视觉测量中一种平面标定新方法

测量用摄像机进行标定是视觉测量中的重要环节.在分析其他标定方法的基础上,提出基于平面的标定方法以及它的应用场合、精度分析等.此平面标定法完全能满足一般应用场合中快速、准确的测量要求,尤其适用于实时性要求较高的几何尺寸在线检测.当摄像机镜头畸变较小时,应用此线性标定方法可以达到与非线性标定同等的精度.     

机器视觉摄像机标定的一般正多边形方法

围绕机器视觉摄像机标定问题,该文将通常几种基于特定正多边形模型的标定方法拓展为一般正多边形模型的摄像机标定方法. 首先分析一般正多边形的平面几何性质,结合射影几何中的交比和调和共轭的性质计算正多边形各条边和正多边形内切圆心与切点连线方向的消失点. 利用消失点与光心的连线方向和形成消失点空间直线方向相同的性质建立线性方程组,从而求解摄像机内参数. 最后通过几个特定正多边形（正三角形、正四边形、正五边形、正六边形）模版的摄像机标定验证一般正多边形标定方法的正确性. 实验中还发现几种特定正多边形的摄像机标定精度不同,正五边形的标定精度最高,正四边形最低.     

基于散焦图像的大视场立体视觉标定方法

针对传统大视场立体视觉标定方法存在操作不便、精度不高、稳定性差的问题,提出基于散焦图像的大视场立体视觉标定方法.首先,在立体视觉系统和大视场测量位置之间选定一个位置作为小视场散焦位置,利用在此位置处采集的靶标图像,实现摄像机内参标定;其次,利用大视场测量位置处采集的靶标图像,实现立体视觉外参标定;最后,通过实验室标定实验和直升机桨叶运动参数测量实验进行了验证.结果表明,该方法操作方便、精度高、稳定性好,在4.6 m×2.3 m的视场范围内,测量靶标上特征点间距为505.00 mm的两个点,平均误差为0.647 mm,均方根误差为0.780 mm,能够满足直升机桨叶运动参数测量的现场标定以及测量精度要求.     

双摄像机三维成像系统参数的标定和优化算法

通过分析双摄像机三维视觉系统的成像视觉过程,建立了包括镜头畸变因素在内的成像过程数学模型,推导了模型参数的求解方法,提出了标定过程的具体实现方法.在此基础上,同时结合双摄像机系统的成像视觉两个互逆过程,提出了一种标定参数的快速优化方案,利用视觉过程所提供的更多信息,从标定的最终目标——提高视觉过程的角度,优化成像过程的模型参数,以更准确地反映视觉系统的信号变换过程,提高三维视觉精度.实验表明,上述方法可以有效地同时提高双摄像机成像模型的标定精度及提高三维视觉系统数据的采集精度,并且优化算法迭代收敛速度较快.     

卫星导航系统与气压高度计的信息处理与融合

提出一种卫星导航系统与气压高度计的高度数据融合算法. 利用ARIMA(autoregressive integrated moving average)模型信号降噪技术对卫星导航系统和气压高度计的高度信号进行降噪处理. 建立高度测量系统的状态方程和量测方程,并结合卡尔曼滤波对高度数据进行第1 次融合,再利用递推加权最小二乘法对高度数据进行第2 次融合,得到精度更高的飞行高度信息. 实测数据分析结果表明：该算法所获得的高度信息与气压高度计、卫星导航系统相比,标准差降低一半以上,有效地提高了测量精度,可满足飞行器对高度测量信息的要求.     

一种双天线组合导航系统基线偏差角的测量方法

双天线组合导航系统安装时,双GPS天线构成的基线方向与惯性测量单元航向轴指向之间存在一定的偏差角度,系统需要标定该偏差角用于修正两者之间的测量误差,从而保证系统输出数据的准确性。针对这一问题,提出了一种基于全站仪的基线偏差角测量方法,结合惯导测量坐标系给出了测量原理和详细计算过程。实验表明,所提出的方法能够满足系统的安装要求,工程中易于操作和实现,适用于动基座平台下组合导航系统的标校。     

一种大视场汇聚型双目立体视觉标定方法

双目摄像机汇聚型摆放易导致标记点出现散焦模糊和透视形变,使标记点定位出现偏差,在大视场环境下会引发不可忽视的标定误差,进而影响测量精度。为解决上述问题,提出了一种基于标记点定位偏差度加权的大视场汇聚型双目立体视觉标定方法。首先,利用靶标在摄像机坐标系下的位姿,计算标记点散焦模糊量和透视形变度;其次,根据标记点定位偏差度设置相应权重;最后,将标记点权重系数加入目标函数,引导标定参数优化。实验结果表明：在观测值为505 mm的情况下,该方法测距均方根误差和标准差可达0.809和0.290,不但有效提高了大视场汇聚型双目立体视觉标定精度,而且具有良好的稳定性。     

GPS/SST/SINS组合导航系统研究

提出了卫星/捷联星光/捷联惯导组合导航系统的方案和组合结构,采用改进的集中滤波对多传感器信息进行数据融合和导航状态的最优估计.该组合导航系统将捷联星光跟踪仪的姿态信息、高动态GPS的位置、速度信息与捷联惯导进行组合滤波,全面提高导航的姿态、速度和位置精度.同时该组合导航系统以弹道导弹为应用对象,设计并实现了基于弹道导弹的GPS/SST/SINS组合导航系统实时仿真平台,仿真结果表明该组合导航系统能提高导弹的导航精度,滤波算法稳定可靠.     

基于H.264编解码UDP协议网络摄像机的实现

论述了UDP协议的工作原理,以开源H.264算法为核心,研究了H.264编解码算法在PC机及编码算法在DSP芯片上的应用.实现了基于UDP协议的PC和DSP的T264编解码网络摄像机的功能,获得了良好的效果.     

机器视觉辅助的无人机空中加油相对导航

为准确获取无人机空中加油对接阶段的相对位姿信息,提出了一种机器视觉辅助的INS/GPS/MV 组合导航方案,研究了机器视觉图像的特征点提取与匹配算法. 引入相对惯导误差,建立了全局滤波器的增广状态方程,并根据杆臂矢量推导了GPS和机器视觉量测方程. 设计了基于联邦滤波器结构的全局多速率扩展卡尔曼滤波算法,以融合多速率传感器信息,并与标准EKF算法进行对比. 仿真结果表明,所提出的算法能有效融合惯导、GPS和机器视觉的测量信息,使导航参数的精度和输出带宽均满足导航系统的设计要求,有利于改善无人机的飞行品质,放宽对飞控系统的性能要求.     

用简单旋转装置实现三维相机多视角数据采集

提出一种用简单旋转装置实现单视角三维相机对物体进行多视角表面数据采集的方法.论述了基于这一方法的多视角三维相机的构造,旋转装置参数的标定,以及不同视角采集的物体表面三维数据直接通过相应的空间坐标变换关系对齐复位的方法;推导了关于旋转角度的空间坐标变换函数,分析了由旋转装置引入的多视角数据对齐复位的误差,最后给出了实例并进行了讨论.本方法构成的多视角三维相机将具有系统简单,采集过程无需附加操作和特殊要求,可确定的对齐复位精度以及全自动化的快速采集复位过程等特点.     

机器视觉系统中摄像机的神经网络定标

将传统摄影测量定标和神经网络相结合,克服传统摄像机定标中因像差等非线性因素造成稳定性不好且算法复杂的缺点。采用基于神经网络的计算机视觉定标方法,用5步法计算未知点的物方坐标。在传统摄影测量定标方法中,需要先制作定标块,其上布置一些控制点,准确测定它们的三维坐标。为保证定标精度,这些控制点必须在三维空间均匀分布,对定标块的制作和加工要求很高。本文提出采用定标板沿法线方向移动的方式代替定标块,既能达到三维效果,显著增加控制点数量,也使制作容易。实验结果表明,以该模板基于神经网络的摄像机定标方法可以获得很高的精度和稳定性。     

综合重构与正交迭代位姿估计算法

摘要： 多摄像机系统(multiple camera systems, MCS)在机器视觉领域成为研究热点. 针对MCS的位姿估计问题提出了一种新的综合重构与正交迭代算法,并引入广义摄像机模型来描述MCS以方便算法推导. 为充分利用MCS提供的冗余测量信息,将观测到的参考点进行分类,并构建了加权目标函数,综合了最优绝对定向解和正交迭代(orthogonal iteration, OI)算法的优点. 三维重构信息的引入不仅克服了OI算法的位姿模糊,而且提高了位姿估计的收敛速度和鲁棒性. 采用了自适应权值方法降低重构误差对最终估计的影响. 仿真结果验证了提出算法的有效性和优越性.     

单幅图像的三维重构视觉系统误差修正

基于改进两步法的标定思想,在三维重构中提出了一种新的视觉系统参数标定与镜头畸变修正方法。该方法利用图像中心附近点畸变量较小的性质,用中心附近点和全场视点对CCD相机和DLP投影仪的内外部参数标定和镜头畸变校正进行分离。标定过程中,所设计的带标准圆阵列的靶标和伪随机连续方形编码可以实现特征点的自动识别和匹配。实验证明,该方法能快速、方便地对视觉系统进行标定和畸变误差修正,提高了三维重构精度。     

现代相机自动曝光的附助功能

本文着重介绍自动曝光相机在光线复杂的拍摄条件下,自动曝光就隐藏着“欺骗”性,采用曝光书记、曝光补偿等相机辅助功能,就可达到精确的曝光,可促使摄影作品的质地、色彩、光线等艺术效果得到充分的展示。     

CCD摄象机快门及使用技巧

本文意在使读者了解ＣＣＤ摄像机快门原理的基础上，正确使用它，拍摄出高质量的电视图象．     

摄距、焦距画面效果

本文从电视摄像最基本的要素摄距和焦距入手，探讨画面效果，以提高拍摄质量．