基于贝塞尔曲面的投影图像几何优化方法

针对多通道投影洞穴状自动虚拟系统几何校正精度不高的问题,提出一套基于分段贝塞尔曲面的几何优化来保证同一通道投影图像的异面投影几何校正精度.首先通过同一投影画面理想区域的投影平面分布对投影图像进行矩阵分块,再根据投影图像每个分块矩阵在对应理想投影平面的像素分布情况进行透视变换以此保证每个通道投影画面的整体分布,然后通过摄...     

浅析电视节目制作中的虚拟演播室

虚拟演播室是对传统的电视演播室技术的一次重大变革,是一种全新的电视节目制作工具,本文简要探讨了它的应用优势、关键技术和几点思考.     

基于非成像模型的摄像机校准方法

作为摄影测量关键部件的摄像机,其校准精确度直接影响了整个测量系统的测量不确定度．通过对常规摄像机校准技术的研究,发现基于内参数成像模型的校准方法会因为内参数综合优化的相关性干扰和非线性求解的不确定性使校准的畸变参数不稳定,且无法修正由镜头透镜组制造中的曲率变化非连续平滑等造成的非模型化畸变．结合航空摄影测量光学实验室方法与垂线法,以摄像机的成像原理为依据提出基于非成像模型的校准方法,以实现逐像元（甚至亚像素级）畸变的细化修正．实验表明,该校准方法的角度测量精度为±5″,系统不确定度为10×10-6,并可适用于所有的相机和镜头．     

基于井下移动机器人双目视觉空间点坐标计算方法

为了解决基于移动机器人双目视觉井下环境三维重建中关键的空间点的重建问题,采用模拟数据实验方法和实际双目系统采集的实际场景图像数据的实验方法,研究了平行双目视觉系统的成像规律,提出了对双目视觉系统采集的图像对进行平行极线约束的校正方法以及由两幅图像对应点计算图像上的像点所表示的场景空间点的空间坐标,从而实现空间点的重建。研究结果表明:该方法对井下巷道的视觉测量、三维数据获取以及井下巷道环境的三维重建具有一定的参考价值和指导意义。     

一种主从摄像瞳孔实时精确检测系统

针对瞳孔实时精确检测,提出了一种主从摄像机随动跟踪人眼图像捕获系统用于捕获人眼图像.主摄像机用于定位人脸,从摄像机在云台控制下实时跟踪人眼区域并采集高分辨率人眼图像.为了提高系统的动态性能,针对来自主摄像机分辨率1280×960的人脸图像,采用了一种AdaBoost人脸检测与MOSSE目标跟踪的融合算法,实现了60 fps的人脸快速定位.采用语义分割网络对来自从摄像机的人眼图像进行瞳孔粗定位得到瞳孔感兴趣区域,对瞳孔感兴趣区域采用椭圆拟合算法进行瞳孔精检测.实验结果表明所提出的检测系统及方法可以实现18 fps的瞳孔检测,瞳孔图像有效像素可达2 500以上,检测重复性可达±1.06%.      

基于数字摄像的双目标法测量夜间能见度

利用数码相机拍摄图像,模拟人眼对能见度进行测量是最理想的道路能见度探测方法,它具有极强的实用价值。本文介描述了基于数字摄像的双目标法测量夜间能见度。所谓双目标法就是利用数码相机拍摄地平线附近的两个距离不同的目标物(这里采用的是两个路灯),并将这两个目标物呈现在同一张图像上。这样保证了拍摄的两个目标不会存在时间的差异。该方法消除了大气消光系数、亮度阈值的测量,从而使得夜间能见度的测量变得简单可行。并且将测量的结果与气象局发布的能见度值进行了比较。     

基于RF5的DSP软件设计的研究

DSP作为eXpressDSP软件关键组件的算法参考架构RF和THS320数字信号处理器算法标准(XDAIS)定义了一系列编程准则和建议,标准化了算法和系统软件的接口,使得算法使用者的系统集成任务大为减轻,产品开发周期相应大为缩短.本文介绍了适用于大型系统的参考框架RF5,并结合网络摄像机实例,分析了RF5在复杂程序中的应用及开发.研究证明,RF5作为一种通用初始化代码只需做很少的改动就可用于各种多通道复杂算法的应用程序.     

双目立体机器视觉检测系统及其应用

为了快速准确地获得被测物体的三维立体尺寸,双目立体视觉检测系统是有效解决方案之一。经过精密标定的双且视觉系统,可根据两摄像机的视差,准确计算空间物体的三维形貌尺寸。双目视觉系统的标定技术及立体匹配技术是决定测量数据质量的关键环节。设计了高精度视觉标定系统,有效解决了立体匹配的难题,所开发的便携式立体测量仪,可以快速准确地获得大型物体的稠密三维坐标点云。在不喷涂显影荆的情况下,解决了黑色物体和反光物体的三维测量难题,可广泛应用于摩托车、汽车、模具、服装鞋帽以及逆向工程设计中。以逆向工程的3D轮廓测量为例,介绍了双目立体视觉技术及其应用。。     

基于改进型神经网络的双目摄像机标定

摄像机标定是机器视觉中最重要的环节之一,传统标定方法运算量大、计算复杂,非常繁琐。为解决标定存在的若干问题,提出基于改进神经网络的双目视觉摄像机标定方法。通过对双目摄像机有效模型分析,建立空间点图像坐标与世界坐标非线性映射关系,同时引入自适应学习算法,实现隐层神经元的自适应选取,并且在创建网络模型前对样本数据进行归一化处理,提前终止策略,使网络泛化能力得到极大改善。通过与经典标定方法进行比较,表明基于改进型神经网络标定方法能获得较好的双目标定精度。     

基于凸包的棋盘格角点自动识别与定位方法

 采用Harris方法提取角点,应用对称算子剔除棋盘格外圈角点与伪角点,基于灰度梯度方法精确提取棋盘格亚像素角点。在此基础上,提出了基于凸包的棋盘格角点分层识别与自动定位方法,实现了棋盘格角点物像坐标的自动匹配,从而可实现摄像机自动精确标定。实验结果表明,该方法具有较高的精度与可靠性,适合于摄像机在线自标定。