采用鱼眼镜头全方位视觉的组合跟踪算法研究

本文提出了一种用于鱼眼镜头全方位视觉的组合跟踪算法,该算法将连续自适应均值漂移算法、鱼眼镜头畸变矫正算法和归一化互相关模板匹配算法相结合,解决了目标因完全遮挡或移出镜头视野后再现情况下的目标识别与跟踪问题.实验表明,该方法提高了目标实时跟踪的鲁棒性和精确度并具有较好的实时性.     

双鱼眼结构的720°全景成像系统

描述基于鱼眼镜头具有360°全景成像的特点,实现双鱼眼结构的720°全景成像系统.在鱼眼镜头的光路中插入产生90°偏折的反射面,设计出一种视场角为200°、焦距为1.16 mm、光学后焦距为5 mm的新型偏折式鱼眼全景镜头.将两只90°偏折鱼眼镜头对称排列,并成像于同一个图像芯片上.此外,图像处理器对两幅360°全景图像进行拼接处理,并生成畸变小、清晰度高的720°全景图像.该设计方案具有尺寸小,结构紧凑,双光路单芯片以及成像效果好的特点.     

基于鱼眼镜头的树高测量方法

为解决当前测量树高方法中存在测量误差大、测量不便等问题,提出一种基于鱼眼镜头的树高测量方法.该方法首先利用鱼眼镜头成像模型确立世界坐标系到图像像素坐标系的变换关系;然后以畸变系数的等距投影模型为基础,利用Scar-amuzza鱼眼相机标定方法求解参数并建立测量系统模型;最后利用图像处理技术对实验图像进行轮廓提取、分割及极值点提取,实现对树高的测量.通过所提出的测量方法对树高进行测量,实验结果表明:测量方法的测量误差在-0.196～0.195m,树高测量最高相对误差为2.75％,平均相对误差为1.505％,说明该方法有效减小了测量误差,具有很高的精确性,同时测量方法简便,可操作性强.     

基于双三次插值的鱼眼图像校正

通过标定板对鱼眼镜头成像模型参数进行标定,建立了特定鱼眼镜头图像校正模型,并应用该模型对鱼眼图像进行校正.利用双三次插值方法对鱼眼图像非特征点进行插值,校正效果良好,解决了鱼眼镜头所成影像的畸变问题,能较好地应用于视觉导航与监控领域.具体做法是:（1）利用自制的平面标定板标定鱼眼图像;（2）通过标定之后的镜头畸变参数,利用双三次插值算法将畸变的鱼眼图像还原为满足人眼视觉效果的透视图像.     

一种提取鱼眼镜头成像区域的算法及实现

使用鱼眼镜头拍摄图像变形严重,精确提取其成像区域是进行图像校正等后期处理的必要前提。针对传统提取成像区域算法对有效区域噪声敏感,实现过程复杂等缺点,提出一种改进的提取鱼眼镜头成像区域的方法。实验表明,该方法可以准确定位鱼眼镜头成像区域的圆心和半径,精度高,鲁棒性好,且实现简单,有良好的实用价值。     

基于ENCS的FMCW SAR俯冲聚束成像方法

针对弹载调频连续波合成孔径雷达FMCW SAR俯冲聚束成像的特点,通过构造全时间距离走动校正函数,完成了距离走动校正;采用谱分析的方法进行方位多普勒解模糊处理,消除方位向频谱混叠;在方位向处理中,提出一种改进的非线性调频变标算法,补偿方位空变相位误差,实现了方位向的精确聚焦.点目标仿真实验验证了理论分析与所提成像方法的有效性.     

用鱼眼镜头数码相机测试天空亮度分布

为了解决天空亮度测试中存在的同步性差和误差大的缺陷,采用带鱼眼镜头的数码相机测试天空亮度。通过对鱼眼镜头及数码相机光学特性的研究,得到从数码照片上提取被测天空元亮度及位置信息的方法,确定其曝光参数及线性亮度记录范围,并通过对相机稳定性、鱼眼镜头透光率等误差进行分析修正,获得了精度较高的天空亮度分布测试值。为采光研究及采光观测提供了重要的技术手段。     

基于圆分割的鱼眼镜头图像畸变校正算法

针对应用鱼眼镜头拍摄的图像产生了严重的畸变的问题,提出了一种基于圆分割的校正算法.该算法充分利用了鱼眼图像圆形结构这一特点,将其分割成同心圆,再利用函数法对畸变图像进行校正.微调系数的引入,使得算法更灵活,这样能根据鱼眼镜头与实际物体的距离来调整微调系数的大小,得到更理想的校正图像.Matlab实验结果表明:应用本算法能得到比较满意的校正结果,并且该算法所花费的计算时间少,使其能适用于实时监控系统.     

搭载实时全景视觉的移动机器人远程控制系统

针对传统的移动机器人控制系统存在局限性的问题,本文提出了一能实时传输全方位图像,并基于B/S模式远程控制机器人的系统.系统利用车载鱼眼镜头采集出全方位图像,通过无线通信技术将图像传到服务器,服务器能把图像实时反馈到浏览器.     

全景立体球视觉下的鱼眼镜头参数标定方法

针对鱼眼镜头拍摄图像存在较大畸变以及在设计制造过程中存在误差的问题,提出了一种对鱼眼镜头进行标定的方法.首先是对成像系统进行建模,进而对成像系统的内外参数进行标定;采用最小二乘法拟合圆的算法对图像中心进行标定,算法的仿真结果表明,该方法可以准确的对视觉系统的内外参数进行标定,径向畸变系数的标定误差范围小于0.1个像素值.