计算机视觉在火电厂盘煤中的应用研究

论文摘要

随着计算机技术的不断发展,计算机视觉领域越来越被人所关注。立体视觉主要研究利用二维投影图像恢复三维景物世界的问题,是计算机视觉技术的主要任务之一。计算机三维重构理论及其技术在工业,科研等领域有着重要的应用。根据火电厂对盘煤的具体需求,本文对立体视觉技术中的图像预处理、图像特征提取、基于图像特征及图像分割的匹配、三维重构等问题进行了理论及实现技术的研究。图像的基本特征获取是计算机三维重构的基础。通过对图像特征的分析,本文提出了一种将点,线和区域特征相结合的特征提取算法。该算法在对边缘以及相应的点线特征提取后,对所提取的特征进行关联性的分析,并采用极线等方法增加特征点、线的数量,为之后的匹配提供更多的准确的特征。该方法既利用了特征的关联性,又利用了极线等数学方法,因此所增加的特征具有较高的可靠性。对于分割的引入是在图像匹配之前将图像划分为较为平滑的区域和亮度变化较为剧烈的区域。再对已经分割的区域将阈值缩小进行重复的计算,以得到理想的分割区域。在进行分割的同时也考虑到提取的边缘等线特征对分割的影响进行区域划分。图像匹配是三维重构问题的核心。本文提出了一种基于图像特征及图像分割的融合双目视觉和单目视觉的匹配。该算法在图像特征获取及相应的区域匹配时不仅考虑相应的特征点、线特征,而且也考虑到区域的特征。在匹配时根据得到的点、线以及分割的小区域,综合三者的特征进行有效地匹配,提高匹配的成功率和准确率。在三维深度恢复方面,根据已有的特征匹配计算出的双目视觉的深度值,再结合单目视觉根据图像的局部特征和整体特征估算的深度信息,进行深度融合的计算,以期得到更准确深度值进行三维重构。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 视觉盘煤的研究背景和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 论文主要研究的内容
• 1.4 本文主要工作及内容安排
• 第2章 图像预处理
• 2.1 图像的点运算
• 2.1.1 灰度直方图
• 2.1.2 灰度线性变换
• 2.1.3 灰度均衡
• 2.2 图像增强
• 2.2.1 图像的简单平滑
• 2.2.2 图像的高斯平滑
• 2.2.4 拉普拉斯边缘增强
• 2.3 小结
• 第3章 图像特征
• 3.1 摄像机成像几何模型
• 3.1.1 摄像机基本模型
• 3.1.2 CCD 摄像机
• 3.2 图像特征的分析提取
• 3.2.1 点特征提取
• 3.2.2 边缘检测
• 3.2.3 图像区域分割
• 3.2.4 层次结构化区域特征提取
• 3.3 小结
• 第4章 立体匹配
• 4.1 匹配算法
• 4.1.1 差平方和测度
• 4.1.2 局部匹配算法
• 4.1.3 全局匹配算法
• 4.2 区域视差匹配算法研究
• 4.2.1 深度信息计算及约束条件
• 4.2.2 双目成像的视差和深度计算
• 4.3 单目成像的深度计算
• 4.4 深度估算算法
• 4.5 实验
• 4.6 小结
• 第5章 结论与展望
• 5.1 本文工作总结
• 5.2 未来工作展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加科研情况
• 致谢
• 详细摘要