三目立体视觉外极线校正及其FPGA实现方法

提出一种三目立体视觉外极线校正的快速算法.3个摄像机呈直角三角形配置,且已知摄像机透视投影矩阵.根据校正基本约束确定校正后的图像平面,利用图像不变形约束计算校正所需的三阶矩阵,用于在平面仿射坐标系下对图像进行重取样,使图像的行列对齐.给出了基于FPGA的实时计算三目立体视觉外极线校正的硬件实现方法.在时钟频率为60 MHz,图像可分辨的像素数为640×480时,三目立体视觉外极线校正速度达到48帧/s.     

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...     

利用投影栅自动识别平面物体空间位置的方法

根据正弦投影栅成像和光学三角法测量的原理,提出了一种利用投影栅自动识别物体空间位置的方法.使用CCD摄像机采集一幅参考平面的图像和一幅待测平面物面的图像,利用参考平面图像对测量系统进行标定.根据空间频率和空间距离的关系,由两幅图像可确定物体的空间位置.笔者介绍了测量的原理并给出了实验结果.实验结果表明,该方法可实现平面物体空间位置的快速自动化识别,有自动化程度高、计算速度快、对环境要求低的优点.     

基于道路结构特征的自主车视觉导航

基于计算机视觉技术的道路检测,针对红旗轿车自主驾驶系统的视觉导航,提出并实现了一种基于道路结构特征的自主车视觉导航方法.该方法根据高速公路上道路标志线平行、等宽等特征,将车载摄像机获取的道路图像投影到道路平面上,再运用这些特征来提取标志线像素.在此基础上根据公路道路模型,建立参数空间搜索最优参数,得到道路标志线的参数表达,实现视觉导航,并给出了C市环城高速上的实验结果.     

图像重投影及其在极线校正中的应用

针对摄像机绕光心旋转的情形,讨论了在这种特殊情形下图像重投影具有的性质,然后根据这些性质给出了使2幅图像平面平行的方法,最后介绍了图像重投影技术在极线校正中的应用,提出了一种新的极线校正方法.该极线校正方法的特点是需要采用图像重投影技术将2幅图像重投影到平行的平面.实验表明,该方法能够在完成极线校正的同时保持图像的扭曲较小.     

焊膏机器视觉测厚仪图像采集模块设计

用结构光投影进行机器视觉三维测量可以快速有效检测电子产品贴片生产线焊膏印刷质量,其中图像采集系统的设计是主要环节.论文通过选取合适的摄像机、镜头和投影仪,建立了焊膏图像三维测量系统,并通过标定板完成时图像采集系统的准确标定.实验表明,设计的图像采集系统和标定能够满足焊膏三维检测精度的要求.     

基于OpenCV的挖掘机器人摄像机参数标定

为了建立挖掘机器人视觉系统摄像机测量模型,提高视觉测量精度,分析了挖掘机器人摄像机视觉系统内、外参数成像模型及摄像机非线性畸变参数,确定了适合挖掘机器人视觉系统的标定参数。通过采集自制的棋盘标定模板不同方向的七幅图像,基于OpenCV技术实现了对模板角点的提取。通过七幅图像进行标定实验,实验结果获得了摄像机模型的线性内部参数矩阵,标定出了摄像机非线性模型的径向畸变系数,摄像机外部旋转矩阵及平移向量,并给出了标定参数误差。研究结论表明采用角点提取方法,标定误差可达亚像素级,能够满足挖掘机器人视觉系统的标定及视觉测量精度要求。     

一种基于单幅图像双消失点的摄像机标定方法

介绍了摄像机标定的概念和两种经典方法。针对不同的视觉任务要求,提出了一种基于单幅图像双消失点的摄像机标定方法。首先对图像进行一些合理的假设。如图像包含两个消失点、图像中心为摄像机在投影面上的投影中心。通过实验仿真验证,此方法在对摄像机标定精度要求不高的情况下,可以很方便的求解摄像机的参数。     

两种全维视觉传感器的比较研究

对满足单视点约束条件的双曲面镜和抛物面镜全维视觉传感器的设计和建模进行了比较研究。基于单视点约束条件建立单视点约束方程,对2种传感器所选用的反光镜进行了镜面设计,并建立系统的数学模型,确定像点和物点之间的坐标映射关系,为全维图像的处理提供了必要的模型和计算方法,最后通过仿真实验比较了所设计的2种视觉传感器的成像效果。     

基于OpenCV的二维定位系统设计

提出一种在照、摄像机内部参数未知的条件下,由单幅二维投影图像进行目标定位的方法和系统设计方案。即对目标平面上位置已知的参考特征点与他们在二维图像上的投影仅进行一次匹配训练,便可由单幅二维图像确定目标方位。文中以Intel公司开发的开源计算机视觉库OpenCV作为定位系统的开发工具,充分利用其提供的函数库功能,根据本系统的特点在组件层次上进行设计和优化,提高了定位的精度和效率,具有良好的跨平台移植性,可以满足多种计算机视觉系统的需要。     

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．     

基于平面靶标的相机内部参数标定精度分析

相机内部参数标定是实现机器视觉测量的必要环节.目前常用的标定方法有Tsai两步法、DLT方法以及基于平面标靶的张正友法等.张正友法简单易行,因而得到广泛应用,标定精度取决于平面靶标的制作精度、图像特征点坐标的提取精度、镜头畸变、靶标摆放数目以及位姿分布等.对张正友标定方法的精度进行探讨,分析各影响因素对标定精度的影响,提出基于均匀设计的思想进行靶标位姿分布的设计思想.仿真和实际测试证明,采用均匀设计的靶标布局明显提高相机内部参数标定精度.     

基于SIFT特征匹配和模约束的摄像机分层自标定方法

在一些计算机视觉和摄影测量任务的执行过程中,需要在线地标定摄像机参数,这就使得不依赖标定参照物的自标定成为必需,提出一种基于SIFT特征匹配和模约束的摄像机分层自标定方法。自由移动或旋转摄像机拍摄同一场景内部参数不变条件下的四幅以上图像。对每幅图像进行SIFT特征点提取,通过特征点匹配在每幅图像中分别获得对应三维场景空间同一特征点的像素坐标。进行投影标定,获得每幅图像在投影重建空间中的相机投影矩阵,以及每个特征点在投影重建空间中的三维坐标。进行仿射标定,采用模约束法确定无穷远参考平面在投影重建空间中的参数。进行度量标定,确定内参矩阵。实验表明,该方法能在线地稳定地获得摄像机内参标定结果,从而对现有的摄像机自标定方法进行了改进。     

一种鲁棒的室外移动机器人路标定位系统

针对移动机器人室外作业需要,提出了一种对光照度的大范围变化具有良好鲁棒性的路标识别与定位系统.通过近红外光主动照明来降低可见光照度变化和阴影等因素对视觉的影响;利用全景视觉系统获取大范围的路标信息,采用动态大津法实现二值化,突出了光照度不均情况下的路标特征,以提高路标的识别率.室外环境下移动机器人定位实验结果表明,该方法对于大范围变化的光照度具有良好的鲁棒性.     

基于正十二边行平面模板的摄象机自标定

给出一种基于平面模板摄象机自定标的新算法。它利用正十二边形模板在象平面上的投影 ,求解出圆环点 ,然后根据圆环点的性质确定两个关于摄象机内参数线性约束方程。通过摄象机作三次以上的运动参数未知的刚体运动 ,可确定摄象机的内参数。本方法对摄象机的运动没有约束 ,且平面模板易于制作。模拟实验和真实图象实验也表明 ,本方法具有很好的鲁棒性。     

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.     

自动判别基坑支撑位置的图像识别方法

提出了一种基于设计信息的基坑支撑位置图像识别方法.首先,在室内相机标定的基础上对采集到的基坑图像进行镜头畸变校正;然后,利用控制点法确定相机在真实世界坐标系中的位置和姿态(以下简称位姿);根据针孔摄像机模型成像原理将支撑区域投影到图像上;再对形成的支撑图像区域进行特征提取,使用颜色分量关系对图像特征进行分析,以达到判断支撑是否施工完毕的目的;对基坑的所有支撑进行循环判断,最终得到当前基坑施工的支撑位置.与传统数字照相识别方法相比,能有效避免复杂施工现场环境的干扰;最后,给出了一个基坑支撑位置识别的工程实例.结果表明,基于设计信息的识别基坑施工过程支撑位置的方法是有效可行的.     

平面型场景图像的非层次化三维度量重建

平面型场景图像的三维度量重建就是确定图像平面到度量平面的八自由度同形矩阵,通过对平面型场景图像的三维度量重建方法的阐释,提出了非层次化平面型场景图像的三维度量重建方法,该方法不必对摄像机定标,直接考虑射影图像平面上的圆点Ip和Jp,Ip和Jp包含非度量矩阵N的四个自由度,把它们结合起来用两个圆点Ip和Jp表示对偶二次曲线来计算非度量矩阵N,基于场景几何知识,计算图像平面和世界平面之间的非度量矩阵N后就可得到平面型场景图像的三维度量重建。     

导体平面上感应电荷及空间电场分布

利用镜象法讨论了在无限大导体平面附近有点电荷及一段线电荷时 ,空间的电场分布以及导体平面上感应电荷的分布