视觉在导航中的应用 综述

计算机视觉中的图像配准技术综述引言计算机视觉中的图像配准技术是一种将多个图像对齐和融合的关键技术。

图像配准技术在医学影像、地理遥感、计算机图形学等领域都有着广泛的应用。

本文将对计算机视觉中的图像配准技术进行综述，包括图像配准的定义、算法原理、分类和应用。

通过对各个方面的概述和分析，希望读者可以对图像配准技术有更深入的了解。

一、图像配准的定义图像配准是指将多个图像按照某种准则对齐和融合的过程。

在图像配准中，通常有一个参考图像（reference image）和一个或多个需要对齐的目标图像（target image）。

图像配准的目的是将目标图像转换到参考图像的空间坐标系中，以使两个或多个图像之间拥有相同的尺度、方向和位置关系。

二、图像配准的算法原理图像配准的算法原理主要包括特征提取、特征匹配和变换模型估计。

具体步骤如下：1. 特征提取特征提取是图像配准中的第一步，它的目的是从图像中提取出一些具有鲁棒性和区分度的特征点或特征描述子。

常用的特征包括角点、边缘、纹理等。

特征提取的方法有很多种，包括Harris角点检测、SIFT、SURF等。

2. 特征匹配特征匹配是图像配准中的关键步骤，它的目的是将参考图像和目标图像中找到的特征进行匹配。

常用的特征匹配方法有最近邻匹配、RANSAC等。

最近邻匹配通过计算特征之间的距离来进行匹配，而RANSAC算法则通过随机采样和模型估计来选择最佳匹配。

3. 变换模型估计变换模型估计是图像配准中的最后一步，它的目的是通过匹配得到的特征点或特征描述子估计参考图像和目标图像之间的变换关系。

常用的变换模型有仿射变换、透射变换、非刚性变形等。

变换模型估计的方法有最小二乘法、最大似然估计等。

三、图像配准的分类图像配准可根据多个维度进行分类。

一种常见的分类方法是根据变换模型的类型来区分，包括刚性配准和非刚性配准。

刚性配准是指保持图像的旋转、平移和缩放不变的配准方法，常用于医学影像中对齐各个时间点的图像。

目标检测是计算机视觉领域重要的研究分支，是目标识别、跟踪的基础环节，其主要研究内容是在图像中找出感兴趣目标，包括目标定位和分类。

其中，交通场景目标检测识别是计算机视觉领域研究的热点问题，其目的是运用图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等技术在交通场景中检测识别出车辆、行人等交通场景目标信息，达到智能交通、自动驾驶的目标。

传统目标检测方法通常分为三个阶段：首先在图像中选择一些候选区域，然后在候选区域中提取特征，最后采用训练的分类器进行识别分类。

然而，该方法操作复杂，精确度不高且训练速度慢，误检率较高，在实际工程应用中不易实现。

因此，在卷积神经网络快速发展的背景下，研究人员提出基于深度学习的目标检测算法，该方法实现了端到端检测识别，具有很好的实际意义。

如今基于深度学习的目标检测算法已成为机器人导航、自动驾驶感知领域的主流算法。

1目标检测算法综述目标检测算法可以分为基于候选区域（两阶段）和基于回归（一阶段）两类。

两者最大的区别是前者通过目标检测算法在交通场景中应用综述肖雨晴，杨慧敏东北林业大学工程技术学院，哈尔滨150040摘要：目标检测是计算机视觉领域的重要研究任务，在机器人、自动驾驶、工业检测等方面应用广泛。

在深度学习理论的基础上，系统性总结了目标检测算法的发展与研究现状，对两类算法的特点、优缺点和实时性进行对比。

以交通场景中三类典型物体（非机动车、机动车和行人）为目标，从传统检测方法、目标检测算法、目标检测算法优化、三维目标检测、多模态目标检测和重识别六个方面分别论述和总结目标检测算法检测识别交通场景目标的研究现状与应用情况，重点介绍了各类方法的优势、局限性和适用场景。

归纳了常用目标检测和交通场景数据集及评价标准，比较分析两类算法性能，展望目标检测算法在交通场景中应用研究的发展趋势，为智能交通、自动驾驶提供研究思路。

关键词：目标检测；深度学习；交通场景；计算机视觉；自动驾驶文献标志码：A中图分类号：TP391doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2011-0361Research on Application of Object Detection Algorithm in Traffic SceneXIAO Yuqing,YANG HuiminCollege of Engineering and Technology,Northeast Forestry University,Harbin150040,ChinaAbstract：Object detection is an important research task in the field of computer vision.It is widely used in robotics,auto-matic vehicles,industrial detection and other fields.On the basis of deep learning theory,the development and researchstatus of object detection algorithm are firstly systematically summarized and the characteristics,advantages,disadvantages and real-time performance of the two categories of algorithms are compared.Next to the three kinds of typical targets （non-motor vehicles,motor vehicles and pedestrians）as objects in the traffic scene,the research status and application of object detection algorithm for detecting and identifying objects are discussed and summarized respectively from six aspects in traffic scene：traditional detection method,object detection algorithm,object detection algorithm optimization,3d object detection,multimodal object detection and re-identification.And the application of focus on the advantages,limitations and applicable scenario of various methods.Finally,the common object detection and traffic scene data sets and evalua-tion criteria are summarized,the performance of the two categories of algorithms is compared and analyzed,and the devel-opment trend of the application of object detection algorithm in traffic scenes is prospected,providing research ideas for intelligent traffic and automatic vehicles.Key words：object detection;deep learning;traffic scene;computer vision;autonomous vehicles基金项目：中央高校业务经费（2572016CB11）。

全景视觉与激光雷达融合的SLAM技术一、引言1.SLAM技术的重要性及应用领域SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）技术是机器人和自动驾驶领域中的关键技术之一。

它允许机器人在未知环境中自主导航，同时构建环境的地图。

SLAM技术在智能家居、工业自动化、救援机器人、无人驾驶车辆等领域有着广泛的应用前景。

2.全景视觉与激光雷达在SLAM中的作用全景视觉通过广角相机捕捉360度的图像，提供丰富的环境信息，有助于机器人对环境进行感知和理解。

激光雷达则通过发射激光束并测量反射回来的时间，获取环境的精确距离信息，为机器人的定位和地图构建提供准确的数据。

3.融合全景视觉与激光雷达的意义和优势全景视觉和激光雷达各自具有独特的优势，但也存在局限性。

全景视觉对环境的外观和光照条件敏感，而激光雷达则对环境的结构和距离信息敏感。

将全景视觉与激光雷达融合，可以充分利用两者的互补性，提高SLAM系统的鲁棒性和准确性。

融合后的系统能够在复杂环境中实现更稳定的定位和更精确的地图构建。

4.论文目的与主要研究内容本文旨在研究全景视觉与激光雷达融合的SLAM技术，探索有效的融合策略和优化算法，提高SLAM系统的性能。

主要研究内容包括全景视觉和激光雷达的数据预处理、融合SLAM算法设计、实验验证与结果分析等。

二、相关工作综述1.SLAM技术发展历程及现状自从SLAM技术提出以来，它经历了从基于滤波的方法到基于优化的方法的演变。

近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的SLAM技术也取得了显著的进展。

目前，SLAM技术已经成为机器人和自动驾驶领域的研究热点之一。

2.全景视觉SLAM技术研究现状全景视觉SLAM技术利用全景相机捕捉的360度图像进行定位和地图构建。

现有的全景视觉SLAM算法主要包括基于特征的方法和基于深度学习的方法。

基于特征的方法通过提取图像中的特征点进行匹配和位姿估计，而基于深度学习的方法则利用神经网络学习图像的特征表达并进行位姿估计。

一、概述机器视觉技术是一种通过计算机对图像和视瓶数据进行处理，从而模拟人类视觉功能的技术。

随着计算机和摄像头技术的不断发展，机器视觉技术已经在各个领域得到了广泛的应用，其在分拣系统中的应用也日益成熟。

二、机器视觉技术在分拣系统中的作用1. 准确识别物品：机器视觉技术能够通过图像识别算法准确快速地识别每个被识别物品的特征，保证分拣的准确性和高效性。

2. 提高分拣效率：机器视觉技术的快速处理速度和高精度识别能力，大大提高了分拣系统的效率，减少了人工分拣的时间和成本。

3. 强大的数据处理能力：机器视觉技术能够对大量的分拣数据进行处理和分析，实现批量化的自动分拣，提升了分拣系统的智能化程度。

三、机器视觉技术在不同领域的分拣系统中的应用研究1. 电子产品行业：机器视觉技术在电子产品的分拣系统中，能够对各种规格和型号的产品进行快速准确的分拣，提高了产品分拣的效率和准确性。

2. 快递物流行业：机器视觉技术在快递物流的分拣系统中，能够通过自动识别和分类，实现批量化的快递包裹分拣，提高了分拣效率，减少了人工成本。

3. 食品行业：机器视觉技术在食品分拣系统中，能够对各种食品进行自动分拣和质量检测，保证食品的安全和质量。

四、当前机器视觉技术在分拣系统中的应用存在的问题和挑战1. 光照和环境的影响：在实际的分拣系统应用中，光照和环境的变化可能会影响机器视觉技术的识别准确性和稳定性，需要进行进一步的算法优化和技术改进。

2. 多样化物品的识别：在分拣系统中，需识别的物品种类繁多，尺寸大小、形状复杂，需要机器视觉技术具备更加智能化的识别能力，实现多样化物品的快速准确分拣。

3. 系统集成和成本控制：机器视觉技术需要与分拣系统进行有效的集成，保证系统的稳定性和可靠性，同时需要控制系统集成和硬件成本，提高机器视觉技术的经济性和可行性。

五、未来机器视觉技术在分拣系统中的发展趋势1. 深度学习算法的应用：随着深度学习算法的不断发展和成熟，机器视觉技术能够更好地识别和分类复杂的物品，提高分拣系统的智能化水平。

《未知环境中智能机器人的视觉导航技术研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，智能机器人在各种未知环境中的应用逐渐增多，其视觉导航技术成为了研究的热点。

视觉导航技术是机器人自主导航的关键技术之一，它能够使机器人在复杂、未知的环境中实现自主定位和路径规划。

本文将探讨未知环境中智能机器人的视觉导航技术的原理、发展现状及挑战，并提出一些解决策略和研究方法。

二、智能机器人视觉导航技术的原理及发展现状（一）原理智能机器人视觉导航技术主要通过摄像头等视觉传感器获取环境信息，结合图像处理、计算机视觉等技术，实现机器人的定位和路径规划。

其基本原理包括环境感知、特征提取、定位和路径规划等步骤。

（二）发展现状随着深度学习、机器学习等人工智能技术的发展，智能机器人视觉导航技术取得了显著进步。

目前，该技术已广泛应用于无人驾驶、无人机、服务机器人等领域。

在未知环境中，智能机器人能够通过视觉传感器获取环境信息，并利用算法进行实时处理，实现自主导航。

三、未知环境中智能机器人视觉导航技术的挑战（一）环境适应性未知环境中的光照、颜色、纹理等环境因素可能会影响机器人的视觉感知效果，导致定位不准确或路径规划错误。

此外，动态障碍物和突发情况也是未知环境中机器人导航的挑战。

（二）算法复杂度在处理大量、复杂的图像信息时，算法的复杂度较高，可能导致处理速度慢、实时性差等问题。

此外，在复杂环境中进行特征提取和定位时，算法的鲁棒性和准确性也是一大挑战。

四、解决策略及研究方法（一）提高环境适应性为了提高机器人在未知环境中的适应性，可以采用多传感器融合的方法，结合激光雷达、超声波等传感器提供的信息，提高机器人的环境感知能力。

同时，利用深度学习和机器学习等技术，训练机器人学习不同环境下的视觉特征，提高其环境适应性。

（二）优化算法设计针对算法复杂度高的问题，可以通过优化算法设计，降低计算复杂度，提高处理速度和实时性。

此外，可以研究更加鲁棒的特征提取和定位算法，提高机器人在复杂环境中的导航精度和稳定性。

双目视觉测距国内外研究综述一、引言双目视觉测距是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它通过模拟人类双眼来获取场景的深度信息。

双目视觉测距技术在机器人导航、三维重构、智能交通等领域具有广泛的应用前景。

本文将对国内外双目视觉测距的研究进行综述，以期全面、详细、完整地探讨该主题。

二、双目视觉测距原理双目视觉测距原理基于视差的概念，即两个摄像机观察同一场景时，由于视点的差异，同一物体在两个图像中的位置会有所偏移。

通过计算这个偏移量，可以推导出物体到摄像机的距离。

2.1 视差计算方法视差计算方法可以分为基于特征点的方法和基于区域的方法。

2.1.1 基于特征点的方法基于特征点的方法通过提取图像中的特征点，如角点、边缘等，计算特征点在两个图像中的视差，从而得到深度信息。

常用的算法有SIFT、SURF、ORB等。

2.1.2 基于区域的方法基于区域的方法将图像划分为若干个区域，然后计算这些区域的视差。

常见的算法有块匹配、全局优化等。

2.2 双目标定双目标定是双目视觉测距的前提，它的目标是确定两个摄像机之间的几何关系。

常用的双目标定方法有张正友标定法、Tsai标定法等。

三、国内双目视觉测距研究国内在双目视觉测距方面的研究取得了很多进展，以下是其中的几个重要研究成果。

3.1 XXX方法XXX方法是一种基于特征点的双目视觉测距方法，它通过提取图像中的关键点，并利用这些关键点的视差信息计算深度。

该方法在实验中取得了较好的测距精度。

3.2 XXX方法XXX方法是一种基于区域的双目视觉测距方法，它将图像划分为多个区域，并利用区域间的视差信息计算深度。

该方法在复杂场景中表现出较好的鲁棒性。

3.3 XXX方法XXX方法是一种结合了特征点和区域的双目视觉测距方法，它通过提取图像中的关键点和区域，综合利用它们的视差信息计算深度。

该方法在复杂光照条件下具有较好的稳定性。

四、国外双目视觉测距研究国外在双目视觉测距方面也有很多杰出的研究成果，以下是其中的几个代表性研究。

机器人自主导航技术研究综述机器人是从上世纪六十年代开始出现的，随着科技的发展，现代机器人的功能与性能已经相当强大。

机器人在工业、医疗、教育等领域中发挥着越来越重要的作用。

然而，机器人的导航问题一直是一个重要的技术难题。

机器人自主导航是指机器人在未知环境中独立完成路径规划、障碍物避让等任务的能力。

本文将就机器人自主导航技术的发展历程、现状及未来进行综述。

一、技术发展历程机器人自主导航技术是一个颇具挑战性的研究领域。

其起源可以追溯到上个世纪末，1980年代，以模仿人类视觉来实现走路为主流的机器人导航技术即兴起。

在1990年代中期，在研究与应用现实的过程中，越来越多的问题浮现出来，比如地图不精确、环境变化大、信息传输的延迟等问题。

2000年后，随着传感技术、计算机技术、人工智能技术的飞速发展，机器人自主导航技术也得到了巨大的发展，目前的机器人自主导航技术已经可以在未知环境中实现高精度的导航。

二、技术现状机器人自主导航技术的现状，可以从环境建模、路径规划、障碍物避让等三个方面来阐述。

环境建模：机器人导航技术的首要任务是构建准确的环境模型。

在环境变化大、地形复杂时，如何提高环境识别和建模的准确度，是一个重要的研究方向。

当前主要采用机器视觉等传感器来获取环境信息，通过扫描和测距等方式完成对环境的建模。

3D扫描能够搜集更多的信息和高质量的点云数据，近红外传感器、激光雷达、普通相机等技术相互协同能够实现更精准的环境建模。

近年来，深度学习技术的兴起也为环境建模带来了新的思考方向。

路径规划：路径规划是机器人导航的关键步骤之一，他是指机器人通过环境建模生成的地图，寻找一条无障碍的路径，使机器人能在不碰到障碍物的情况下前往目的地。

在路径规划中，机器人需要考虑到实时出现的障碍物、环境变化、噪声干扰等因素。

当前，常用的路径规划算法包括 A-star 算法、Dijkstra 算法、RRT 算法等。

障碍物避让：自主导航的一个显著特点是必须能够避开障碍物，否则运动将会产出安全隐患。

292017年2月下 第4期 总第256期无人机属于一种拥有动力、可进行控制、可执行任务的无人驾驶飞行器。

这种设备相比有人驾驶飞机更体现出重量轻便、雷达反射界面小、运行成本低等优势,因此在侦察和攻击等军事化任务中被广泛使用;在民用方面,常常适合于气象监测、灾害预测等众多领域,所以在国家受到了广泛重视。

1 视觉导航的基本概述伴随着视觉传感器技术的发展,计算机技术及人工智能技术的融合,一种建立在计算机视觉匹配定位上的技术手段应运而生,这就是视觉导航。

视觉导航具有自主性及可视性、智能化的特点,因此它成为导航中最受瞩目的焦点,能够为无人机进行长途飞行时提供新的辅助手段。

视觉导航最为关键的技术是自主导航技术,这种技术会根据需要导航图与否来进行分门别类,如地图型和无地图导航两种。

地图型导航主要是依靠事先储存的精准地理信息导航地图来实现一帧实拍图像和导航地图的相互匹配,这样经过适当的过程,就能实现飞行器的有效定位,从而满足具体的需要[1]。

无地图导航就是建立在序列图像的运动基础上进行估计,不需要任何导航图的参与,这样经过对周边环境的感知,来通过相邻两帧特征的变化,实现对于两帧之间运动的估计,经过多帧累积计算之后,实现飞行器的导航目标。

总之,无人机飞行途中视觉导航关键技术包含着适配性分析、景象匹配定位及帧间特征点的匹配等内容。

2 视觉导航关键技术的发展现状2.1 计算机视觉与相关应用计算机视觉又被称为机器视觉,这是一种利用了计算机来模拟人视觉的功能,从而在图像中获取具体的信息,并对这种信息进行处理并分析的检测、测试及控制等。

计算机视觉是一种交叉性学科,常常涉及到多种领域,如图像的处理、计算机科学及生理心理学等具体的内容。

计算机视觉被广泛的运用于多种领域,同样是由硬件和软件两个重要的部分组成,其中硬件包含着图像采集卡及P C 机等部分,可以实现对信息的采集与处理;软件则是安装至PC 中,用来完成图像的处理和判断相关决策,然后输出相应的控制信号。

自主视觉导航方法综述
黄显林;姜肖楠;卢鸿谦;李明明
【期刊名称】《吉林大学学报（信息科学版）》
【年(卷),期】2010(028)002
【摘要】为深入研究视觉导航方法,对自主视觉导航方法进行了综述.阐述了视觉导航方法的分类方式,并按照视觉导航系统对地图的依赖性进行分类(即基于地图的视觉导航、地图生成型视觉导航和无地图型视觉导航),对视觉导航的发展进行综述;给出了视觉组合导航系统的发展现状.对近年视觉导航领域文献的分析表明,视觉导航的研究热点在向智能化和多传感器融合方向延伸.
【总页数】8页(P158-165)
【作者】黄显林;姜肖楠;卢鸿谦;李明明
【作者单位】哈尔滨工业大学,控制理论与制导技术研究中心,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,控制理论与制导技术研究中心,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,控制理论与制导技术研究中心,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,控制理论与制导技术研究中心,哈尔滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】TP3914
【相关文献】
1.无人机软式自主空中加油视觉导航方法 [J], 吴腾飞;周鑫;袁锁中
2.视觉导航智能小车自主驾驶控制方法研究 [J], 叶蕾;吴青;马育林
3.基于惯性递推原理的行人自主定位方法综述及展望 [J], 张文超;魏东岩;袁洪;李欣雨
4.基于线特征的无人机自主着陆惯性/视觉导航方法 [J], 李洪;王大元;明丽;童栎
5.一种自主空中加油视觉导航图像处理方法 [J], 吴玲;孙永荣;赵科东
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基于视觉的三维重建关键技术研究综述一、本文概述三维重建技术是指从二维图像中恢复出三维物体的几何形状和结构信息的技术。

随着科技的发展，基于视觉的三维重建技术在医疗、工业、安防、娱乐等领域得到了广泛应用。

本文旨在综述三维重建的关键技术，为相关领域的研究提供参考。

二、三维重建技术概述2、1随着计算机视觉和图形学技术的飞速发展，基于视觉的三维重建技术已成为当前研究的热点之一。

三维重建技术旨在从二维图像或视频序列中恢复出物体的三维形状和结构，具有广泛的应用前景。

在医疗、工业、虚拟现实、增强现实、文物保护、安防监控等领域，三维重建技术都发挥着重要的作用。

在医疗领域，三维重建技术可以用于辅助诊断和治疗，如通过CT或MRI等医学影像数据生成三维人体内部结构模型，帮助医生更准确地了解病情并制定治疗方案。

在工业领域，三维重建技术可以用于产品质量检测、逆向工程等，提高生产效率和产品质量。

在虚拟现实和增强现实领域，三维重建技术可以为用户提供更加真实、沉浸式的交互体验。

在文物保护领域，三维重建技术可以用于对文物进行数字化保护和展示，让更多人能够欣赏到珍贵的文化遗产。

在安防监控领域，三维重建技术可以用于实现更加智能的监控和预警，提高安全防范能力。

因此，研究基于视觉的三维重建关键技术对于推动相关领域的发展和应用具有重要意义。

本文将对基于视觉的三维重建关键技术进行综述，旨在为相关领域的研究人员和实践者提供参考和借鉴。

21、2近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其强大的特征提取和学习能力为三维重建带来了新的机遇。

深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够从大量的图像数据中学习到有效的特征表示，进而用于三维重建任务。

深度学习模型，尤其是卷积神经网络，已被广泛用于从单张或多张图像中预测三维形状。

这类方法通常利用大量的图像-三维模型对作为训练数据，通过监督学习的方式学习从二维图像到三维形状的映射关系。

水下航行器视觉控制技术综述高　剑, 何耀祯, 陈依民, 张元旭, 杨旭博, 李宇丰, 张桢驰(西北工业大学 航海学院, 陕西 西安, 710072)摘 要: 视觉控制是通过视觉信息进行环境和自身状态感知的一种控制方式, 文中将该技术应用于水下航行器控制, 并对不同应用场景下的相关研究进展、难点与趋势进行分析。

首先介绍水下航行器视觉控制技术发展现状与任务场景, 然后对水下图像增强、目标识别与位姿估计技术进行介绍, 并从水下视觉动力定位与目标跟踪、水下航行器对接及水下目标抓取作业等3个任务场景, 对水下航行器视觉控制技术发展现状进行总结和分析, 最后梳理了水下航行器视觉控制技术的难点与发展趋势。

关键词: 水下航行器; 水下视觉; 视觉控制中图分类号: TJ630; U674.941 文献标识码: R 文章编号: 2096-3920(2024)02-0282-13DOI: 10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0061Review of Visual Control Technology for Undersea VehiclesGAO Jian,　HE Yaozhen,　CHEN Yimin,　ZHANG Yuanxu,　YANG Xubo,　LI Yufeng,　ZHANG Zhenchi (School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University , Xi’an 710072, China)Abstract: Visual control is a control method that utilizes visual information for environmental and self-state awareness. In this paper, this technology was applied to control undersea vehicles, and relevant research progress, challenges, and trends in different application scenarios were analyzed. The current development and task scenarios of visual control technology for undersea vehicles were first introduced, mainly focusing on underwater image enhancement, target recognition, and pose estimation technologies. The current development of visual control technology for undersea vehicles was then summarized and analyzed based on three task scenarios: underwater visual dynamic positioning and target tracking, undersea vehicle docking, and underwater operational tasks such as target grasping. Finally, the challenges and development trends of visual control technology for undersea vehicles were outlined.Keywords: undersea vehicle; underwater vision; visual control0　引言水下航行器因具备工作时间长、航行范围广、用途灵活、风险小及维护成本低等特点, 已成为一种可代替人类在水下复杂环境下完成任务的机器人平台。

第46卷第4期自动化学报Vol.46,No.4 2020年4月ACTA AUTOMATICA SINICA April,2020基于视觉的三维重建关键技术研究综述郑太雄1黄帅1李永福2冯明驰1摘要三维重建在视觉方面具有很高的研究价值,在机器人视觉导航、智能车环境感知系统以及虚拟现实中被广泛应用.本文对近年来国内外基于视觉的三维重建方法的研究工作进行了总结和分析,主要介绍了基于主动视觉下的激光扫描法、结构光法、阴影法以及TOF(Time offlight)技术、雷达技术、Kinect技术和被动视觉下的单目视觉、双目视觉、多目视觉以及其他被动视觉法的三维重建技术,并比较和分析这些方法的优点和不足.最后对三维重建的未来发展作了几点展望.关键词三维重建,主动视觉,被动视觉,关键技术引用格式郑太雄,黄帅,李永福,冯明驰.基于视觉的三维重建关键技术研究综述.自动化学报,2020,46(4):631−652DOI10.16383/j.aas.2017.c170502Key Techniques for Vision Based3D Reconstruction:a ReviewZHENG Tai-Xiong1HUANG Shuai1LI Yong-Fu2FENG Ming-Chi1Abstract3D reconstruction is important in vision,which can be widely used in robot vision navigation,intelligent vehicle environment perception and virtual reality.This study systematically reviews and summarizes the progress related to3D reconstruction technology based on active vision and passive vision,ser scanning,structured light,shadow method,time offlight(TOF),radar,Kinect technology and monocular vision,binocular vision,multi-camera vision,and other passive visual methods.In addition,extensive comparisons among these methods are analyzed in detail.Finally, some perspectives on3D reconstruction are also discussed.Key words3D reconstruction,active vision,passive vision,key techniquesCitation Zheng Tai-Xiong,Huang Shuai,Li Yong-Fu,Feng Ming-Chi.Key techniques for vision based3D reconstruc-tion:a review.Acta Automatica Sinica,2020,46(4):631−652三维重建经过数十年的发展,已经取得巨大的成功.基于视觉的三维重建在计算机领域是一个重要的研究内容,主要通过使用相关仪器来获取物体的二维图像数据信息,然后,再对获取的数据信息进行分析处理,最后,利用三维重建的相关理论重建出真实环境中物体表面的轮廓信息.基于视觉的三维重建具有速度快、实时性好等优点,能够广泛应用于人工智能、机器人、无人驾驶、SLAM (Simultaneous localization and mapping)、虚拟现收稿日期2017-10-24录用日期2018-07-05Manuscript received October24,2017;accepted July5,2018国家自然科学基金(61773082,51505054),重庆市基础与前沿技术项目(cstc2018jcyjAX0684),重庆邮电大学交叉项目(A2018-02),重庆市重点产业共性关键技术创新专项项目(cstc2015zdcy-ztzx60002)资助Supported by National Natural Science Foundation of China (61773082,51505054),Basic Science and Emerging Technology of Chongqing(cstc2018jcyjAX0684),Project of Crossing and Emerging Area of CQUPT(A2018-02),and Chongqing Science and Technology Commission(cstc2015zdcy-ztzx60002)本文责任编委桑农Recommended by SANG Nong1.重庆邮电大学先进制造工程学院重庆4000652.重庆邮电大学自动化学院重庆4000651.College of Advanced Manufacturing Engineering,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing4000652.College of Automation,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing400065实和3D打印等领域,具有重要的研究价值[1−3]，也是未来发展的重要研究方向.1963年,Roberts[4]首先提出了使用计算机视觉的方法从二维图像获取物体三维信息的可能性,也就是从这时开始,基于视觉的三维重建快速发展,涌现出了许多新方法.从发表在ICCV(Interna-tional Conference on Computer Vision)、ECCV (European Conference on Computer Vision)和CVPR(International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)等知名国际会议上的相关论文数量增长情况便可看出其研究发展程度.发达国家对于三维重建技术的研究工作起步比较早,研究相对比较深入.1995年,日本东京大学的Kiyasu等[5]利用物体反射的M-array coded 光源影像对物体表面进行三维重建.随着研究更进一步的深入,2006年,Snavely等[6]开发出了Photosynth和Photo Tourism两个三维重建系统.这两个系统的优点是能够自动计算每一帧图像的视点,从而可以重建出物体的稀疏三维模型.遗憾的是,稀疏三维模型重建的效果并不是很清晰,可视化程度较低,需要进行稠密三维模型重建.2008年,632自动化学报46卷Pollefeys等[7]在相机焦距不变的条件下对重建物体的周围拍摄多幅图像,通过特征提取、匹配和多视几何关系等步骤对相机进行标定并重建三维模型. 2009年,Furukawa等[8]提出了一种基于面片的多视图立体重建方法,这种方法的优点是重建出的物体轮廓完整性较好、适应性较强,而且不需要初始化数据.此外,2013年,微软研究院推出的Kinect Fusion项目[9]在三维重建领域取得了重大突破,与三维点云拼接不同,它主要采用一台Kinect围绕物体进行连续扫描,并且实时地进行物体的三维模型重建,这样做有效地提高了重建精度.微软研究院(Microsoft Research)在ISMAR2015会议上公布了Mobile Fusion项目[10],这个项目使用手机作为一台3D扫描仪,可以拍摄出各种3D场景图像.国内对于三维重建的研究虽然相对落后,但也取得了不错的成果.1996年,中科院的李利等[11]提出了恢复室内场景的三维重建技术.2002年,中科院的Zhong等[12]提出了一种新的匹配方法–半稠密匹配法,这种方法解决了稀疏匹配重建出的物体信息较少和稠密匹配重建出的点云物体信息较多等问题. 2003年,中科院的Lei等[13]利用Kruppa方程进行相机的自标定,成功研发出了CVSuite软件[14],该软件实现了利用不同视角的影像进行三维建模. 2014年,西安电子科技大学的张涛[15]提出了一种基于单目视觉的三维重建方法,这种方法利用获取的空间稀疏三维点云,再使用欧氏重建和射影重建方法,从而重建出获取图像的真实场景.近年来,三维重建技术的研究和应用得到了快速的发展,但仍然面临着许多问题.为此,本文将对近些年来基于视觉的三维重建技术方法的主要进展和部分具有代表性的研究成果进行介绍,为科研人员提供参考,并以此为基础,通过对比和分析,探究三维重建技术研究中的难点和热点,以及可能的发展趋势.在接下来章节中,本文将从现有技术分析总结和未来发展方向两个方面讨论三维重建关键技术问题,具体安排如下:第1节总结了三维重建的方法;第2节对各种方法进行了分析,并比较了各种方法的优缺点、自动化程度、重建效果、实时性以及应用场景;第3节总结了三维重建关键技术以及未来的发展方向,并总结概括了本文内容.1三维重建方法从整体上来看,三维重建技术主要通过视觉传感器来获取外界的真实信息,然后,再通过信息处理技术或者投影模型得到物体的三维信息,也就是说,三维重建是一种利用二维投影恢复三维信息的计算机技术[16−17].1997年,V´a rady等[18]将数据获取方式分为接触式和非接触式两种.2005年,Isgro 等[19]又将非接触式方法分为主动式和被动式两类.主动式需要向场景中发射结构光源,然后再通过计算和提取光源在场景中的投影信息来检测目标位置并进行测量.被动式不使用任何其他能量,而是通过获取外界光源的反射来进行三维测量.接触式方法其实就是利用某些仪器能够快速直接测量场景的三维信息[20],主要包括触发式测量、连续式测量、CMMs(Coordinate measuring ma-chines)和RA(Robotics arms)等.虽然,接触式方法有其独特的优点,但是该方法只能应用于仪器能够接触到测量场景的场合.而且,在测量某些加工精密物体表面时,很可能会划伤被测物体的表面,造成被测物体某种程度的损坏,影响其性能.非接触式方法是在不接触被测量物体的前提下,利用影像分析模型原理来获取被测物体的数据信息.虽然,这种方法的精度并没有接触式高,但是,这种方法的应用范围比接触式方法更广泛.由于接触式测量不属于视觉测量,因此本文只对非接触式方法进行详细介绍.非接触式主要包括主动视觉法和被动视觉法;主动视觉又包括激光扫描法、结构光法、阴影法、TOF 技术、雷达技术、Kinect技术等;被动视觉法根据摄像机数目的不同分为单目视觉法、双目视觉法和多目视觉法;根据原理(匹配方法)不同又可以分为区域视觉法、特征视觉法等;根据应用方法也可以分为运动恢复结构法和机器学习法等.三维重建技术的分类如图1所示.1.1基于主动视觉的三维重建技术基于主动视觉的三维重建技术主要包括激光扫描法[21−22]、结构光法[23]、阴影法[24]和TOF技术[25]、雷达技术[26]、Kinect技术[27]等.这些方法主要利用光学仪器对物体表面进行扫描,然后,通过分析扫描数据,重建物体表面的三维结构.此外,这些方法还可以获取目标表面的其他一些细节信息,从而能够精确地重建出目标物的三维结构.1.1.1激光扫描法激光扫描法其实就是利用激光测距仪来进行真实场景的测量.首先,激光测距仪发射光束到物体的表面,然后,根据接收信号和发送信号的时间差确定物体离激光测距仪的距离,从而获得测量物体的大小和形状.该方法的优点是不仅可以建立简单形状物体的三维模型,还能生成不规则物体的三维模型,而且生成的模型精度比较高.激光扫描数据处理流程如图2所示,首先,通过激光扫描法获取点云数据,然后与原始获得的数据进行配准获得配准后的点云数据,最后对获取的点云数据进行一系列的处理,从而获取目标物的三维模型.4期郑太雄等:基于视觉的三维重建关键技术研究综述633图1三维重建技术分类Fig.1Classification of3D reconstructiontechnology图2激光扫描数据处理流程Fig.2The process of laser scanning data processing20世纪60年代,欧美一些国家就已经对三维激光扫描技术进行了研究.在很早以前,斯坦福大学就已经开展了大规模的地面固定激光扫描系统的研究,获得了较精确的实验结果.1999年,Yang等[28]介绍了三角法激光扫描,详细地论述了在大型曲面测量原理的基础上影响激光扫描测量精度的几个因素.2003年,Boehler等[29]分析并验证了使用不同种类的三维激光扫描仪对实验结果的影响.更进一步,2006年,Reshetyuk[30]详细地分析了脉冲式地面激光扫描仪的误差来源以及影响程度,并对该误差模型进行了评价.2007年,Voisin等[31]研究环境光线对三维激光扫描的影响.至此,三维激光扫描仪步入了一个新的里程碑.1.1.2结构光法随着科技的不断进步,三维重建技术涌现出了许多研究方向,其中结构光法就是三维重建技术的主要研究方向之一[32].结构光法的原理是首先按照标定准则将投影设备、图像采集设备和待测物体组成一个三维重建系统;其次,在测量物体表面和参考平面分别投影具有某种规律的结构光图;然后再使用视觉传感器进行图像采集,从而获得待测物体表面以及物体的参考平面的结构光图像投影信息;最后,利用三角测量原理、图像处理等技术对获取到的图像数据进行处理,计算出物体表面的深度信息,从而实现二维图像到三维图像的转换[33−36].按照投影图像的不同,结构光法可分为:点结构光法、线结构光法、面结构光法、网络结构光和彩色结构光.基于结构光法的三维重建主要利用光学三角测量原理来计算物体的深度信息.它主要通过扫描仪中的光源、光感应器和反射点构成的三角关系来计算目标物体的深度信息,从而实现目标物体的三维重建.三角测量又可以分为:单光点测量、单光条测634自动化学报46卷量和多光条测量.如图3为结构光三角测量原理示意图.图3结构光三角测量原理示意图Fig.3Schematic diagram of the principle of structuredlight triangulation如图3所示,假设物体坐标(X W ,Y W ,Z W )为世界坐标与被测量的图像坐标(u,v )以及投影角θ之间的关系如下:[X W ,Y W ,Z W ]=bf cos θ−u[u,v,f ](1)自20世纪80年代以来,基于结构光法的三维重建越来越受到国外研究人员的关注.2000年,Kowarschik 等[37]采用了一种光栅结构法的三维测量系统,解决了结构光在测量中存在的遮挡问题.2002年,Shakhnarovich 等[38]提出了利用多种点结构光投影的光点法进行三维重建.2004年,Salvi 等[39]采用结构光条法,将激光发射的光束直接通过圆柱体透镜,然后,再使用步进电机匀速转动圆柱体透镜,使光束能够完全扫过测量物体的表面,进而可以获得物体的图像信息并进行信息的提取和三维测量.国内也在这方面做了大量的研究,2002年,张广军等[40]建立了结构光三维双视觉RBF (Radial basis function)神经网络模型,这种模型的优点是不需要考虑外在因素的影响,从而使该模型具有较高的精度.同年,天津大学首先研制了可以应用于生物医学、工业测量等领域的线结构光轮廓传感器[41].2004年,清华大学研究出了线结构光的多用途传感器,这种传感器的优点是可以对运动的物体以及腐蚀性的物体进行三维测量和重建,特别适合于对移动物体和腐蚀性表面的快速、在线、非接触的测量与重建[42].1.1.3阴影法阴影法是一种简单、可靠、低功耗的重建物体三维模型的方法[43−44].这是一种基于弱结构光的方法,与传统的结构光法相比,这种方法要求非常低,只需要将一台相机面向被灯光照射的物体,通过移动光源前面的物体来捕获移动的阴影,再观察阴影的空间位置,从而重建出物体的三维结构模型.这种方法的优点是检测速度快、精度高.阴影法主要分为这几种类型:平行光的直接阴影法、点光源发散光的直接阴影法、微观阴影法、聚焦阴影法、立体和全息阴影法和大型阴影法.最经典的平行光阴影法如图4所示,该方法使用点光源通过聚焦透镜和针孔,再利用凹透镜原理使其转换成平行光投影到毛玻璃片上,其中ε表示平行光投影到毛玻璃片上产生的误差.图4平行光阴影法Fig.4Parallel photocathode从国内外的研究来看,阴影被分为硬阴影和软阴影.与硬阴影相比,软阴影要考虑物体之间的几何特征,更加难以实现,但是,显示效果更加真实.在真实的世界中,由于光源比较复杂以及物体之间有光照的影响,形成的阴影明暗程度并不是唯一的,所以,使用阴影法实现三维空间的物体重建是非常复杂的过程[45−48],该方法不适合于实时性较高的三维场景.1.1.4TOF 技术TOF (Time of flight)法是主动测距技术的一种,可从发射极向物体发射脉冲光,遇到物体反射后,接收器收到反射光时停止计时,由于光和声在空气中的传播速度是不变的,从而通过发射到接收的时间差来确定物体的距离,进而确定产生的深度信息,其原理如式(2)所示:d =n +ϕ2π2λ(2)其中,λ表示脉冲的波长;n 表示波长的个数;ϕ表示脉冲返回时的相位;d 表示物体离发射之间的距离.TOF 相机的研究相对比较早,与二维测距仪相比具有较大的优势,它可以从三维点云中直接获取场景的几何信息.2014年,微软推出了Kinect 2.04期郑太雄等:基于视觉的三维重建关键技术研究综述635传感器,采用TOF技术来计算深度,从而获得三维点云信息.文献[49−50]使用TOF相机获取的深度信息提取出场景中的几何信息.2008年,May等[49]使用两帧之间匹配数据中对应的方向向量来提高定位精度.2009年,Hedge等[50]运用提取的方向向量来探测不容易识别的路平面.同年,Pathak等[51]利用方向向量建立三维地图,为移动机器人提供导航信息.然而,由于TOF相机获取的三维点云信息存在比较多的误差点,只依靠几何信息来构建地图和定位会产生较大的误差.Stipes等[52]采用ICP(Iterative closest point)算法拼接TOF两帧之间的数据,通过获取的三维点云来实现ICP的迭代过程.May等[53]通过SLAM算法解决两帧之间的数据匹配问题.1.1.5雷达技术雷达作为一种很常见的主动视觉传感器,可以通过发射和接收的光束之间的时间差来计算物体的距离、深度等信息.如式(3)所示:d=c∆t2(3)式中,c为光速;∆t为发射与接受的时间间隔;d表示雷达到物体之间的距离.在20世纪60年代激光雷达传感器迅速发展,这种传感器通过激光束的扫描,可以得到周围环境的深度信息.本部分仅介绍激光雷达的相关应用,其他雷达不再赘述.激光雷达的数学模型可以表示为:XYZ=λa1a2a3b1b2b3c1c2c3xyz+X SY SZ S(4)其中,X,Y,Z是空间点的三维坐标;a i,b i,c i为3个空间姿态角组成的方向余弦;x,y,z为空间扫描点坐标;X S,Y S,Z S为激光雷达扫描器的直线外方位元素;通过式(4)可以获得物体的空间三维坐标.2004年,Streller等[54]对激光雷达获取的扫描点进行聚类,从而实现智能车前方目标的检测.2005年,Schwalbe等[55]利用激光雷达获取点云数据,然后采用线追踪近邻面将点云数据进行分段投影,最后重建出建筑物的三维模型.2007年,Weiss等[56]使用激光雷达聚类的方法来提取智能车前方车辆的轮廓信息,然后对目标车辆进行三维重建,从而获取形状信息,最后采用模式识别算法,结合得到的轮廓和形状信息对目标车辆进行检测.2010年,胡明[57]提出了边界保持重建算法,利用激光雷达获取的点云数据选取二次曲面进行局部拟合,再使用单元分解的方法对拟合曲面进行点云拼接,从而实现了点云的三维重建.2012年,魏征[58]使用车载激光雷达获取建筑物的点云数据进行了几何重建.1.1.6Kinect技术Kinect传感器是最近几年发展比较迅速的一种消费级的3D摄像机,它是直接利用镭射光散斑测距的方法获取场景的深度信息[59],Kinect在进行深度信息获取时采用的是第1.1.2节所介绍的结构光法,下面主要是对Kinect技术研究现状进行简要概述.由于Kinect价格便宜,自2010年发售以来,受到了国内外的广泛关注,并开始使用Kinect进行三维重建的研究.Kinect传感器如图5所示.图5Kinect传感器Fig.5Kinect sensorKinect传感器中间的镜头为摄像机,左右两端的镜头被称为3D深度感应器,具有追焦的功能,可以同时获取深度信息、彩色信息、以及其他信息等. Kinect在使用前需要进行提前标定,大多数标定都采用张正友标定法[60].2011年,Smisek等[61]为了解决Kinect传感器无法找到棋盘格角点问题,对Kinect深度相机自身的红外发射器进行遮挡,并使用卤素灯生成红外图像,从而标定Kinect传感器两个相机之间的位置.2014年,Zollh¨o fer等[62]为了解决Kinect获取的深度信息含有噪声的问题,使用高斯滤波器进行滤波处理,从而减小了噪声影响.目前,使用Kinect进行三维重建的研究比较流行.2014年,Henry等[63]最早使用Kinect相机对室内环境进行三维重建,得到的效果不是很好,重建的模型有很多黑色斑点,实时性也较差,需要进一步提高其性能.为了解决这些问题,2012年,Henry 等[64]使用了重投影误差的帧间配准、FAST特征等优化方法对其进行了改进,实时性得到了显著提高.2011年,Newcombe和Izadi等[65−66]开发了Kinect Fusion系统,该系统利用获取的深度信息生成三维点云及法向量,从而可以对场景进行三维重建,其结果更加精确.2013年,吴侗[67]采用体密度变化率直方图的方法对点云数据进行分割和检测,然后,对于Kinect采集到的纹理信息使用卷包裹算法,从而完成了对点云数据的三维重建.表1所示为主动视觉常用方法优缺点的对比.636自动化学报46卷表1主动视觉方法对比Table1Active visual method comparison方激光扫描结构光阴影TOF技雷达技Kinect技法法[28−31]法[32−42]法[43−48]术[49−53]术[54−58]术[59−67]1.重建结果 1.简单方便、 1.设备简单,图像 1.数据采集频 1.视场大、扫描 1.价格便宜、轻优很精确;无破坏性;直观;率高;距离远、灵敏度便;2.能建立形 2.重建结果速 2.密度均匀, 2.垂直视场角高、功耗低; 2.受光照条件的点状不规则物率快、精度高、简单低耗,对图像大; 2.直接获取深度影响较小；体的三维模能耗低、抗干的要求非常低. 3.可以直接提信息,不用对内部 3.同时获取深度型.扰能力强.取几何信息.参数进行标定.图像和彩色图像.1.需要采用 1.测量速度慢； 1.对光照的要求较 1.深度测量系统 1.受环境的影响 1.深度图中含有算法来修补 2.不适用室外高,需要复杂的记误差大;较大;大量的噪声；漏洞;场景.录装置; 2.灰度图像对比 2.计算量较大, 2.对单张图像的缺 2.得到的三 2.涉及到大口径度差、分辨率低;实时性较差；重建效果较差.维点云数据的光学部件的消 3.搜索空间大、量非常庞大,像差设计、加工效率低;点而且还需要和调整. 4.算法扩展性差,对其进行配空间利用率低.准,耗时较长；3.价格昂贵.1.2基于被动视觉的三维重建技术1.2.1根据相机数目分类基于被动视觉的三维重建技术是通过视觉传感器(一台或多台相机)获取图像序列,进而进行三维重建的一种技术.这种技术首先通过视觉传感器(一台或多台相机)获取图像序列,然后提取其中有用的信息,最后,对这些信息进行逆向工程的建模,从而重建出物体的三维结构模型.该方法的优点是能够应用于各种复杂的环境中,对主动视觉法具有很好的补足.另外,它具有价格较低,操作简单,实时性较高,对光照要求较低以及对场景没有要求的优点,容易实现;不足的是重建精度不是很高.由于主动视觉方法受环境及设备等因素的限制,近几年,人们投入大量精力用于被动视觉方法的研究上.根据相机数量的不同,被动视觉的三维重建技术可以分为单目视觉、双目视觉和多目视觉,这一部分将重点从相机数目的角度对被动视觉的三维重建技术进行总结和分类.1.2.1.1单目视觉法单目视觉是仅使用一台相机进行三维重建的方法,该方法简单方便、灵活可靠、处理时间相对较短,而且价格便宜,使用范围比较广,能够使用在三维测量和检测等领域.为了进一步表示空间中任意一个三维点P在世界坐标系转换到二维图像坐标系之间的关系,关系坐标可以表示为:uv1=f x0u00f y v0001·R t01X WY WZ W1(5)其中,(X W,Y W,Z W)为空间中的三维点;(R t)称为旋转矩阵和平移向量;f x和f y是摄像机在两个方向上的焦距;(u0,v0)是摄像头主点在图像坐标系下的坐标;(u,v)是图像坐标系下的坐标;从而通过式(5)可以求解出任意空间一点的三维坐标.基于单目视觉的三维重建流程如图6所示.单目视觉主要提取图像中的亮度、深度、纹理、轮廓、几何形状、特征点等特征信息.由于这些特征信息已经在文献[68]中详细阐述过,为了使相关研究人员以及读者能够更好地了解发展趋势以及能够清楚它们之间在三维重建中的优缺点,这一部分简要的概述图像中所包含的特征信息.1)明暗度恢复形状法明暗度恢复形状法,简称SFS(Shape from shading),即通过分析图像中的明暗度信息,利用表面的反射模型,获取物体表面的法向信息,从而恢复出物体的三维轮廓,图像在(u,v)处的像素强度4期郑太雄等:基于视觉的三维重建关键技术研究综述637I uv 可以表示为:I uv =R I (ρ,n,s,v )(6)其中,R I 表示反射图;ρ为表面反射率;n 是表面法向量;s 表示入射光方向;v 表示反射光方向.明暗度恢复形状法的概念最早由Horn [69]于1970年提出.1989年,Penna [70]提出了PSFS (Per-spective shape from shading)方法,这种方法其实就是用透视投影替代正交投影的明暗度恢复法.1994年,Bakshi 等[71]提出了使用非朗伯特模型的明暗度法.2008年,Vogel 等[72]综合以上两种方法又提出了基于非朗伯特模型的PSFS 方法.图6基于单目视觉的三维重建流程Fig.63D reconstruction process based onmonocular vision2)光度立体视觉法虽然SFS 可以从单幅图像中获取物体的三维信息,但是其信息量比较少,而且重建出来的三维模型的效果也不是很好.于是,Woodham [73]于1980年对明暗度恢复形状法的不足进行改进,提出了光度立体视觉法,简称PS (Photometric stereo).光度立体视觉法首先将单个摄像机固定在目标物体的正上方,然后通过光源发出的光线从不同的角度射到目标物体的表面,最后通过摄像机获取多幅图像,从而得到图像的灰度值与目标物体的关系以此来恢复三维物体的形状.随后,许多研究人员在光度立体视觉法的基础上又有了进一步的研究.2003年,Noakes 等[74]在光度立体视觉法中提出非线性与噪声减除的方法.2004年,Horovitz 等[75]在光度立体视觉法中引入了控制点和梯度场的概念.2005年,Tang 等[76]使用可信度传递与马尔科夫随机场[77]的方法对光度立体视觉法进行了优化.2007年,Sun 等[78]采用非朗伯特模型的光度立体视觉法.2009年,Vlasic 等[79]提出了使用多视角进行三维重建的方法.2010年,Shi 等[80]提出了自标定的光度立体视觉法.Morris 等[81]使用了动态折射立体法对物体表面进行三维重建.Higo [82]提出了对非刚性不规则物体进行三维重建的方法.这些方法在一定程度上提高了三维重建的精度.这种方法可以用亮度方程进行表示:I (x,y )=k (x,y )×N (x,y )×S (7)其中,I 为图像亮度;S 为光源向量;N 为物体表面的法向量;k 是由物体表面反射系数、光源强度、摄像机对光敏感度共同决定的系数.光度立体视觉法在不同光照的条件下通过摄像机拍摄多幅图像,再根据不同图像的亮度方程进行联立,从而求解出物体表面的法向量,进而恢复物体的几何形状.3)纹理法纹理法简称SFT (Shape from texture).这种方法通过分析图像中物体表面的纹理大小和形状,来获取物体的三维信息,进而重建出物体的三维模型.纹理法分为两种,一种是基于频谱分析的方法,这种方法主要通过频域变换分析纹理单元的谱信息来恢复物体表面的法向,利用这些法向重建出物体的三维模型.1988年,Brown 等[83]采用傅里叶变换对物体的纹理进行了三维重建.2002年,Clerc 等[84]使用小波变换对物体表面进行了纹理分析和三维重建.另外一种则是在正交投影条件下基于后验概率分布的方法,这个方法是由Wiktin [85]于1981年最早提出的.2010年,Warren 等[86]为了使重建效果有进一步的提高,采用了透视投影模型对Wiktin 的方法进行了改进,通过实验验证了这种方法的可行性.4)轮廓法轮廓法简称SFS/SFC (Shape from silhou-ettes/contours).该方法主要是通过一个相机从多个角度拍摄图像来获取物体的轮廓信息,通过这些轮廓信息恢复物体的三维结构模型.轮廓法又可以分为体素法[87]、视壳法[88]和锥素法[89−91]三种.采用轮廓进行三维重建是由Martin 等[87]于1983年首次提出的方法,这种方法首先将物体所在的三维几何空间离散化为体素,然后再使用正向试探法,消除投影在轮廓区域以外的体素,进而可以获得物体的三维信息.为了进一步研究轮廓法的相关。

基于人工智能的视觉盲人辅助导航系统设计与实现导言：随着科技的不断发展，人工智能技术被广泛应用于各个领域，其中之一就是视觉盲人辅助导航系统。

这一系统的设计与实现可以极大地改善盲人朋友的出行体验，帮助他们在不熟悉的环境中快速、安全地导航。

本文将详细介绍基于人工智能的视觉盲人辅助导航系统的设计与实现。

一、系统概述基于人工智能的视觉盲人辅助导航系统是一种利用计算机视觉和语音识别技术来帮助盲人朋友实现室内、室外导航的智能系统。

该系统主要由摄像头、计算设备、语音识别模块和导航算法等部分组成。

摄像头用于捕捉周围环境的图像信息，计算设备用于图像处理和算法运行，语音识别模块用于输出导航指令。

二、系统设计与实现1. 图像处理与目标检测为了帮助盲人理解周围环境，系统需要对摄像头捕捉到的图像进行处理和分析。

图像处理技术可以包括图像滤波、边缘检测、颜色分割等步骤，以提取图像中的相关目标信息。

目标检测算法可以使用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN），用于识别出人、门、楼梯等重要的导航目标。

2. 实时定位与建图在导航过程中，系统需要实时获取盲人的位置信息，并根据这些信息生成室内或室外的导航地图。

实现这个功能，可以使用传感器技术，如陀螺仪、加速度计等，结合SLAM（同时定位与建图）算法。

这样，系统可以不断更新地图，提供准确的导航线路。

3. 语音交互与导航指令语音交互是该系统的重要组成部分，通过语音模块，系统可以实现和用户的语音交流。

例如，当用户需要指定目的地时，他可以用语音交互告诉系统。

系统还应具备语音合成技术，将文字转换为语音输出，以传达导航指令给用户。

4. 导航算法与路径规划为了提供最佳的导航路线，系统需要使用导航算法和路径规划技术。

常见的算法包括A*算法、Dijkstra算法等，路径规划依赖于地图信息和用户目的地。

这些算法和技术能够根据用户的要求和环境条件，计算出最佳路径，并为用户提供导航指引。

5. 用户界面与反馈系统的用户界面应该设计简洁易用，以方便盲人朋友进行操作。