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飞行时间3维相机的多视角散乱点云优化配准被引量：6: 2013年; 针对目前基于飞行时间(TOF)原理的3维相机实现物体完整表面的3维点云重建过程中,多视角散乱点云配准精度低的问题,提出一种优化配准方法。该方法通过构建一个目标功能函数,并结合相邻点云的转换矩阵对该目标函数进行最小化求解,直接获取任意位置的点云到基准点云所处坐标系的绝对转换矩阵,避免了对连续点云之间的配准而引起误差的累加。对不同的物体进行实验,实验结果表明,该方法在保证点云配准速度的同时,提高了多视角点云配准的精度,物体点云模型重建效果较好,有利于实现后期3维曲面网格的重建。; 张旭东吴国松胡良梅王竹萌邸维巍; 关键词：全局优化

基于可信度的TOF相机三维点云球覆盖网格重建被引量：2: 2014年; 文章提出了一种基于可信度的球覆盖网格重建方法。该方法首先通过TOF相机信号幅值和获取的三维点云信息可信度的关系,利用可信度PCA算法提取出点云的法向矢量;然后根据二次误差函数拟合方法生成一个保持点云特征的球体集;最后通过球体之间的相交关系,构造出三角形网格曲面。实验结果表明,文中方法可以较好地重建出TOF相机三维点云网格曲面。; 邸维巍张旭东胡良梅崔小伟; 关键词：球覆盖网格重建

视觉引导的旋转对称激光三角传感器快速测量方法被引量：1: 2014年; 针对激光测距仪在对目标扫描测量过程中速度较慢的问题,提出一种视觉引导的测量方法。该方法在获取目标边缘的基础上,利用改进的前沿推进技术(AFT)方法,通过计算待测点与内外边界的距离系数,控制整体网格的疏密程度,得到适应的物体几何结构的三角网格。以三角网格的节点坐标作为对激光的视觉引导测量点,利用高精度步进电机控制激光三角传感器移动到指定坐标,获取深度数据,最终完成对目标的重建。实验结果表明:该视觉引导方法避免逐点扫描,至少提高40%以上测量效率。该方法重建效果较好,达到了快速测量和精确重建的要求。; 高亚捷高隽张旭东高欣健胡良梅; 关键词：集成光学视觉引导激光三角法

融合颜色信息与深度信息的运动目标检测方法被引量：7: 2014年; 基于颜色信息的运动目标检测易受光照、阴影等影响,基于深度信息的运动目标检测存在目标边缘噪声大,无法检测距离背景较近的目标等问题。针对上述问题,该文利用CCD相机获取的颜色信息及TOF相机获取的深度信息分别为每个像素建立颜色与深度信息的分类器,根据像素点的深度特征及前一帧的检测结果,自适应地为每个分类器的输出分配不同的权值,实现运动目标的检测。该文采集多组视频序列进行实验,实验结果表明该方法能有效解决单独利用颜色或深度信息进行运动目标检测时出现的问题。; 胡良梅段琳琳张旭东杨静; 关键词：运动目标检测深度信息颜色信息

基于PMD相机的特征跟踪位姿测量方法被引量：20: 2013年; PMD相机是一款基于TOF(时间飞行技术)原理的主动式3D相机。该相机可以同时获取灰度图像和距离图像,具有帧率高、无需扫描、不依赖于外界光照等特点,可以将其用于目标的实时位姿测量。研究了相对位姿测量问题,提出基于PMD相机的特征跟踪位姿测量方法。该方法利用PMD相机可直接获取目标物体上各点的深度信息的特点,实时获取目标图像中的特征,并且利用卡尔曼滤波算法,对目标特征进行实时跟踪,提高了位姿测量系统获取信息的速度,而且有效的避免了传统的图像配准方法中提取特征信息存在的复杂性和误差问题。根据获得的特征信息,通过特征点之间的约束关系,实时的确定相机与目标之间的位姿参数。实验结果表明此方法的可行性和有效性。; 张旭东李文龙胡良梅叶子瑞; 关键词：位姿测量 PMD 卡尔曼滤波

改进的PMD距离图像超分辨率重建算法被引量：15: 2012年; PMD(photonic mixer device)相机是一款基于TOF(time-of-flight)技术的3维成像系统,在获得2维灰度图像的基础上,能够同时捕捉距离图像和幅度图像。但它的主要缺点是分辨率低,并存在较大的随机噪声。针对此问题,结合PMD相机幅度信息和双边滤波器的特点,提出一种改进的非连续自适应马尔科夫随机场(DAMRF)模型的超分辨率重建方法,该模型引入调制信号幅度A的平方作为可信度,将其作为权值对传统DAMRF模型中能量函数的距离项进行自适应加权,从而增加距离图像每个像素点在平滑过程中的权值。该方法不仅提高了距离图像的空间分辨率,又能有效地对距离图像进行滤波去噪,同时也增强了距离图像的边缘信息,较好地保持了图像边缘的连续性。实验结果表明,该方法的重建结果优于传统DAMRF模型的超分辨率方法,获得重建图像的信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)都有较好的改善,重建图像的视觉效果也得到一定的提高。; 张旭东沈玉亮胡良梅陈菁菁; 关键词：超分辨率重建双边滤波器

基于二阶微分算子和测地距离的深度图超分辨率重建被引量：2: 2016年; 针对TOF相机原始获取深度图像分辨率非常低,且超分辨率重建中易出现边缘模糊和伪影的问题,提出一种基于二阶微分算子和测地距离的深度图超分辨率重建算法。以彩色信息作为引导,运用双边滤波的思想,采用测地距离把低分辨率深度图像的空间高斯核与高分辨率彩色图像的幅度高斯核函数结合起来,体现了深度图与彩色图的一致性,并引入深度核函数对两个相邻像素具有类似颜色但深度值不同的情况进行处理,抑制颜色相似但深度值不同区域的伪影现象,恢复出边缘轮廓显著的高分辨率深度图。实验结果表明,该算法可以有效保护图像的边缘结构且解决伪影问题,并在定性和定量两个方面都可达到很好的效果。; 董文菁胡良梅张旭东杨慧陈仲海; 关键词：测地距离

基于TOF三维相机相邻散乱点云配准技术研究被引量：20: 2013年; 针对基于飞行时间(Time-of-flight,TOF)原理的三维测距相机对物体完整表面进行三维点云建模中点云配准速度慢、精度低的问题,提出一种快速、易实现的散乱点云配准方法,该方法通过提取目标物体距离图像的特征点,采用非迭代的求解过程获取初始变换参数,实现点云初始位置配准。在此基础上,利用TOF相机强度图像的梯度值与基于局部3D空间分解的Knn算法寻找点云之间最邻近点作为匹配点对,根据原始迭代最近点算法的迭代过程对这些匹配点对进行迭代求解,获取点云之间最优的变换参数,同时结合错误匹配点对去除法则提高迭代点云匹配的精度,实现点云的精确位置配准。结合实际空间物体对该方法进行验证,试验结果表明,该点云配准方法与传统的配准方法相比,显著地提高配准速度和配准精度,将直接有助于提高后期物体曲面重建的精度,具有较高的实际应用价值。; 张旭东吴国松胡良梅王竹萌

基于单幅灰度图像的快速三维重建方法研究被引量：19: 2014年; 对含有阴影的物体表面快速三维重建问题,提出一种融合阴影恢复形状(Shape from shading,SFS)数据与旋转对称激光三角传感器数据的基于单幅灰度图像的快速智能测量方法。针对SFS方法重建过程中出现的二义性问题,利用旋转对称激光三角传感器的关键数据对其进行修正。同时针对旋转对称激光三角传感器对未知物体表面需要逐点测量,测量速度慢的问题,利用修正后的SFS重建结果对旋转对称激光三角传感器进行智能视觉引导,对含有阴影的物体表面梯度变化较大的点及特征点进行精确测量。在此基础上搭建集成SFS方法的激光三角传感器高精度移动测量平台系统。该系统根据物体表面梯度变化的特点自动选取阈值调节测量精度,从而快速、精确地完成对未知物体表面的三维重建。并通过试验验证了方法的可行性和有效性。; 高欣健张旭东高亚捷OTT Peter; 关键词：三维重建数据融合

融合距离图像和彩色图像的圆位姿测量方法被引量：2: 2016年; 针对基于单目视觉的单个圆位姿测量解的二义性问题,提出一种融合距离图像和彩色图像消除二义性的方法。该方法首先用RGB相机获取的高分辨率彩色图像计算圆位姿,获得圆位姿的一组歧义解。然后将彩色图像和飞行时间TOF(time-ofFlight)相机获取的距离图像融合,形成一个高分辨率的距离图像。最后,根据距离图像恢复圆在RGB相机下的三维信息,剔除圆位姿中的虚假解,从而得到圆的真实位姿。实验结果表明,该方法能够有效地解决基于单目视觉的单个圆位姿测量的二义性问题,且能够准确获得较高精度的圆位姿。; 陈欣高隽张旭东张骏; 关键词：位姿测量二义性距离图像彩色图像

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安徽省自然科学基金(11040606M149)

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