基于正交消影点的摄像机标定方法

利用3个正交方向的消影点在图像平面上提供的几何关系,首先计算出主点坐标,然后根据正交方向上的消影点与消影线对绝对二次曲线的像的约束方程,计算出其余参数;方法原理简单,只需要一幅图像就可实现摄像机内参数的求解;结果表明,方法具有较高的精度和较好的稳定性。     

一种基于等腰梯形的摄像机自标定方法

给出一种基于等腰梯形的摄像机自标定方法.给定k(k≥6)幅包含等腰梯形的图像,分别检测梯形的4条边,计算梯形平行边方向上的消影点和4个角点.根据射影几何中的调和共轭理论,确定梯形2条平行边的中点.利用正交方向上的消影点对绝对二次曲线C的约束,建立(k-1)个关于C的方程,对解C进行Cholesky 分解,从而获得摄像机内参数.实验结果表明,所提方法具有较高的定标精度.该方法不涉及图像匹配,无需等腰梯形的大小和位置等几何信息,原理简单.     

由任意平行四边形确定摄像机内参数的方法

摘要： 根据交比与角度之间的联系,提出了一种由任意平行四边形标定摄像机内参数的线性方法.采用关于空间平面上平行四边形的2种不同方案,运用拉盖尔定理和交比不变性原理,计算2个圆环点的图像坐标,再利用圆环点在绝对二次曲线上这一特点来线性标定摄像机内参数,完成标定只需3幅图像.文章将以往通过正交直线求圆环点的方法进行了扩展,采用任意斜交直线也可求圆环点,因而具有更广泛的适用性.模拟实验和真实图像实验均证明了该方法的可行性.     

基于主动视觉的摄像机线性自标定方法

讨论了一种基于主动视觉的摄像机线性自标定方法,在摄像机为完全的射影模型,即畸变因子(skew factor)存在时,通过控制摄像机作一次纯轴向运动和3组两正交运动即可线性地标定出摄像机的所有5个内参数.当摄像机为四参数模型,即畸变因子为零时,只需控制摄像机作2组两正交运动即可线性标定出其4个内参数.模拟实验和真实图像的实验结果表明,该方法能够比较准确地标定出摄像机的所有内参数.     

一种鲁棒的摄像机标定方法

提出一种基于圆环点的摄像机标定方法,该方法无需已知模板的任何物理度量,即可线性求解出摄像机的内参数矩阵,完全摆脱了匹配问题.并给出了在不增加任何已知条件的基础上求解外参数的线性方法.模拟与图像实验结果表明,该方法在精确度和鲁棒性上较已有方法都有较大提高.     

一种基于矩形的摄像机自标定方法

提出了一种求解摄像机内参数的方法.首先从空间单个矩形的图像获得含参数r的圆环点图像,其中,r为该矩形的长宽比;进而根据圆环点对摄像机内参数约束获得一组非线性方程;通过求解一个次数为3的多项式方程的正根,把非线性方程组转化为线性方程组,从而确定摄像机的内参数.同时,给出了此约束方程组具有惟一解的充要条件.实验结果表明,所给出的方法具有较高的求解精度.     

基于摄像机模型的运动车辆车道偏离检测

针对车道偏离检测中较难解决的车载摄像机标定问题,从分析摄像机成像模型入手,根据图像中3条或3条以上车道线的消失点位置以及车道线斜率关系,在道路现场调整摄像机安装位置,以实现对摄像机外部参数的直接设定,从而避开了繁琐的摄像机参数标定过程.同时,推导出图像内车道线斜率比与车道偏离程度的简单函数关系,该函数与摄像机内外参数无关.因此,行车过程中只需测量图像中车道线的斜率,即可计算出车辆当前的车道偏离量.现场试验结果表明,在车辆直行时采用该方法测得的车道偏离率与手工实测结果相比,其相对误差小于5%,具备了较高的检测精度.     

一种基于圆的摄像机线性自标定方法

摄像机标定方法是从二维图像中获取三维信息必不可少的步骤。本文提出了基于灭点的自标定方法。该方法的平面模板要求圆内有3组两两正交的直径,从3个或多个不同的方位摄取平面圆模板的图像。由3组两两垂直得到三组正交灭点,从而线性的求出摄像机的5个内参数。模拟图像和真实图像实验表明,该方法能准确、可靠地估计摄像机的内参数。     

基于移动机器人两步法的摄像机标定

利用透镜成像理论建立摄像机数学模型,提出一种全面考虑镜头的径向畸变和切向畸变的简单、快速的摄像机参数标定和修正方法,利用图像中心附近点畸变量较小的性质,对摄像机内、外参数进行标定.实践证明,该方法能快速、方便地对摄像机系统进行标定和相差修正,具有良好的精度和稳定性.     

基于遗传算法的摄像机标定

为提高摄像机标定的精度, 提出一种基于遗传算法的2D棋盘格摄像机标定方法。 通过对棋盘格图像的参考角点的提取, 计算参考点的图像坐标, 从而求解摄像机的内部参数及相应的外部参数初始估计值。并利用遗传算法对摄像机内参数进行优化, 通过一代代的进化、 选择、 变异, 最终收敛得到最优解。仿真结果表明, 该方法得到的平均投影误差为0.255 9像素, 标准差为0.139 3像素, 可有效地提高标定精度。     

从5个控制点确定摄像机内参数与方位

主要讨论摄像机在运动过程中其内参数是未知的且可以发生变化时 ,如何通过5个控制点以及它们的图像点 ,来求解所对应的内参数和方位 .证明了下述结论 :已知摄像机平移运动前、后的两幅图像间的基本矩阵 ,当 5个控制点中任意 4个点均不共面且摄像机运动前、后两光心的连线不通过任一个控制点时 ,则可线性地确定摄像机运动前、后所对应的内参数和方位     

基于场景模型的双目相机动态检校方法

提出了一种基于场景模型的双目相机内、外方位元素的动态检校方法.初始检校过程构建了场景全局三维模型并以此为基础分别初步解算内、外方位元素,然后进行联合优化;更新检校过程利用已建立的场景模型,恢复场景模型与影像的关联,再通过联合优化更新相机的检校参数.实际场景实验验证结果表明:该方法的检校完整度优于基于即时定位和地图构建(SLAM)的检校方法,精度优于传统棋盘格检校方法.     

基于立体靶标的摄像机标定方法

为获取视觉测量系统中二维图像到三维空间位置的变换关系,提出一种基于立体靶标的摄像机标定方法.针对无畸变小孔成像模型,使用最小二乘法求解初始投影矩阵后通过LM准则对其优化;根据多张图像对应的投影矩阵,求解摄像机内参数及各相应外参数;引入二阶径向畸变模型,建立理想图像坐标和实际图像坐标间的方程求解初始畸变系数;使用LM准则...     

基于图像的3D场景重建

给出了用DSP实现基于图像的3D场景重建的方法和步骤.3D场景重建主要由摄像机标定、图像采集和基于图像的重建3个部分组成.在摄像机标定中,使用摄像机作为测量装置来确定它的内部和外部参数,比对摄像机直接进行测量更为方便;利用摄像机、SEED-VPM642实时图像处理应用平台和PC机构成的系统进行图像采集,DSP芯片与PC机的图像传输采用PCI通信实现;采用体素着色(Voxel Coloring)方法实现3D场景重建,使现实物体在计算机虚拟世界中得以重现.     

基于机器视觉的平面夹角测量方法

为解决制造、建筑等领域中的平面夹角实时测量问题,提出了一种利用机器视觉的非接触式平面夹角测量方法.该方法首先在两待测平面上分别标记出一个圆及其圆心,测量时仅需使用一台已知其内部参数的数字相机,在空间任意位置进行一次拍照,获得圆心和部分标记圆图像即可;然后通过最小二乘法拟合出各平面上圆图像的方程及其圆心的图像坐标,即可确...     

基于混沌的图像加密技术进展

由于图像有数据量大、冗余度高的特性,使得图像加密不同于文本加密.混沌系统对初始条件和参数的极度敏感性,使得它广泛应用于加密研究中.首先对传统的图像加密技术进行了总结,而后综述了基于混沌系统的图像加密技术的最新进展,分析了不同加密技术的优缺点,并对混沌加密的应用前景进行了展望与分析.     

Mechanical Simulation of Hierarchical Micro-Nano Structure of Butterfly Wings

The ridge-cross rib microstructures of Carystoides escalantei butterfly wing scales have been reproduced by 2 D and 3 D models via the ANSYS software, and the structural analyses under tensile and bending deformation, as well as the relative failure analyses are performed for those models. It has been found that the curved model in which the ridges acted as triangular prisms while the cross-ribs acted as bend cuboids could simulate the real scale configuration more accurately. Besides, it also shows much more even stress distribution under deformation and better mechanical properties than the rectangular one, in which both ridges and cross-ribs are modeled as regular cuboids.     

基于经验模态分解和核主成分分析的SAR图像相干斑抑制

结合经验模态分解(EMD)与核主成分分析(KPCA)方法,针对SAR图像提出一种改进的相干斑抑制算法。首先将SAR图像进行对数变换和均值调整后进行经验模态分解;然后利用KPCA进一步去除各层本征模态函数(IMF)中的噪声,具体方法是根据斑点噪声的统计特性和零均值高斯白噪声IMF的能量分布模型,近似计算各层IMF中噪声能量所占比例,据此选择合适数量的主成分重构IMF;最后对经过KPCA处理的IMF进行累加重构得到去噪SAR图像。实验结果表明,与另外两种EMD图像去噪算法相比,本文提出的方法在相干斑抑制效果和图像细节信息保持能力两方面都有较好的提高。