本文来源于《青海师范大学》期刊2018-03-01）
单应性矩阵论文开题报告
（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：
针对线结构光叁维测量中的测量系统标定问题,对相机成像与畸变模型、单应性矩阵模型、线结构光移动扫描等方面进行了研究,对现有的线结构光测量系统标定方法的特点进行了归纳,提出了一种基于单应性矩阵的线结构光测量快速标定方法。利用机械辅助装置,使标定板和结构光平面平行并且共面,避免了多次调整位置,实现了线结构光叁维测量系统的快速标定;利用标定板对扫描过程中单帧时间间隔内线结构光测量模块的位移量进行了计算,完成了对被测物整体扫描后全局点云的拼接;利用移动平台对单应性矩阵和测量点云数据的准确性进行了测试。研究结果表明:该方法能够快速建立线结构光测量系统的测量模型,标定过程简单、高效,能够满足有一定精度要求的叁维扫描。
（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。
单应性矩阵论文参考文献
[1].平乙杉,刘元坤.基于单应性矩阵的线结构光系统简易标定方法[J].光电工程.2019
[2].彭谦之,杨雪荣,成思源,吕文阁.基于单应性矩阵的线结构光测量快速标定方法研究[J].机电工程.2019
[3].曹雨,刘山.基于单应性矩阵的移动机器人编队跟随控制[J].控制理论与应用.2019
[4].周润,张征宇,杨振华,黄叙辉.基于单应性矩阵的模型迎角单目视频测量方法[J].航空学报.2019
[5].姚海滨,李想,崔海华,贾华宇,程筱胜.基于单应性矩阵的多线结构光视觉测量方法[J].仪表技术与传感器.2018
[6].贾华宇,崔海华,程筱胜,李想,姜涛.基于单应性矩阵的线结构光传感器标定方法[J].传感器与微系统.2018
[7].王晓伟.球面相机与透视相机之间单应性矩阵的求解[C].卫星导航定位与北斗系统应用2018——深化北斗应用促进产业发展.2018
[8].王晓红,邓仕雄,何志伟,曹留霞,闫星光.结合SURF算法和单应性矩阵的无人机影像匹配[J].测绘通报.2018
[9].龚泽宇.基于射影单应性矩阵的无标定视觉伺服研究[D].华中科技大学.2018
[10].杨晨晓.基于单应性矩阵的图像拼接方法研究[D].青海师范大学.2018