面向双观测站定位系统的CCD标定技术

标定是立体视觉测量应用中的关键环节,采用有效的标定方法将获得更加精确的立体视觉测量结果。以双观测站定位系统为研究对象,结合摄像机针孔成像原理,在Zhang平面模板标定基础上进一步改进,实现了单摄像机、双目CCD以及双观测站系统之间的标定。详细阐述了系统坐标转换原理、分布式的参数优化方法以及标定实现过程。试验表明,该标定过程能够精确、有效地获得摄像机参数以及观测站位置关系,为进一步精确定位解算提供了有效的数据支持。     

基于OpenCV的CCD摄像机标定方法

计算机视觉在工业,农业,军事,交通等领域都有着广泛应用。摄像机标定是视觉系统的重要环节,也是研究的关键领域。以摄像机标定技术为研究对象,选取针孔成像模型,简述了世界坐标系、摄像机坐标系和图像坐标系及其相互间的位置关系,对标定过程进行了深入研究。特别地,为提高标定精度,充分考虑了透镜径向和切向畸变影响及其求解方法,制作了棋盘格平面标定模板,基于开放计算机视觉函数库(OpenCV)实现了摄像机标定。该标定算法能够充分发挥OpenCV函数库功能,对于图像处理与计算机视觉方面的应用设计具有实用价值。实验结果表明该方法取得了较高精度,能够满足视觉检测或其他计算机视觉系统的应用需要。     

用神经网络变易有效焦距的摄像机标定法

针对传统摄像机标定中由于像差等非线性因素的影响造成结果精度和稳定性不高且算法复杂的特点 ,提出了用 4层前向神经网络模型变易摄像机横纵向有效焦距的方法。给出了摄像机标定结果和用标定后的摄像机进行三维立体测量的结果 ,并与传统方法作了对比。结果表明 ,基于神经网络的摄像机标定方法可以获得比传统方法更高的精度和稳定性     

基于计算机视觉的目标方位测量方法

以显著性标志物中的关键点为目标,探讨了一种基于计算机视觉的目标方位测量方法。在光学成像原理基础上,推算出目标二维成像点坐标与其空间三维坐标之间的映射关系,基于计算机视觉理论建立了测量目标方位的数学模型。考虑透镜畸变,基于Zhang平面标定法完成对摄像机参数的标定。对目标二维图像采用Harris算法进行特征角点检测,并通过亚像素技术对检测的目标特征点进行定位。实验结果表明,该方法能够有效提取被测目标特征角点并获取其像素坐标,用于测量目标相对视觉传感器的方位信息可达到较高精度,具备良好的实用价值。     

一种基于圆阵列标定板的光栅投影系统标定方法

针对光栅投影系统中棋盘格标定板角点检测时易受图像噪声和模糊影响,提出了一种新颖的基于圆阵列标定板的光栅投影系统标定方法.利用摄像机的非线性成像模型,设计了一种基于透视变换和圆心排序的圆心自动匹配算法,实现了圆心像素坐标与对应世界坐标的匹配;将投影仪视作逆向摄像机构成双目立体视觉模型,借助采集的水平与垂直光栅图像,利用九...     

摄像机网络摄像测量中多目传递站位姿关系的最优标定

在摄像机网络摄像测量中,经常会用到多目传递站进行相邻节点间位姿关系的传递.针对多目传递站中固连的多个摄像机之间位姿关系的标定难题,提出了一种基于冗余标定的优化标定方法.首先,对多目传递站中的独立位姿关系数目、最大可测量位姿数目、最小约束数目等进行了分析和推导;然后,对典型的四目传递站间各摄像机相对位姿关系的优化标定算法...     

视觉与激光雷达信息融合的目标领航车识别方法

为提高军用地面无人平台自主跟随过程中对目标领航车辆检测识别的准确性和实时性,提出了一种基于激光雷达和视觉摄像机信息融合的目标领航车检测识别方法。在识别系统工作前,需对激光雷达和摄像机两种传感器进行标定,确定激光雷达坐标、摄像机坐标、车体坐标三者之间的相互关系。车辆识别过程中,首先对激光雷达数据进行最近邻域法聚类分析,根据聚类的结果对周围目标进行初步筛选生成假设目标;根据激光雷达数据和摄像机图像之间的转换关系,确定假设目标在图像中的感兴趣区域,可以有效减少图像处理的计算量;最后,利用多特征级联分类识别方法验证假设目标是否为目标领航车辆。实验结果表明该算法具有较好的环境适用性,弥补了单目视觉传感器在目标领航车辆检测识别过程中无法检测到深度信息,以及激光雷达不能准确判断出目标为何物的不足。     

基于任意两共面相交圆的双目立体视觉标定法

提出一种基于同一平面内两相交圆作为平面标定模板的自标定原理,应用于固连在同一支撑架上（相对静止）的双摄像机组成的视觉系统,分别从四个角度对模板进行拍摄,即可求解摄像机的内外参数。实验表明：该算法可以得到比较满意的精度, 并且计算简便。     

基于主动视觉的摄像机自标定方法

在研究了基于主动视觉摄像机自标定原理的基础上,结合现有的3次平移自标定方法,给出了该标定方法的实现过程。对影响标定精度的主要因素进行分析,提出了极点计算误差对标定精度的影响机理,并在此基础上提出了通过减小极点计算误差来提高标定精度的方法。最后利用该方法进行了对比实验,实验结果证明该方法是有效的。     

水下集矿作业车运动光学实时跟踪测量系统

集矿作业车是大洋采矿系统的关键技术,在实验定型阶段,高精度的测量集矿作业车的运动学参数是检验集矿作业车的牵引、控制等模块性能必不可少的环节。针对集矿作业车在水中行进、活动范围较大的特点,提出了利用广角镜头进行双目交会测量的光学方法,实现了集矿作业车运动轨迹实时跟踪测量系统。该系统首先在实验室内利用网格板对广角镜头的畸变进行修正;其次,在现场,根据场景中的自然特征,在室内标定的基础上,修正镜头畸变,标定摄像机内外参数;最后,两台摄像机跟踪集矿作业车上的合作特征,实时交会测量获得集矿作业车的运动轨迹,包括位置、速度等。该系统的测量结果与全站仪测量结果的残差为5mm。系统已正式通过验收,并投入使用。     

基于超动态测试系统的压力传感器标定技术研究

针对油气爆炸发展过程中压力测量的需要,提出了一种压力传感器标定的新方法。该方法基于超动态测试系统,操作简单,精度可靠,并采用最小二乘法对各测试点进行了拟合,得到了压力传感器的标定系数和其它基本性能指标,保证了测试过程中压力的准确性和精度。可在其它类似的测试系统中应用。     

基于点云配准的室内移动机器人6自由度位姿估计

针对移动机器人在室内环境下难以获取GPS定位信息,仅靠自身惯导不能得到精确位姿的问题,提出了一种基于RGB-D传感器获取三维环境点云,对连续点云提取特征并进行配准的移动机器人6自由度位姿估计方法.首先通过RGB-D传感器获取环境深度图像,根据特征提取算法提取点云特征;然后以特征点为配准点,运用随机一致性采样(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)算法对点云进行初配准,剔除部分错误匹配点,获得初始变换矩阵;最后采用改进的迭代最近点(Iterative Closet Point,ICP)算法进行精配准,获得点云间的最终变换矩阵,实现位姿估计.实验结果表明:该方法有效地提高了大规模点云配准效率,得到了较精确的位姿估计信息.     

基于仿射近似的摄像机标定

针对直接基于透视投影模型的标定算法计算量大、结果不稳定的事实,提出一种基于仿射投影矩阵的标定算法。算法首先线性解算仿射投影矩阵,然后分解出部分参数。在假定主点坐标等于图像中心的前提下,解算出其余参数,再以重投影图像点残差和为目标函数,对所有参数进行优化,获得精确的摄像机模型参数,达到精确、快速、稳定的标定目的。大量的仿真和真实图像实验证明算法比传统算法更稳定。     

无人机载激光制导武器系统目标参数测量与分析

在综述无人机载激光制导武器系统目标参数测量系统组成和基本工作过程的基础上,通过分析成像设备的投影变换和逆投影变换的原理,综合激光测距获取的目标距离信息推导计算了目标在摄像机坐标系中的坐标和目标在地球坐标系中的坐标.最后对一组目标参数测量试验数据进行了分析.结果表明计算方法具有较好的准确性和精度.     

基于双相机的目标距离测量技术

对双目视觉测量方法进行了研究和分析,采用张正友平面法对相机进行内外参数标定,根据标定所得参数对立体图像对进行校正和匹配,测距实验结果表明,在目标距离为112 m的静态条件下,该方法测量误差在5%以内,能满足一定场合的非接触测量需求。最后对影响双目测量精度的主要因素进行了分析,指出了进一步优化和提高双目系统测距精度的方向。     

计算机视觉测量中摄像机快速标定方法实现

随着计算机视觉技术的发展,计算机视觉测量技术在工业领域的应用越加广泛。摄像机标定能确定空间坐标系中的物点与其在图像平面上的像点间的对应关系,是计算机视觉测量中不可或缺的组成部分。分析了一种快速、简便的摄像机标定方法。重点阐述了其基于OpenCV的方法实现,并通过实验证明了其有效性。     

基于单目视觉的平面靶标姿态测量及其仿真

针对平面目标的姿态测量问题,提出了一种基于单目视觉的测量方法,设计了仿真试验系统并对其进行了验证。基于张正友标定方法对摄像机进行标定;利用单应性条件求解外参矩阵,并结合Givens方法对外参矩阵进行分解,求得姿态角;基于靶标实际运动过程及摄影成像原理开发了一套仿真平台。仿真试验结果表明:所提方法平均仿真测量精度可达0.05°,理论精度可达0.000 02°。     

基于菱形模板的摄像机标定方法

在传统的基于平面模板的摄像机标定算法和基于3个非线性点在特定运动下的标定算法的基础上,提出了一种基于菱形模板的摄像机标定算法,本算法只需要知道菱形的一个夹角就能标定出摄像机的内参数矩阵。弥补了传统算法在标定时需要知道特征点世界坐标的不足,减少了制定模板世界坐标带来的误差;同时本算法不需要菱形特征点做任何运动,避免了旋转特征点带来的人为误差。该算法的标定精度仅取决于特征点检测的精度,实验结果验证了该文算法的有效性。     

氧化铝单晶超声温度传感技术研究

针对航空、航天发动机温度测试过程中存在的传感器耐氧化性差、使用寿命短、测温精度低等迫切需要解决的问题。首先,采用超声导波测温原理,使用氧化铝(α-Al₂O₃)单晶纤维作为超声波导,构建了超声温度测量系统。其次,对传感器的敏感元参数进行了设计,利用激光加热基座法生长的氧化铝单晶超声波导,制作了超声温度传感器。最后,对所制作的超声温度传感器进行了标定,在20～1 800℃,传感器的灵敏度为0.44 m/(s·℃),重复性为95.27%。在模拟航空发动机测试平台上进行了测温实验,经分析该次测量合成不确定度为7.99℃。该方法为解决航空、航天发动机等恶劣环境下的温度测量,提供了新的途径。     

最优化方法在摄像机标定中的应用

研究了最优化理论与方法在摄像机标定中的应用,并以两步法的第二步为例,详细介绍了如何根据最小化重投影误差这一非线性最小二乘问题求出所有标定参数的最优解,给出了用Guses-Newton法进行求解的具体步骤,并在Matlab下实现对一组初始数据的迭代优化.