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.     

视觉成像畸变的直线透视校正

针对视觉成像畸变,提出基于直线透视成像变形的畸变校正方法.无需任何预先参数,利用畸变曲线拟合逼近过中心的近似直线,通过两直线的交点求得图像对称中心.利用径向畸变的数学模型和参数分解的方法对变形量进行线性求解,求得的畸变因子代入成像过程,为最终理想线性透视模型的标定消除畸变对成像的影响.     

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.     

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.     

用井字结构光对规则部件进行三维测量

提出一种利用井字结构光对规则部件进行三维视觉测量的方法.将井字结构光投射到标定板上并采集图像,对其进行图像处理,标定井字结构光测量系统.再将井字结构光投射到规则部件上并采集图像.经图像处理提取光条中心,获得物体三维坐标信息.实验表明,该测量方法的测量范围为700~1 000 mm时,测量误差小于0.5 mm.     

基于立体视觉的月面地形重构

为了使月球探测器在月球表面安全的软着陆,需要对着陆区域的地形进行三维重构。提出了一种长基线的立体视觉的重构方法。在重构方法中,采用尺度不变特征变换方法,解决了存在旋转和缩放的图像的匹配问题;通过鲁棒最小二乘法估计相对旋转和位移;通过极坐标投影的方法对图像进行校正;使用归一化互相关算法完成立体图像对的匹配;结合Locus方法对地形进行三维重构。仿真的结果表明该方法可以有效的应用于月面地形的重构。     

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。     

一种鲁棒的圆形标记点中心提取方法

圆形标记点中心识别是视觉测量的关键技术之一. 为满足工业现场精确标定和测量的需求,提出了一种鲁棒的标记点中心提取算法. 首先对图像进行预处理和Canny边缘提取;然后用增强的Snake方法对边缘进行全局最优搜索,并以具备积分性质的Zernike算子对图像边缘进行亚像素定位;最后采用鲁棒的椭圆拟合算法迭代定位椭圆中心. 仿真和实测表明,该算法在标记点破损或被污染情况下仍能给出精确的中心定位. 理想情况下定位误差小于0.02像素,在标记点破损或被污染情况下定位误差小于0.03像素.     

直升机桨叶图像中圆形标记点圆心检测及修正方法

视觉测量直升机高速旋转桨叶形变常采用基于圆形标记点的测量方法,但该方法中圆形标记点具有低曝光、小目标和投影不对称等特点,极易产生标记点漏检和圆心坐标误差的问题。为减小漏检、修正圆心坐标误差,提出了一种直升机桨叶图像中圆形标记点圆心检测及修正方法。首先,提取图像中局部极值中心的像素坐标,并依据阵列排布结构滤除干扰,获得所有圆形标记点极值中心的像素坐标;其次,以各极值中心的像素坐标为圆心,与相邻极值的最小距离为直径,建立圆形ROI(region of interest)区域,在ROI区域内并行分水岭变换和最小二乘法圆拟合得到圆心;再次,采用透视变换建立该图像与垂直相机光轴的同相位桨叶图像（正面图像）的投影映射关系,再采用LM(levenberg-marquardt)优化求解投影映射矩阵;最后,将该图像转换为正面图像进行圆心检测,再将该圆心坐标逆变换得到精确圆心坐标。实验结果表明,本文检测方法准确率和精度分别达98.89%和0.191 mm,已应用于直升机高速旋转桨叶运动轨迹和形变的高精度视觉测量。     

直升机桨叶图像中圆形标记点圆心检测及修正方法

视觉测量直升机高速旋转桨叶形变常采用基于圆形标记点的测量方法,但该方法中圆形标记点具有低曝光、小目标和投影不对称等特点,极易产生标记点漏检和圆心坐标误差的问题。为减小漏检、修正圆心坐标误差,提出了一种直升机桨叶图像中圆形标记点圆心检测及修正方法。首先,提取图像中局部极值中心的像素坐标,并依据阵列排布结构滤除干扰,获得所有圆形标记点极值中心的像素坐标;其次,以各极值中心的像素坐标为圆心,与相邻极值的最小距离为直径,建立圆形ROI （region of interest）区域,在ROI区域内并行分水岭变换和最小二乘法圆拟合得到圆心;再次,采用透视变换建立该图像与垂直相机光轴的同相位桨叶图像（正面图像）的投影映射关系,再采用LM （levenberg-marquardt）优化求解投影映射矩阵;最后,将该图像转换为正面图像进行圆心检测,再将该圆心坐标逆变换得到精确圆心坐标。实验结果表明,本文检测方法准确率和精度分别达98.89%和0.191 mm,已应用于直升机高速旋转桨叶运动轨迹和形变的高精度视觉测量。     

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.     

医用内窥镜图像校正的BP神经网络方法

用传统的畸变校正法对内窥镜图像进行校正存在畸变模型复杂、计算量大、易产生误差等问题. 该文利用标准模板,提取样本点在标准图像和内窥镜拍摄的畸变图像中的坐标,分别作为BP神经网络训练的输入和目标,通过神经网络的训练拟合成像镜头的畸变模型,从而确定标准图像和畸变图像上像素点的位置关系. 再通过图像插值的方法进行图像恢复,实现图像校正. 实验结果表明该方法简单有效,具有精确性.     

求最小二乘参考圆心与圆度值的采样法则

探讨了应取多少采样点才可不失真地反映连续曲线所具有的圆度值.经数学推演,得到了求最小二乘圆圆心坐标及其统计意义下圆度值各自与曲线的富立叶系数间的关系,从而得到了它们应遵循的采样法则,并给出检验题与实际圆度曲线的验证结果.     

结合模糊熵和遗传算法的双阈值图像分割

在火炮身管弯曲度测量系统中,为了能从光靶图像中同时提取标定图案和激光光斑,提出了一种双阈值图像分割方法. 基于模糊数学理论和最大模糊熵判据,把光靶图像中的像素灰度级分为黑、灰和亮3 个模糊子集,用于畸变校正的标定图案的像素灰度级隶属于黑模糊子集,用于测量的激光光斑的像素灰度级隶属于亮模糊子集.使用改进的模糊指数熵作为分类判据,提高了分类准确性. 通过遗传算法确定模糊熵参数的最优组合,降低了计算复杂度,并且最大模糊熵判据仅含有4 个模糊熵参数,减小了搜索空间. 针对光靶图像进行了双阈值分割实验,并与最大类间方差双阈值法、模拟退火模糊熵法和使用未改进的模糊指数熵的遗传模糊熵法进行了比较. 实验结果表明,所提方法能自动而有效地选取双阈值,且分割效果优于其他3 种双阈值分割方法.     

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。     

提高滇东南石漠化区域遥感反演中的大气校正精度

在充分考虑气溶胶空间分布和地表临近效应的基础上,综合考虑湿度及光谱分析确定合理的能见度,并分析研究不同校准文件对于光谱反射率的影响.将这些值应用于大气校正的计算过程,以此提高大气校正的精度.结果表明,利用该模型进行的大气校正能够有效降低大气分子、水汽、臭氧、气溶胶粒子等对卫星遥感影像造成的影响,提高遥感石漠化信息反演精度.该方法在冬季的校正效果较秋季和春季的更佳.     

基于数字全息及失真校正的抗打印扫描数字图像水印

提出一种基于数字全息及失真校正的抗打印扫描数字图像水印方法,将水印以数字全息图的方式隐藏在载体图像离散傅里叶变换(discrete Fourier transform, DFT) 幅度谱中,由载体图像纹理控制的峰值信噪比设定阈值,自适应调节水印嵌入强度. 该方法利用了数字全息图的特点,采用基于DFT和边缘检测算法校正打印扫描图像的旋转失真,因而可从打印扫描图像中准确提取水印信号. 相比以往同类水印算法,所提方法具有优良的不可见性和鲁棒性,以及较大的水印嵌入量.     

鱼眼图像到透视投影图像的还原和简单漫游

在虚拟现实,机器人导航及视觉监控等领域,需要使用具有较大视角的鱼眼摄像机,这样得到的图像被称为鱼眼图像.鱼眼图像都有不同程度的变形和失真.该文通过先确定鱼眼图像的中心和半径,再用一种简单的数学模型即球面投影,实现了180度鱼眼图像的还原,并在把视点固定在光学中心的情况下,在上下左右四个方向实现了图像的漫游.