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公开(公告)号：CN105809689B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201610133333.0
申请日：2016-03-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了基于机器视觉的船体六自由度测量方法，将RGB三种颜色的标志物贴在目标船上，船体运动时，标志物随之而动，在不同位置安装两个相机，调整相机角度，使其拍摄范围覆盖标志物的运动范围，相机进行图像采集；将相机采集的图像经过预处理，采用基于RGB颜色占有量的分割算法进行图像分割操作后得到得到边界参数，符合条件的特征点全部包含在边界范围内；采用双目三维重构方法得到特征点的三维坐标值；对船体的六个自由度进行分解，已知任一时刻特征点的三维坐标P(x,y,z)和下一时刻的坐标P′(x′,y′,z′)，得到分别对应于船体运动的平移向量T(Δx,Δy,Δz)和旋转向量R(α,β,γ)。本发明实现了实时，非接触式船体在规则波及不规则波中运动的六个自由度的测量，且精度达到工程需求。
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公开(公告)号：CN105809689A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610133333.0
申请日：2016-03-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G01B11/002 , G06T2207/10016 , G06T2207/10024 , G06T2207/30204
Abstract: 本发明公开了基于机器视觉的船体六自由度测量方法，将RGB三种颜色的标志物贴在目标船上，船体运动时，标志物随之而动，在不同位置安装两个相机，调整相机角度，使其拍摄范围覆盖标志物的运动范围，相机进行图像采集；将相机采集的图像经过预处理，采用基于RGB颜色占有量的分割算法进行图像分割操作后得到得到边界参数，符合条件的特征点全部包含在边界范围内；采用双目三维重构方法得到特征点的三维坐标值；对船体的六个自由度进行分解，已知任一时刻特征点的三维坐标P(x,y,z)和下一时刻的坐标P′(x′,y′,z′)，得到分别对应于船体运动的平移向量T(Δx,Δy,Δz)和旋转向量R(α,β,γ)。本发明实现了实时，非接触式船体在规则波及不规则波中运动的六个自由度的测量，且精度达到工程需求。
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公开(公告)号：CN106650755A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611221227.4
申请日：2016-12-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06K9/4652 , G06K9/3233 , G06K9/34 , G06K9/6223
Abstract: 本发明属于一种图像处理领域的特征提取方法。本发明包括：粗定位过程包含以下步骤：对采集到的图像进行降采样，采样倍数为4倍；将图像由RGB颜色空间转换到LAB空间，并去掉L通道；建立颜色特征库，采集目标颜色信息并保存，对图像中的颜色利用K‑means算法进行聚类分析；目标图像与颜色特征库进行匹配，确定最佳匹配位置，实现粗定位等。本发明所述方法包括一种将图像粗定位和精确定位相结合的改进彩色图像特征匹配方法。粗定位中的金字塔降采样方法使得图像的分辨率降低了4倍，但图像中的颜色信息都还保留，彩色图像处理速率却大大提高，改善了以往彩色图像处理速度慢的缺点，实现了彩色图像处理的实时性。
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