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基于SIFT特征匹配的三维重建答辩PPT模板

  • 时间:2017-03-17
  • 版本:powerpoint
  • 模板大小:9.64 MB
  • 授权:免费下载
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  • 分享者:ppt
  • 所属栏目:答辩PPT
  • 推荐星级:4 颗星

基于SIFT特征匹配的三维重建答辩PPT模板

基于SIFT特征匹配的三维重建答辩PPT模板

简介:这是一个基于SIFT特征匹配的三维重建答辩PPT模板
,主要介绍了课题研究背景、双目摄像机标定、双目立体视觉标定原理、标定过程等内容。答辩是相对起诉而言的,是被告针对原告起诉的事实和理由向人民法院提出的答复和辩解。

基于SIFT特征匹配的三维重建答辩PPT模板是由星星PPT用户ppt上传提供的答辩PPT类型素材,上传时间为2017-03-17,本页面网址为http://www.cnd8.com/ppt/2016102895068.html

基于SIFT特征匹配的双目视觉图像识别定位系统研究
内容结构
一、课题研究背景
利用视觉系统获取环境信息,视觉是最重要的感觉能力;
选择合理的匹配特征, 以克服匹配准确性与恢复视差全面性间的矛盾;
选择有效的匹配准则和算法结构, 以解决存在严重灰度失真、几何畸变(透视、旋转、缩放等)、噪声干扰、特殊结构(平坦区域、重复相似结构等) 及遮挡景物的匹配问题;
找到目标工件——识别;判断出工件的三维位置和姿态——定位;指导机械手的抓取。
二、双目摄像机标定
双目立体视觉标定原理
畸变模型
本文采用非线性摄像机模型,即针孔摄像机加上镜头畸变补偿,如下图所示。
其中(   ,)为畸变矫正之后的像素坐标,即标准像素坐标,(    ,  )为测量值,(     ,  )为畸变偏离值,通常只取第一项,                ,    ,   为镜头畸变参数。
摄像机简化畸变模型可表示为 :
改进Tsai两步法标定
预先标定的摄像机参数
摄像机参数的标定先求得部分摄像机的参数,如:图像纵横比     , 主点坐标(      ,     ) , 再利用径向排列约束求解大部分的外参数( 5个) , 最后引入畸变模型,通过事先求得的部分摄像机参数,线性地求解其余的摄像机参数, 如:畸变因子     (内部参数) ,平移分量     。
对于每一个标定点,已知其世界坐标和对应的图像坐标就可以列出一个方程, 取多个标定点(大于5个) , 就可以利用最小二乘法求解出方程组。
其中                         ,                        ,                 ,           
           联立以上两个方程, 利用最小二乘法即可同时求解出各参数。
标定过程
像素坐标提取
世界坐标的获取
标定结果
标定结果分析
(1)X坐标的最大绝对误差为0.9590 (mm),Y坐标的最大绝对误差为0.3491(mm);以上均满足标定要求不大于1mm。
(2)利用基于畸变模型的改进Tsai两步法,可以满足标定和机器人抓取的精度需要(机器人抓取要求误差不大于5mm)。
误差的来源主要有:摄像机本身的物理特性、视场范围的大小对拍摄图像的影响等。
三、SIFT特征提取
      SIFT算法首先在尺度空间进行特征检测,并确定关键点(Keypoints)的位置和关键点所处的尺度,然后使用关键点邻域梯度的主方向作为该点的方向特征,以实现算子对尺度和方向的无关性。一幅图像SIFT特征向量的生成算法总共包括4步:
SIFT特征提取结果
四、基于SIFT算法的工件图像匹配
 立体匹配概念与分类
 立体匹配的四个关键要素
 算法框架
 极线几何
 沿极线搜索结果
 SIFT匹配算法结果分析
立体匹配概念与分类
立体匹配概念
  立体匹配是寻找同一场景在两台或者多台摄像机从不同视角拍摄的二维图像中的对应关系。
立体匹配分类
  区域匹配、特征匹配、相位匹配
立体匹配的四个关键要素
算法框架
极线几何
极线几何关系在数学上可以用基础矩阵来表示。
8点法——求解基础矩阵F
  已知左图像上一SIFT特征点
沿极线搜索结果
SIFT匹配算法结果分析
五、目标识别定位与三维重建
 模板匹配原理
 基于模板匹配的工件识别定位
 工件的三维空间定位(三维重建)
模板匹配原理
基于模板匹配的工件识别
工件定位
工件的三维空间定位(三维重建)
六、双目立体视觉工件抓取 系统与试验
 抓取系统硬件设备
 工件抓取控制系统
 机器人抓取试验
抓取系统硬件设备
GRB-400型四自由度工业机器人
GXYZ-3030型三维数控平台
HV1302UC数字摄像头
硬件连接
实验设备
控制界面
抓取过程
七、总结展望
研究了有关双目立体视觉系统的标定的问题。分析了畸变模型,选择改进的Tsai两步法标定方法,并进行了理论上的推导,给出了标定实验结果。结果表明,该标定方法考虑摄像机畸变,能够满足抓取的精度需要。
引入图像处理中的点特征提取和匹配问题,应用能够抵抗光照、旋转、缩放变化的SIFT特征匹配算法完成这一过程,并应用极线几何原理将二维搜索降低为一维搜索,提高匹配率,减少匹配时间。
应用获取实时模板的模板匹配算法识别出目标工件,应用标定结果和立体匹配结果进行三维重建,完成目标工件的三维实际位置的计算。
根据实际工作环境,构建工件抓取系统。该系统由视觉系统、三维数控平台、执行机构和控制系统组成。利用VC++、HALCON和MATLAB等编程环境对整个系统进行软件开发,完成系统构建。通过整体试验及分析,实现了工件的识别、定位、抓取等功能性试验,证明了基于SIFT算法的双目视觉图像识别定位系统具有一定实际应用价值。
回答老师提问
1.回答杨世强老师的提问:基于SIFT特征匹配时,附影会对匹配的结果产生怎样的影响?该如何解决?
  答:图像的附影太深,在SIFT特征提取时会提取到不在实体上的特征点,在匹配时,会产生误匹配。
  解决方法:在图像特征之前对拍摄图像做预处理,利用图像增强和图像分割的方法分离提取出实体目标,之后再做提取和匹配等处理。
2.回答朱虹老师的问题:
 (1) 论文P36页对右图加噪声之后,会否影响3.3节所提到SIFT特征点的提取?
  答:是有影响的,高斯噪声影响比较明显,椒盐噪声在参数较小时影响不大。
(2) P43,44图5-4中工件缩小比例在多少范围内有效?有遮挡时,遮挡部位及面积为何范围内不影响识别结果?
  答:在拍摄环境不太复杂的情况下,工件缩小到0.2倍时仍能正确匹配。有遮挡时,遮挡部位一般不会影响识别结果,当工件表面特征分布较为均匀时,遮挡面积大于目标1/2时会影响识别结果。
缩小到原图的0.5倍
缩小到原图的0.4倍
缩小到原图的0.2倍
遮挡的情况
致  谢
            三年的研究生学习即将结束,回想这三年的生活和学习,我受益良多!更要感谢那些帮助过我和关心着我的人们。
            首先,要感谢我的导师傅卫平教授,傅老师渊博深厚的学识、严谨勤奋的治学态度、实事求是的工作作风,给我留下了深刻的印象,不断给我以鼓励和鞭策。感谢导师坚持每星期与我讨论问题,指导我分析问题,导师开拓的思路和渊博的知识给了我巨大的启发。从开题至论文完成,其中无不凝结着导师的心血。同时,在生活上导师也给予我很多的关心和帮助。在毕业论文完成之际,谨向敬爱的导师傅卫平教授致以衷心的感谢和诚挚的敬意。
            其次,感谢课题组李德信老师、杨静老师、原大宁老师、王雯老师、杨世强老师、谢敬老师在本文的研究过程中给予的指点和帮助,与他们的交流和讨论使作者思路开阔,受惠颇多,在此表示深深的谢意。
            感谢本课题组各位师姐师兄梁元月、魏敬强、余晓峰、陈伟、董富荣等人在学习和生活中给予的我帮助和关心。特别是魏敬强师兄耐心帮助,与他在一起学习的两年,教会我了很多专业知识。
            感谢本研究室郑辉、刘玉科、苏立、田晓俊、李灿、李新、秦川、张宏基、王更生等同学在学习和生活方面给予我的帮助,感谢他们给我的研究生生活带来欢乐和幸福!
            感谢我的室友王琛、刘璐、颜钰,和其他所有的朋友给予我的帮助和关心。
            最后,感谢我最最亲爱的爸爸妈妈弟弟妹妹,他们为我指引学习和生活的方向,这么多年一直给予我默默的支持和关怀。你们永远健康快乐是我最大的心愿。
谢谢!

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