多视点校正摄像机标定算法

本文介绍了一种新的摄像机标定算法,它的内部参数和外部参数可以通过从标定板的任何视点的图像来进行特征提取,然后将这些特征映射到无畸变和校正图像的对应点来估计。多视点校正是一个非线性最小二乘优化问题,它通过简化数学模型建立一个参考图像,初始化连同成本函数的梯度矢量的计算允许夸尔特算法以最快的速度收敛到最优解。     

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。     

一种基于NSCT和图像融合的多视点图像编码方法

提出了一种基于相邻视点图像融合的多视点图像编码方法。该方法首先将多幅同一场景的多视点视频图像进行融合,得到一幅含有大部分信息的融合图像、边信息和视差矢量。之后对融合图像作基于NSCT的类SPIHT编,对边信息和视差矢量进行熵编码。该编码方案,通过图像融合,有效降低了多视点视频图像传输和存储过程中的信息量。解码后的图像视觉质量和实验结果表明,该方法能更有效地表示图像的边缘信息,获得比传统编码方法更高的峰值信噪比,具有实践意义。     

多尺度多视点舰船目标红外视景仿真

基于模块化方法构建了舰船目标的多尺度多视点三维特征模型.根据大气传输参数、舰船材质的热物性参数和舰船温度分布,通过设置仿真软件Vega的SensorVision模块和SensorWorks模块参数,实现了舰船目标的多视点红外视景仿真.在此基础上,由多视点原始级别的红外仿真图像与二维高斯模糊模板进行卷积达到模糊降分辨率的效果,从而仿真出多尺度多视点的舰船目标红外图像.仿真结果表明,仿真生成的红外图像与实际图像较为接近,符合实际成像条件下的成像规律.     

基于模型的FLIR图像的多分辨率分割方法

针对低对比度前视红外图像分割问题的特点，将多分辨率图像处理技术与基于模型的前视红外图像分割方法结合起来，提出基于模型的ＦＬＩＲ图像的多辨率分割方法。     

多视点实时形式化方法的应用模式

RT-Z结合了Z的状态描述能力和Timed CSP对并发实时进程的描述能力,成为一种有效的实时并发软件的开发手段。RT-Z不但是一种规格说明语言,也可以用于建模．多视点的软件开发方法的研究从不同的视点观察系统,分离各自的关注点。简化了系统的设计．本文在形式化方法RT-Z的基础上扩充语法框架,以支持多视点工程的思想,充分利用形式化方法的精化推理机制,同时具有对实时约束的描述能力,可作为并发实时系统开发中的基本模式．     

多视点模糊图像复原方法研究

提出了基于多视点图像模糊核估计的复原方法.先给出了一种基于正则化保PSF路径的模糊核估计算法,将各向异性正则化方法引入模糊核估计的迭代过程中,在此基础上,为了降低噪声和保护图像边缘,又给出了基于保边缘的最大似然估计多视点去模糊方法.建立了多视点图像PSF路径之间的关系模型,确保多视点图像特征点对应关系.估计了两视点图像的PSF路径后,利用PSF路径对应关系,计算了其它视点图像的PSF路径.当获得所有视点图像的PSF路径和模糊核后,利用最大似然估计去模糊方法,得到了多视点去模糊图像.实验结果表明:该方法对多视点图像复原效果好,提高了三维重建精度.     

一种弧焊机器人熔池图像的快速标定方法

为了获得弧焊机器人焊接过程中熔池的几何尺寸,须在焊接过程中采用摄像机采集熔池图像,并完成系统的标定.将摄像机模型考虑为理想针孔透视模型,采用固定角度和高度对熔池图像进行采集,使标定模型参数缩减至8个,和传统标定方法相比,大大降低了计算量.采用同一平面4个目标点进行了系统标定和实验,理论和实际熔宽平均误差为0.031 mm,因此应用该方法对弧焊机器人熔池图像进行标定是可行的.     

基于多视点多尺度的轮廓畸变图像仿真方法

针对目标成像中出现的尺度变化和轮廓畸变等问题,提出了飞机目标的多视点多尺度轮廓畸变图像仿真方法.采用MultiGen建立目标的精确三维模型,先通过高斯球仿真其不同视点图像,然后由多视点原始级别图像轮廓通过高斯金字塔进行模糊降分辨率处理,最后对不同尺度图像轮廓叠加不同强度的高斯噪声.仿真试验结果表明,该方法生成的图像能逼真地模拟实际图像,可作为ATR系统性能测试所需实验数据.     

基于模型的FLIR图像的多分辨率分割方法

针对低对比度前视红外（ＦＬＩＲ）图像分割问题的特点，将多分辨率图像处理技术与基于模型的前视红外图像分割方法结合起来，提出了基于模型的ＦＬＩＲ图像的多分辨率分割方法．首先建立一金字塔结构的多分辨率图像集，然后在每一固定分辨率级别上使用基于模型的ＦＬＩＲ图像分割方法，并用低分辨率上的分割结果修正高分辨率上迭代的初始概率，最后在原ＦＬＩＲ图像中得到分割结果．该方法能得到更为精确的目标分割结果，并大大减小背景对分割图像的干扰，同时还加快了选代的收敛速度．对实际红外目标图像的分割结果证实了本算法的有效性．     

多视点三维测量系统的全局标定方法研究

针对线结构光三维测量速度较慢和易发生遮挡问题，开发了一种多视点线结构光三维测量系统．并针对本系统提出了一种简易的基于线结构光的多目视觉三维测量系统全局标定方法，标定过程只需要一块可自由移动的共面靶标，即可将所有摄像机局部坐标系统一到光平面测量坐标系，实现多视点测量数据的自动拼接．实验表明，该方法方便易行，适合现场标定，同时满足系统精度要求．     

基于分块的摄像机内外参数标定方法

针对平面图像测量中平面相对于摄像机的外参数标定误差较大而测量精度较差的问题,提出一种基于分块的摄像机内外参数标定方法.将图像平面划分成多个子空间,在每个子空间上分别进行被测平面外参数和摄像机畸变系数的标定.在对系统非线性畸变分析的基础上,提出子空间划分标定与合并方法,并给出用分块方法描述的平面外参数表达式.对平面上卡尺的测量实验结果表明,采用分块的畸变内参数和平面外参数标定方法能取得较高的图像测量精度.     

一种基于不规则采样平面的超声三维图像重建方法

通过仿真研究了 Ｆｒｅｅｈａｎｄ 三维超声成像系统中由空间不规则排列的二维平面重构三维图像的方法。 Ｆｒｅｅｈａｎｄ系统应用绑缚在 Ｂ超探头上的电磁定位传感器获取二维图像的空间位置信息,可以使医生方便地使用探头。研究发现在从多角度、多方位以足够大的密度进行三维数据采集的前提下,采用最近邻相靠法和空域１８ 点均值滤波法,能够很好解决二维超声图像空间排列的不规则性及由此引发的一系列问题。进行了实验室水泡三维超声数据采集和图像重组实验和人体左颈动脉血管的三维超声数据采集及重组的临床实验,结果表明,这一系统在临床上将有极好的应用前景     

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。     

基于无人机序列图像的三维场景重建

阐述了无人机拍摄的序列图像三维重建的方法,主要涉及图像之间特征点的提取与匹配、稀疏点云重建、密集点云重建、三维点云格网化、纹理映射,最后通过实例演示三维重建过程和最终效果,表明此方法可以重建出高精度、照片级逼真的三维场景.     

一种改进的相对定向标定方法研究

研究了三维重建技术中外方位元素的相对定向标定方法。经典的相对定向标定方法仅适用于两张像片焦距固定的情况。在经典方法的基础上,通过增加参数个数、建立新的解算方程和误差方程,并采用最小二乘法原理求解的方法,建立了一种适用于可变焦距情况下的改进的相对定向标定方法。最后通过实验和误差分析后,验证了在接近零噪声的情况下,改进的相对定向方法能适应一般场景的重建,重建误差较低。因此,该方法可以有效解决仅知其中一张像片焦距,即焦距可变的情况。     

大视场多视觉传感器测量系统的全局标定方法

研究了姿态测量系统中多视觉传感器在大视场条件下的标定技术.提出了一种基于激光跟踪仪的多视觉测量系统的全局标定法.利用激光跟踪仪在现场构建系统总体坐标系.通过对测量系统中的屏幕扫描拟合基准面作为标定板,然后在其表面设置标定点,并精确测定共面标定点位置.针对一阶径向畸变的摄像机模型,分步标定各参数,且全部采用线性方法求解,避免了非线性优化中的不稳定性.通过坐标反求的方法应用贝塞尔公式计算标准差.实验结果表明,在8000mm×6000mm范围内可以得到0.47mm的测量精度.可以满足多视觉测量系统的总体测量精度要求.     

基于光场渲染的多视点视频编解码方法研究

首先提出一种面向移动设备的多视视频纹理编码方法,编码端利用重建的3D网格信息对4D光场重采样,得到顶点的光场矩阵;然后提出一种基于奇异值分解(SVD)的自适应分解级数选取方法,保证真实感的同时尽可能减少光场数据量.为了配合解码端的图形硬件加速,采用了S3TC纹理压缩标准对分解后的矩阵进一步压缩,减少编码端数据量以及解码端纹理渲染的带宽需求.实验结果表明,在保证较好的渲染效果下,提高了压缩比,并且满足实时渲染要求.     

一种热图像的多模板边缘检测方法

该文提出一种基于多分辩分析思想的多模板边缘提取方法。它根据热图像边缘灰度的阶跃与噪声在不同分辨率层次上表现出来的相关性质,合理地确定检测规则并推断边缘。该方法适用于复杂噪声环境和宽分割阈值下的边缘定位。     

基于圆形特征点的非线性相机标定方法

针对高精度标定板制作困难费用高的问题,提出了一种快速简易的相机标定方法。用数码相机对一张具有不同大小圆形特征点的标定表绕着光轴旋转拍摄几幅图像,利用亚像素边缘轮廓检测算法检测图像中的轮廓;采用最小二乘椭圆拟合方法得到亚像素椭圆中心坐标,用稳定的图像点与空间点的对应算法确定图像点与空间点的对应,计算过程中对所求参数进行了非线性优化。实验表明,重投影平均误差在0．2个像素以下,证明了该方法的可行性和较高的标定精度。