1) stereoscopic neuro vision
立体神经视觉
3) neuro vision
神经视觉
1.
A 3D object recognition method using neuro vision is presented based on the research of intelligent assembly system.
根据智能装配系统的实际要求，提出了一种利用神经视觉进行三维物体识别的理论和方法，在利用立体象对重建物体的三维外形的基础上，建立物体的区域图，利用物体的三维矩及其不变性来构造代表物体的特征矢量。
5) stereoscopic vision
立体视觉
1.
The realization of stereoscopic vision based on the stereoscopic display;
基于立体显示器的立体视觉实现
2.
A comparative research on the differences of stereoscopic vision for the students of primary middle school pre-and post-physical education classes;
初中生体育课前后立体视觉变化的比较
3.
Clinical study of contrast sensitivity and stereoscopic vision in myopic eyes after laser in situ keratomileusis
近视眼患者LASIK术后对比敏感度和立体视觉的临床研究
6) stereo vision
立体视觉
1.
Calibration method for stereo vision sensor based on spatial points;
空间点的立体视觉传感器标定方法
2.
Four step pretreatment method for stereo vision;
立体视觉的四阶段预处理方法
3.
Modified stereo vision calibration method for construction robot;
改进的工程机器人立体视觉标定方法
补充资料：立体视觉
立体视觉
stereo vision
点P(x刁，:)在I一及Jr上的位置PI(x一沙l)及l，:(xr，夕r)，即可由公式一。生粉黑笋一占左晋岁普梦二一。厂共下 、JI一工r夕计算得到有关P点的三维坐标值x，y，z。如果三维物体表面的许多点都可按上面方法求得其三维坐标，那么，有关此物体的三维信息就可以认为是得到了。‘! Q一yx右镜头左镜头左图象右图象Pl(xI，”》P:(x，，多) 图1立体视觉原理图 立体视觉技术中最困难的问题之一是所谓“对应点匹配”。空间点P在图象上的位置九及Pr是两个点，它们对应于同一空间点，故称为对应点。如何从一幅图象上的点PI(或Pr)寻找在另一幅图象上相对于同一物点的点Pr(或Pl)的技术问题，称为对应点匹配问题。 解决对应点匹配问题的方法一般可分两类。一为相关匹配方法:在待匹配的图象中选取一批候选的匹配对应点，从中选出对应点图象邻域间相关系数为最大的点，作为被匹配的对应点。二为搜索匹配，它是根据摄象机和物体的位置关系，物体本身的几何形状特征等约束条件，在两幅图象中搜索满足最优约束条件的点，作为对应点。尽管原理比较简单，但由于实际图象中需要计算的对应点的数量比较大，计算量及搜索的范围迅速增长，造成计算时间长，容易错配或失配的现象，因而对应点匹配仍是一个需要研究的问题。 除了对应点匹配之外，还可以作对应边线的匹配、对应曲面投影边的匹配。通过获得点、线、边的1 ltl sh一Jue立体视觉(ster的vision)摹仿人体双眼视觉原理，利用相隔一定距离的两个(有时可用三个)摄象镜头摄取两幅(或三幅)数字图象，通过对同一物体在两幅图象上相对位置的差异，计算获得所摄空间景物的三维信息，并由此对景物进行定位、自动识别或理解的技术总称。 立体视觉的基本原理可由图1说明:设三维空间中物体为A，左右镜头拍摄的数字图象为11，Ir，镜头相间距离为b，焦距为f;那么利用物体A上某匹配，其它面上的点，需要通过一定的计算来获取其三维信息。 综上所述，完成立体视觉需要四个步骤，即:①摄取两幅(或以上)图象;②求取对应点的匹配;③利用前述公式，求取对应点的三维坐标，获取物体的全面三维信息;④根据三维信息对物体进行分割、建模、识别及理解。
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参考词条