双相机系统的高分辨率重建

为获取高分辨大视场的目标图像,提出了双相机系统的高分辨重建算法. 根据小视场高/低分辨图像对,学习图像的高频特征,利用线性回归函数表征图像高分辨与低分辨的高频特征映射关系;在小波域实现低分辨、大视场目标图像的超分辨重建,使其达到高分辨、小视场目标图像的分辨率水平;设计了10组双相机系统的仿真实验,并与双三次插值、小波域插值和学习自身的重建等3种流行算法进行对比. 实验结果表明,本文算法取得了最好的重建效果,时间代价也相对较小,并且重建评价指标PSNR比传统双三次插值高约0.26.      

用于三维重构的相机标定算法

为了从物体的二维图像参数中得到三维重构模型,需要通过相机内部参数,建立真实物体与对应成像物体的关系模型,提出一种借助双平面镜进行三维重构的相机自动标定算法.通过两个普通平面镜获取被摄物体的5个不同角度二维图像投影,自动标定算法依赖物体的投影轮廓线计算相机内部参数.试验结果表明,通过相机自动标定算法获取轮廓和相机的参数信息,能有效地实现基于视觉外壳算法的三维重构.     

微光CCD相机的噪声分析与处理

分析了微光CCD图像传感器的噪声特性,针对不同的噪声源,根据相应的噪声产生原理,设计了实用的噪声抑制电路和处理电路,应用于选用ISD029AP型CCD图像传感器自己开发的微光CCD相机,有效地降低了暗电流噪声,消除了复位噪声对真正信号的影响,使相机具有良好的成像质量;为了进一步提高该相机的信噪比,提出了相应的校正算法,进一步降低了暗电流噪声,降低了CCD像素间光响应的不一致性带来的噪声,使相机的成像质量得到提高．     

利用空间正交约束的相机自标定和三维重建

提出了一种用2幅未标定的图像进行三维重构的算法.利用空间 3 组垂直方向的正交结构与其在图像平面上消失点的对应关系,线性计算出相机的内参数,再利用3组匹配线段计算相机在2个视角的运动参数,最后根据得到的相机参数采用三角测量法计算空间点的三维坐标值.该算法与利用三正交运动的主动标定法相比,把相机的正交运动约束转换成空间正交结构约束,使用简单,适应性强,可直接利用参数未知的手持数码相机拍摄图像进行三维重建.对真实的建筑场景图像进行三维重建实验,重建后的三维模型在新视点生成的图像与所观察的场景一致,重构的2个平面夹角与实际值的测量误差在1 5%~2 6%之内.     

基于图像绘制的球面全景图生成及自动拼接技术研究

提出了一种基于球面投影模型的全景图像自动拼接算法,对手持相机获得的系列照片,构建了球面全景图像.使用等距离匹配算法计算相机的焦距,以相机焦距作为球体半径,将照片图像投影至球面上.两张相邻照片拼接时,以照片的投影图像最大宽度处一个像素对应的角度(弧度)为步长,从两图像中心处开始,取一定宽度的图像块进行匹配,找到两相邻照片最佳的拼接(经度)线,实现相邻两照片的自动拼接.将系列图像的拼接结果整合,得到360°视角的全景图像;然后进行上下层全景图像的拼接,生成全视角球面全景图,效果较好.     

全景视觉图像柱面理论展开算法实现及其改进

由于理论上全景图像柱面展开算法比较复杂，在系统中占据的时间开销非常巨大，并且在展开过程中需要知道摄像头的焦距，镜头的双曲面方程等内参数，以及与相机位置关系等外参数，而这些参数在某些系统中不是固定不变的，所以理论上全景图像柱面展开方法在真实的系统中是很难应用．在介绍全景图像理论柱面展开算法的基础上，对该算法进行了优化，并对这2种算法进行了比较．实验表明采用该改进算法满足了实现实时处理的要求．     

基于FPGA 的高分辨率科学级CMOS 相机设计

针对高分辨率科学级相机应用广泛,国内需求量大的背景,设计了基于长光辰芯公司GSENSE400 图像传 感器的国产化高分辨率科学级CMOS( Complementary Metal Qxide Semiconductor) 相机。该相机系统包括基于FPGA ( Field Programmable Gate Array) 的数据采集、控制与Camera-Link 输出设计。FPGA 主要包含SPI( Serial Peripheral Interface) 配置模块、CMOS 时序驱动模块、数据采集模块、Camera-Link 数据转换模块以及串口通信模块。根据 CMOS 的时序逻辑,在FPGA 中实现了CMOS 驱动时序的设计。根据相机输出HDR( High-Dynamic Range) 图像的 数据量,同时为了简化FPGA 数据传输模块的设计,通过使用1 片DS90CR287 芯片,选用Camera-Link的base 模式 进行图像数据的传输,并实现串口对相机的控制。对该相机系统进行成像测试,实现了HDR 模式下连续输出 24 帧,2 048 × 2 048 像素,低读出噪声、高灵敏度、高动态范围图像,基本满足科学级成像条件的需求。     

一种基于双平面镜的相机标定算法

为了从物体的二维图像得到三维重构模型,需要通过相机内部参数,建立已知物点、像点对应的关系模型.提出一种基于双平面镜的相机标定算法,用两个普通平面镜取得物体5个不同角度的二维图像,通过基于颜色信息和基于区域背景差的方法获取目标轮廓,用多边形动态规划算法获取轮廓的特征点以确定各个物体轮廓的对应点,最后根据特征点得到相机内部参数.多边形动态规划算法将时间复杂度从O(n3)降低到O(n2),算法的效率得到提高.     

基于FPGA的数字认证相机设计

提出了一种基于图像半脆弱水印的数字认证相机模型,并在FPGA平台上予以实现。水印算法根据图像DCT系数在JPEG压缩过程中的两个不变特性进行设计,可以抵抗一定程度的JPEG压缩,同时检测恶意篡改并定位。模型的硬件结构在DE2-70+TRDB-D5M+LTM的FPGA多媒体开发平台上进行了设计实现,水印信息可伴随图像的采集过程实时生成和嵌入,从而在图像获取的源头保证了其可认证性。     

基于圆形阵列标定板的张氏相机标定法

提出了一种基于圆形阵列标定板的张氏相机标定法.利用大恒水星系列相机对不同方向和不同姿态的圆形特征标定板进行20次拍摄,并利用亚像素边缘检测算法对图像视野中的特征进行边缘检测;接着对得到的边缘封闭的特征分别进行圆度、偏心率和凸度的条件限制,提取出图像中符合要求的圆形特征;最后通过标定板上圆形特征的圆心像素坐标与世界坐标的对应关系来进行相机标定.实验结果显示,圆形特征的圆心坐标平均重投影误差在0.007个像素以内,表明了该算法的可行性.      

ICP算法在双目结构光系统点云匹配中的应用

双目结构光系统在测量物体时有更好的效果,测量物体视野是单目测量系统的两倍。该文根据针孔成像理论给出了双目结构光重构的数学表达式,并通过Zhang氏标定法给出了标定结果。在双目系统中,投影仪和摄像机的标定误差、仪器设备的系统误差,都会导致得到的两组三维点云数据不能很好地重合。因此,该文提出将标定获得的两个摄像机关系矩阵做为点云匹配的初值,使用改进的最近迭代点(iterative closest points,ICP)算法,加速点云匹配时间,并对经过初值变换的点云数据进行再次匹配,进一步减小系统在标定过程中的误差,从而达到对标定误差进行补偿的目的。实验结果表明:改进的ICP算法使标定后的点云能够很好地重合,并对标定值进行了修正,点云匹配的时间缩短为0.3s。     

基于特征点图像序列的多摄像机全局标定

多摄像机的全局标定是影响视觉测量系统精度的关键。为了降低标定过程中多次坐标变换而引起的误差,本文提出了一种基于特征点图像序列的多CCD摄像机的全局标定方法,通过时间脉冲同步,在液晶显示屏靶标上显示一系列含有特征点的图像序列的同时,多个CCD进行拍摄,对用于显示的特征图像和CCD拍摄得到的图像进行处理和计算,即可对多个摄像机进行全局标定。该方法只需一次坐标变换,克服了常规方法下特征点难以被所有摄像机全部拍到的困难,用标定结果进行三角测量,最大绝对误差为0.08mm,证明了标定方法的精确性。     

自适应背景建模及运动目标的检测

提出一种能在动态摄像机场景下检测前景物的算法(AGMM).本方法采用角点特征对前后两帧图像进行匹配,估算两帧图像的移动向量,并以此校正高斯混合模型(GMM),并在此基础上进行背景的重建以及前景物的分割.以不同场景的视频序列对本算法和GMM算法进行比较.实验结果表明,提出的算法能够适应动态摄像机场景,以牺牲一点复杂度为代价,大大提高检测精度,并且在摄像机移动比较大的位移时仍然可以得到正确的结果.     

交会相机的3-D空间重构

提出了一种实用的、基于齐次变换的交会相机3-D空间重构算法。这种方法不仅适用于单镜头坐标相机,也可以推广到工艺上更容易实现的双镜头坐标相机。这种相机和重构算法已用于非接触式工业机器人动态性能测试系统。     

基于嵌入式的实时视频采集与拼接系统的设计

视频拼接在日常生活中有着广泛的应用。提出了一种基于Linux和Open CV的嵌入式实时视频采集和拼接系统设计方案。该系统采用Tiny4412四核处理器,通过两个摄像头实时采集图像数据,然后结合Open CV库利用改进的算法对两幅具有重叠区域的图像进行拼接处理,包括特征匹配和图像融合处理,生成拼接图像,最后把拼接图像在LCD上实时显示。实验结果表明,采取的算法能够适应多种环境,很好的抑制鬼影,并且拼接速度能够达到实时系统的要求。     

基于双棱镜单摄像机立体视觉的P-GMAW熔池表面重建

利用传统的双目立体视觉技术进行焊接熔池表面形貌的三维传感,系统成本昂贵,且拍摄时必须保证同步,摄像机参数的不一致也容易造成重建误差。分析了双棱镜立体视觉系统原理,搭建了一套基于双棱镜的单摄像机立体视觉系统,在一个CCD像面上拍摄到同一物体存在视差的两幅图像,预处理后通过SSD算法求取像素级视差图,然后由二次曲线拟合进一步获得亚像素级视差图,由标定结果求得每个图像点对应的三维坐标。通过搭建的传感系统获得了P-GMAW平板堆焊基值期间的熔池图像,依照上述流程重建了熔池的三维表面形貌,同时针对重建结果做了误差分析,证实了其可靠性。     

遮挡情况下的人体检测与跟踪

人体检测与跟踪技术在智能视频监控中有很好的应用价值。提出了一种遮挡情况下的人体检测与跟踪算法。人体检测部分,利用RGB颜色模型与均值漂移算法,从混合高斯分割出的含有遮挡人体的目标中提取多个人体头肩模型,计算人体头肩模型的轮廓特征。采用傅里叶描述子与神经网络分类器实现人体检测。人体跟踪部分,采用基于颜色线索的粒子滤波器作为基本的跟踪算法,为了解决遮挡问题,采用三台摄像机实现多视角跟踪人体,利用三台摄像机之间关于主平面的映射关系确定遮挡人体的跟踪结果。该算法提高了人体检测的准确率和人体跟踪的可靠性,可以广泛应用于复杂环境中的多个人体的检测与跟踪。     

基于间接校正的高分三号正射影像生成

由于高分三号卫星(gaofen-3 satellite, GF-3)数据问世时间较短、参数不足,现有软件未针对GF-3数据添加传感器支持,导致难以利用现有各类软件生成其正射影像。提出一种基于间接校正的GF-3正射影像生成方法。模拟待校正区域卫星成像过程,采用RD模型利用与该区域对应的DEM数据构建模拟GF-3影像;在模拟与真实GF-3影像中分别提取特征点,并配准提取的特征点对,进而建立两影像间的映射关系;利用模拟GF-3影像分别与DEM数据和真实GF-3影像之间的映射关系,间接完成正射校正,生成正射影像。针对GF-3多成像模式的特点,选取3种具有代表性成像模式的影像进行正射影像生成试验,取得了较好的实验结果。将真实GF-3影像与模拟GF-3影像的对应像元坐标进行比较表明,x和y方向误差均小于一个像元,精度较高。提出算法充分考虑到了GF-3系统的成像特点,在不同的地形细节均取得了较好的结果。定性和定量的分析实验结果验证了提出方法的可行性及有效性。     

基于计算机视觉的远距离动态前景测距方法

针对当前测距算法标定步骤复杂、图像匹配困难和不准确的问题,提出了一种远距离动态前景测距的方法,系统中由两个摄像头负责采集实时环境图像,利用前景检测算法检测出实时图像中的目标物,根据透视投影模型通过测量两个摄像头之间的距离、标定板与摄像头之间的距离、标定板自身的宽度和高度等数据,计算出目标物在标定板上映射点的三维坐标;再根据两个摄像头坐标,得到空间中两条直线的方程,则两直线的交点就是目标物的物理坐标;最后利用欧氏距离公式,计算出目标物距离摄像头的距离。通过实验可知,在目标距离小于3000m时,两种方法测量误差均小于3%;当目标距离大于3000m时,计算机视觉动态前景测距和传统测距方法的测得的数据平均误差分别为2.90%和25.50%,计算机视觉动态前景测距方法表现出更高的精度。     

基于结构光的螺旋管焊缝自动跟踪系统

针对国内螺旋管焊缝超声波探伤检测设备中尚无可靠实用的焊缝自动跟踪系统这一突出问题,设计并研制了一种基于结构光的螺旋管焊缝自动跟踪系统.系统以激光为主动光源,以CCD摄像头为传感器件,由工控机对获取的焊缝图像采用文中所述算法进行实时处理,得到偏差信号送入伺服电机系统控制执行机构动作,从而实现焊缝自动跟踪.系统实时性好,跟踪精度高,已获得实际应用.