卷帘式快门CMOS数字相机测速算法

为精简相机测速成图像的处理过程, 在研究卷帘式快门相机的工作原理及特点的基础上, 建立了三维空间目标与相机成像目标间的透视投影模型, 并对空间运动目标和平面运动目标的测速算法进行了详细的理论推导和实验测试。结果表明, 采用卷帘式快门CMOS数字相机的测速方法可准确测量平面运动目标的位姿和速度, 测试结果可靠, 测速精度误差在允许范围内（3%）, 在未来的交通监管领域有广阔的发展空间和应用前景。     

基于改进遗传优化算法的线阵相机标定方法

在手机玻璃盖板的缺陷检测中,为了获得缺陷特征明显的高精度图像,不仅需要搭建高质量图像采集系统,而且需要对线阵相机进行精密标定.结合工业现场需求,本文提出了一种基于改进遗传优化算法的线阵相机标定方法.在已有线性扫描模型的基础上,引入线阵扫描图片图像畸变矫正,推导了新的标定参数.在已有无畸变矫正的线性解析解基础上,引入遗传算法进行新参数的求解优化,实现了新标定参数的非线性求解.实验结果表明,与不加入图像畸变矫正的求解方法相比,所提方法具有更高的测量精度.      

基于机器视觉的工程机械行走速度测量方法

为实现工程机械实际行走速度的实时在线检测,通过建立一种基于机器视觉的间接测速模型,把摄像机安装在行走的工程机械车辆上,并对摄像机进行标定确定出摄像机内外参数;在工程机械实际行走过程中实时采集前方路面的连续帧图像进行光流分析,根据运动主方向原理来建立光流运动方向;实验采用一种基于改进的金字塔式Lucas-Kanade光流算法计算出路面连续帧图像的光流速度;统计出所有图像间的平均光流速度后,根据标定所得的摄像机参数、图像坐标与世界坐标的关系计算出实际行驶速度。测试结果与实际速度比较得出误差为1.45%,结果表明该方法能精确反映工程机械的实际行走速度。     

基于面阵CCD的快速曝光图像采集系统

为了实现高速运动物体的高品质实时检测,提出一种基于面阵CCD的快速曝光图像采集系统的设计方法。采用VSP01M01作为驱动芯片,在外触发模式下,在同一帧图像的读出脉冲之前进行曝光,以FPGA作为图像采集系统的控制核心,完成对快速运动图像的快速采集。实验测试表明,系统具有性能稳定、数据传输实时性强、图像品质高,快门时间最快可达10-4s,充分满足了工业现场对相机采集快门速度的要求,此系统已在以直线电机为运动载体的轴承检测中实现。     

一种适用于广角、鱼眼及折反射系统的标定方法

采用畸变-2D标定板的方法进行摄像机标定,基于多项式摄像机模型,使用图像投影描述为泰勒级数展开的标定方法,并通过非线性最小二乘拟合的方法求解得到相机的内外参数,对其方法进行了扩展和优化。实验结果表明该标定方法可以应用于广角、鱼眼以及折反射图像系统中,并能够获得较高的标定精度。     

印鉴真伪鉴别时的相机畸变的标定算法

在银行业务中需进行印鉴真伪鉴别 ,然而 ,印鉴真伪鉴别系统的网络化实现有赖于相机的畸变标定 .鉴于银行业务要求 ,相机畸变的标定方法必须具有快速、可靠的特点 .为此 ,引入平行的L重Jacobi迭代法来实现相机畸变标定 ,这样可大大地提高标定速度 .     

一种Kannala模型的鱼眼相机标定方法优化

针对鱼眼相机自身大视场、超短焦距等特点,使传统的基于小孔成像模型的相机标定算法无法实现其标定这一问题,提出了一种基于传统Kannala模型的鱼眼相机标定优化方法。首先研究了鱼眼相机的相机成像模型和畸变类型,并在传统Kannala模型基础上,建立分段多项式逼近模型实现原模型优化。其次根据传统Kannala模型和优化模型分别获得相机内参数和畸变系数,并通过内参数和畸变系数获得畸变校正图像。最后对得到的畸变校正图像利用反投影误差和多视图立体视觉三维重建分别定量和定性分析算法的优越性。相机检校反投影误差分析及三维重建可视化效果证明了所给优化模型相机标定的有效性。     

基于插值细分的机械臂手眼标定算法

由于固定视点下的工作平面大、相机畸变明显且采集环境复杂,机械臂与相机之间坐标耦合的标定精度不够,为解决该问题,提出一种对图像坐标系与机械臂基坐标系进行直接标定的方法.该方法通过对采集到的标定点进行插值细分拟合畸变曲线来消除相机畸变,构建图像坐标系与机械臂基坐标系的直接转换关系.该方法规避了传统算法中过度依赖相机位姿矫正、畸变矫正等算法导致的误差问题,实现了平均误差在1mm以内的高效率、高精度手眼标定.     

一种线阵相机镜头畸变的标定方法

为实现线阵相机中镜头畸变的精确标定,提出了一种新的标定模型,并在实际应用中对标定模型进行了简化。根据等间距共线特征点的成像特性,通过比较两种畸变算法的差异,用非线性优化方法实现了镜头畸变参数的标定。实验结果表明,简化模型的标定结果与标准模型的标定结果相一致,标定后相邻特征点之间的距离变得更为均匀,校正后图像的最大形变量不高于0.5像素,校正精度不低于9μm,与传统的标定方法相比,该标定方法具有较好的稳定性。     

基于运动轨迹的单目相机位姿自标定方法

为了减小轨迹图像分析中的透视效应,使用提取出的运动平面目标特征点,基于相机小孔成像模型与目标特征点运动约束,构建了一种相机位姿的自标定模型来标定相机位姿.通过标定的相机位姿,可将轨迹进行重投影,实现了将轨迹图像校正为正投影图像.实验结果表明:本标定模型使用跟踪到的运动目标进行相机标定,相机位姿的标定精度优于张正友标定法.     

数码航空摄影测量中相机的检校

通过分析数码相机的误差来源,讨论了测定数码相机畸变差的原理与方法,主要包括相机检校的数学模型、检校场的建立、畸变参数的解算与畸变差的改正,并通过实例应用证明了检校的高精度性、可靠性与可行性。     

基于数码相机图像的三维重构

针对传统三维坐标测量方法的局限性，提出了利用数码相机对物体进行三维重构，达到对物体进行非接触测量的目的．采用标准图像法对数码相机内部和外部参数分别标定，与传统的相机标定相比，简化了求解的复杂性．基于同一物体的两幅图像，给出了其三维重建理论和算法．并举例说明了三维重构的具体实现步骤和方法．     

基于非成像模型的摄像机校准方法

作为摄影测量关键部件的摄像机,其校准精确度直接影响了整个测量系统的测量不确定度．通过对常规摄像机校准技术的研究,发现基于内参数成像模型的校准方法会因为内参数综合优化的相关性干扰和非线性求解的不确定性使校准的畸变参数不稳定,且无法修正由镜头透镜组制造中的曲率变化非连续平滑等造成的非模型化畸变．结合航空摄影测量光学实验室方法与垂线法,以摄像机的成像原理为依据提出基于非成像模型的校准方法,以实现逐像元（甚至亚像素级）畸变的细化修正．实验表明,该校准方法的角度测量精度为±5″,系统不确定度为10×10-6,并可适用于所有的相机和镜头．     

一种基于陀螺仪优化参数的视频校准方法

对卷帘快门相机拍摄的视频序列中运动目标产生的图形畸变进行校正,校正参数由时间来限制与补偿,并考虑了相机与陀螺仪的相对位置以及陀螺仪偏差等因素。采用非线性最小二乘优化来估计参数,使用对称传输函数作为成本函数。初始化了相对位置与时间补偿,并提出一个稳定的误差范数来剔除异常值。将模型应用于搭载陀螺仪的卷帘快门相机所拍摄的视频,通过参数的初始化校准,得到的稳定参数可以有效地校正视频。实验表明,该方法适用于不同的运动模式以及残差矢量,并且误差范数的选择对结果的精确性有较大的影响。     

基于双目视觉技术的物体深度信息的提取

传统的双目匹配算法得到的数据是左右视图匹配点的二维坐标;但二维坐标将丢失物体的三维深度信息。提出一种利用视差原理在世界坐标系内计算该物点在现实中所对应点的三维坐标的新方法。该方法分为三部分:第一部分为双目相机的标定,包括内参(主点、焦距、径向畸变、不垂直因子)以及两相机之间的外参(旋转矩阵和平移矩阵)。第二部分为特征点的提取与匹配,特征点的提取则是利用SIFT算子提取左右视图的特征点,匹配则是将两视图中的对应点(现实中为同一点)利用SIFT算法进行匹配。第三部分为物体深度信息的计算,利用双目相机的视差原理和已经得出的双目相机的参数进行空间还原得到相应的左右视图投影投射矩阵,结合空间几何线性关系计算出该点在世界坐标系的三维坐标,从而得出其深度信息。     

基于液晶标靶的坐标测量方法

提出一种基于液晶标靶的坐标测量方法.通过最小二乘优化的方法确定摄像机主点与坐标测量头的坐标转换关系,结合摄像机外参数确定测量头的三维坐标,将摄像机用于光学三维坐标的测量,提出了相机移动时的坐标变换公式和移动距离的计算方法.实验结果表明,平面标靶标定点数量显著增多,可精确提取标定点,摄像机的标定结果更加准确.该方法简单、可靠,可以准确的得到光学坐标测量结果.     

基于多层前馈型神经元网络模型的摄像机定标算法

针对传统线性、非线性摄像机定标算法的鲁棒性,提出了基于多层前馈型神经元（MLFN）网络模型来替代传统精确的摄像机定标数学模型,MLFN网络模型作为层状网络可实现任意维复杂的输入／输出映射,对于无需计算摄像机构,外参数的应用场合,该模型提供了一种实用且有较好鲁棒性的摄像机定标算法,同时为了补偿摄影机非线性畸变,把图像按畸变程度分割成两个区域,分别建立各自基于MLFN网络的摄像机定标模型,实验表明,该方法有效补了畸变,并提高了模型精度,给出了基于MLFN网络模型摄像机定标算法实验,验证了该模型的有效性。     

基于视觉测量障碍位置的车载摄像机标定

障碍位置的视觉测量是车辆辅助驾驶系统研究的一个重要领域,而视觉测量的关键是对车载摄像机的标定。通过比较分析视觉测量中摄像机光轴中心线与景物面之间的几何关系,针对车载摄像机提出了以标定点在图像上均匀分布成网格状进行标定,利用网格插值建立图像坐标和实际坐标之间的映射关系,即车载摄像机的标定模型。经验证该模型简单、精度高,能够有效地测量出障碍的位置信息,适用于车载摄像机的标定。     

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...