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。     

利用二次曲线拟合和圆环点进行摄像机标定

为了提高摄像机标定的精度和实用性，提出一种新的标定算法．所用的标定模板由平面上两个相交的圆周组成，且两圆的圆心和半径均未知，通过对两圆的图像进行二次曲线拟合，再根据拟合的二次曲线来计算圆环点图像完成标定过程．与经典的平面标定算法相比，该算法无需进行角点检测和角点匹配，不需人工干预即可实现自动化标定，且在标定过程引入了更多的图像点信息．模拟实验结果表明，在实际的噪声水平下，该算法对焦距的相对标定误差比平面标定算法减小约0．1%，此时主点的相对标定误差也略小于平面标定算法．真实图像的实验结果也表明，所提算法具有较好的精度和实用性．     

基于标定板特征的摄像机线性标定方法研究

提出一种完全线性标定摄像机的方法。先单独标定摄像机的主点坐标和纵横比,然后用CCD垂直拍摄HALCON高精度标定板,并应用SIFT算法完成标定板特征点中心亚像素坐标提取,最后根据径向平行约束和一阶径向畸变模型线性求解其余摄像机的内外部参数,包括焦距、一阶径向畸变系数、旋转矩阵和平移向量。实验中改进了传统线性标定算法,采用单独标定平移分量t z,消除了t z对标定结果造成的不稳定影响,得到了收敛性较好的焦距值。实验数据表明该算法具有较高的标定精度,是一种简单、有效、实用的标定方法。     

一种新的非线性相机模型标定方法

提出一种新的非线性相机模型标定方法.该方法考虑各种成像误差,用二元函数的多项式建立成像误差模型,用一个中间变量代替非线性畸变因素.在已知至少6个不共面点的空间坐标及对应的图像坐标,利用线性算法求解出非线性畸变模型的投影矩阵,用修正后的投影矩阵进行三维重建.实验结果表明,整个修正过程避免非线性方程的求解,10个修正参数由线性方程组一并解出,修正模型三维重建的精度整体得到提高.     

投影仪全参数平面线性估计的高精度标定方法

针对投影仪光路结构复杂、主点偏差大导致高精度标定难以实现的问题,提出一种全参数平面线性估计的方法,为投影仪标定过程提供精确的主点偏差初值,实现了投影仪的全参数高精度标定。首先将投影仪作为虚拟相机,利用多频相移原理得到投影仪和标定板的坐标对应关系,然后采用两步法对非线性方程进行求解计算,通过引入向量参数的方法实现非线性方程的线性化,再利用仿射变换关系选取最优点集,得到稳定的直接参数预估算法,最后利用一种全局捆绑调整算法实现投影仪的高精度标定。采用此方法对投影仪单相机系统完成标定之后,测量了标准球以验证精度,实验表明投影仪单相机系统的平均重投影误差为0.04像素,测得标准球直径平均偏差小于0.1mm,球心距偏差小于0.05mm。结果证明,所提出的投影仪标定方法计算模型简单、稳定性高并具有较高的精度,适用于主点偏差较大和投影仪焦距未知的情况。     

一种考虑成像特性的摄像机线性标定方法

针对经典Faugeras线性标定方法求解时只当成一般数学问题,未利用相机特性,造成对有关参数约束过少而标定精度低的问题,提出一种利用相机成像特性的摄像机线性标定方法。该方法把图像中心作为主点位置,将与图像横、纵坐标相关的参数先分开求解一部分,再将剩余参数混合求解。研究结果表明:提出的线性标定法的精度相比于经典Faugeras线性标定方法有了很大提升,参数更为合理,因此,该方法可直接应用于标定要求不太高的场合;本文方法简单实时性高,可应用于需要实时估计标定参数的在线视频场合。     

边缘直线拟合确定鱼眼镜头光心算法

为了去除鱼眼图像存在严重的畸变,需要对鱼眼相机进行标定,本文在已知相机参数表的前提下,提出了一种边缘直线拟合来标定最重要的镜头光心坐标算法.该算法利用像素点在图像平面上的物理尺寸及相机焦距,确定相机标定内参矩阵中水平轴和竖直轴的尺度因子.在部分内参已知的情况下,对光心的横、纵坐标在给定范围内进行遍历,校正点到拟合直线加权距离和最小的点,即为所求的光心坐标值.实验结果表明:与常规的标定算法相比,该算法得到的光心坐标减少了由于不精确参数使用带来的累积误差,提高了相机标定结果的精度.     

基于双目视觉和主动光源的河工模型三维地形测量方法

针对河工模型三维地形测量需要,提出了一种基于双目视觉和主动光源的非接触多点测量方法.首先,利用传统的DLT模型(Direct Linea Transformation)估算图像主点坐标,再借助考虑畸变矫正逐步补偿的非线性优化方法标定出相机的内外参数;其次,通过图像形态学处理提取点阵光斑的质心坐标,根据定位光斑与其余光斑的位置关系精确匹配出左右两幅图像中的同名斑点;最后,利用超定线性方程组计算点阵光斑的三维坐标,插值重构出河工模型的三维地形图.该方法装置简单,测量速度快,测量精度达0.2mm,具有良好的推广前景.     

一种虚拟场景车辆检测与测距方法

为了提升前方车辆测距精度,提出了一种基于改进目标检测(SSD)算法的车辆检测与测距方法。采用场景仿真软件PreScan搭建测试场景,使用改进的SSD算法,对摄像头采集的视频进行车辆目标检测。将检测框下边缘的中心点坐标作为图像中车辆坐标,根据单目视觉测距算法进行车辆目标测距。实验结果表明:在网络阈值为0.9时,改进的SSD算法对小车辆目标检测精度提升了6.6%。可以检测到70 m左右的目标,提出的测距方法可以达到2%的精度。     

CT系统参数标定及成像研究与设计

CT系统除需要设备支持外,参数标定精度和成像模型对扫描效果具有显著影响.本文巧妙地利用模板与探测器的关系,寻找最佳标定位置,精确地对CT扫描系统进行参数标定,在此基础上,建立含有插值、滤波、局部搜索算法的CT介质成像优化模型,并列举实例进行图像重构模拟分析,最后利用逐差法设计更加精确的标定模板.