李云鹏
- 作品数：7 被引量：43H指数：4
- 供职机构：天津大学精密仪器与光电子工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程电子电信更多>>
- 基于多重注意力机制的立体匹配算法被引量：3
- 2022年
- 现有的立体匹配算法在弱纹理、阴影等病态区域的匹配效果较差,为了充分利用场景上下文信息来提高视差匹配精度,提出一种有效的多重注意力立体匹配算法(MAnet)。特征提取阶段,通过多种注意力机制,即位置通道注意力和多头十字交叉注意力(MCA),调整特征通道并有选择性地聚合任意范围内的上下文信息,为匹配代价计算提供更有辨识性的特征。将MCA扩展到3D卷积中,扩大网络感受野,使聚合的匹配代价更准确。对于网络的损失函数,通过加权超过误差阈值部分的损失来提高网络对困难区域的学习能力。在KITTI数据集中对算法进行实验验证,MAnet对KITTI2015测试集的误差仅为2.06%,实验结果表明,与基准算法相比,MAnet提高了视差精度,有助于改善病态区域的匹配效果。
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- 关键词：机器视觉卷积神经网络双目视觉
- 自由双目立体视觉摄像机动态外参数的获取被引量：8
- 2017年
- 针对自由双目立体视觉中由于摄像机旋转导致的摄像机外参数变化的问题,提出一种基于旋转轴标定的动态外参数获取方法。在多个不同位置,立体标定得到多组旋转平移矩阵,利用最小二乘法求解旋转轴参数;结合初始位置左右摄像机的内、外参数及旋转角度,实时获取左右摄像机的外参数。利用所提方法获取动态外参数,并对棋盘角点进行三维重建,平均误差为0.241 mm,标准差为0.156 mm;与基于多平面标靶的标定方法相比,精度高且操作简单。所提方法无需实时标定,可完成摄像机旋转情况下动态外参数的获取。
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- 关键词：机器视觉三维重建
- 基于人体特征提取的模特体型尺寸自动测量方法被引量：15
- 2012年
- 为提高模特选拨中体型尺寸测量的速度和精确性,提出一种基于人体特征提取的模特体型尺寸自动测量方法。该方法采用由激光三维扫描仪输出的三维点云数据,经去噪、人体朝向自动调整等操作得到三维人体表面轮廓;通过近似区域搜索和精确找点自动提取等步骤提取13个人体特征界标,由其坐标信息得到模特体型尺寸。用此方法测量了石膏模型100次和6名真人模特,并与手工测量结果作比较。结果表明该方法是一种可靠、快速的人体尺寸测量方法。
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- 关键词：点云数据特征点
- 利用轮廓线多边形表示实时提取光带中心线被引量：10
- 2012年
- 提出了一种亚像素光带中心线实时提取方法。首先,通过跟踪光带轮廓线并进行多边形表示将光带分段;然后,利用轮廓线的逆时针排序特性以及分段光带方向和横截面方向的正交关系,采用序号表示方法计算光带横截面扫描线方向;最后,在扫描线上设计了自适应光带横截面宽度变化的灰度重心法计算亚像素坐标。针对6传感器线激光人脚扫描仪采集的分辨率为640pixel×480pixel的典型位置光带位图进行了实验,结果显示,采用本方法提取光带中心线用时不超过3.1ms,精度达到亚像素级,能够满足多传感器线激光扫描视觉系统对光带中心线提取的实时性和高精度的要求。
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- 关键词：计算机视觉
- 线激光人体三维扫描仪多传感器同步标定方法被引量：6
- 2013年
- 为了快速准确标定线激光人体三维扫描仪,提出一种使用精密移动陶瓷量块标定靶的多传感器同步标定方法。利用线激光在陶瓷量块4个方向产生的V形光带顶点作为标定点,由位于扫描仪4个立轴上的8个CCD相机同时记录V形光带图,采用灰度质心算法和双直线拟合求交点的方法提取V形光带角点的亚像素坐标,与二维平移台对应的世界坐标,形成精密标定点对。基于针孔摄像机模型,采用Levenberg-Marquardt(LM)非线性优化算法得出每个CCD的标定矩阵,完成多传感器同步标定。使用与标定点坐标不同的特征点对标定结果进行了验证,结果表明,各传感器的平均投影误差优于0.3480mm,标准差优于0.2524mm。
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- 关键词：机器视觉陶瓷量块
- 基于窗平面的近红外激光三光带三维扫描仪优化被引量：1
- 2018年
- 为有效提高三光带激光三维人脸扫描仪的性能,提出一种基于辅助窗平面的优化方法。通过在测量区域的前沿安装窗平面,不但可有效定位扫描系统的测量区域,保证获得完整的待测人脸三维点云模型,最主要的是借助窗平面左右竖直边框散射的辅助光带可实现对三条测量光带的快速、可靠分组,有效解决了原扫描系统要求的在首帧图像中必须同时包含三条测量光带的问题。实验结果表明所提方法算法简单、鲁棒性强,使得扫描测量过程更加易于操控。
- 田庆国葛宝臻赵显庭李云鹏李云鹏
- 关键词：数字图像处理三维扫描仪
- 基于立体像对数据集的非对称离焦数据集构建
- 2022年
- 左右图像非对称离焦模糊会导致双目立体视觉系统的立体匹配失败。为训练能够应对图像模糊的神经网络,基于归一化模糊度(NBL)的分层景深叠加算法,以FlyingThings-Stereo立体像对数据集为例,添加随景物深度变化的模糊,构建非对称离焦立体视觉数据集。新建的数据集提供非对称离焦的立体像对,可用于训练去模糊网络或立体匹配网络。在训练去模糊网络时,分别向网络的输入和输出端提供模糊和清晰的立体像对;在训练立体匹配网络时,向网络的输入和输出端提供模糊的立体像对和视差真值。利用虚拟合成和实景拍摄数据对训练后的网络进行验证,结果表明本数据集可以有效训练去模糊和立体匹配神经网络,使其具备应对离焦模糊的能力,实现图像去模糊和基于模糊图像的立体匹配。
- 李云鹏葛宝臻田庆国吕且妮
- 关键词：机器视觉图像处理去模糊数据集
