基于六视角自标定算法的三维图像重建

针对其他标定方法在三维图像重建中的缺点,提出自标定算法。首先建立摄像机标定模型,通过透视投影在成像平面上生成对应像点的齐次坐标;接着自标定数学模型利用单应性矩阵,使一张图像与另一张图像上存在对应点;最后在三维重建中为了判断像素点是否落在摄像机定位模块坐标内,采用投影面约束方程。实验仿真从6个角度前、后、左、右、上、下获取空间曲面信息,具有较高的重建精度。     

基于多视点图像的摄像机自标定

摄像机标定技术是计算机视觉领域的一个关键技术,其中的自标定算法就是仅通过一系列的图像来计算摄像机的内参数.Kruppa 方程法不仅需要计算基础矩阵还要计算随着图像的不同而改变的外极点.Hartley 推导出的基于基础矩阵的简单形式,不需要计算外极点.根据这种形式将摄像机的自标定转化为数学上求代价函数最小化的问题.对于多视图像进行加权,其中的加权因子和计算的基础矩阵以及匹配点的准确性有关,进而构成联合的摄像机自标定算法.本文算法不需要计算变化的外极点,并通过遗传算法来实现其最优化问题,简单易行.实验结果表明了该算法的有效性,并可作为一种通用的标定工具,用于摄像机阵列的标定.     

基于多幅未标定图像的三维度量重构

提出了一种基于多幅未标定图像，恢复场景三维几何的优化矩阵分解算法，该算法先通过迭代逼近得到射影重构，然后通过估计绝对二次曲面，将射影重构更新到度量重构。采用真实图像测试，获得好的实验结果，说明该方法简单易用。     

线结构光三维测量系统扫描方向的标定

提出一种基于平面标靶的线结构光三维传感器扫描方向的标定方法。利用平面标靶对摄像头进行标定,得到摄像头的内部参数,将棋盘格平面标靶固定在空间某一位置,测量系统沿着扫描方向移动并采集一系列图像。根据这一系列图像求出摄像机的外部参数,并结合已经求出的摄像机内部参数计算出标靶上同一特征点在摄像机坐标系下的坐标值,对这些点进行直线拟合得到一直线方程,直线的方向就是测量系统的扫描方向。实验表明,该方法测量精度高,操作简单,无需辅助的调整设备,降低了标定设备的成本和系统校准的难度,适合现场标定。     

光栅投影三维测量系统中标定技术的研究

相机和投影仪的标定精度决定光栅投影三维系统的测量精度。提出一种改进的标定方法。该方法在逆向相机模型的基础上对投影仪进行标定,利用相位编码法进行绝对相位展开,避免相机标定误差的引入,在标定过程中减少投影仪投射图案的数量,使标定操作更加简单、快速。在系统的标定过程中,利用投影仪投射的垂直、水平两组光栅图像,建立其与相机图像的对应关系,进而求得标志点圆心在投影仪图像上的像素坐标;然后利用带有径向畸变的相机模型对投影仪进行标定;最后进行系统的立体标定,确定相机和投影仪间的相对位置关系。实验结果表明所提方法切实可行。     

多光束共焦三维测量系统误差的标定及校正

由于具有 非接触、精度高、测量速度快的特点,多光束共焦测量已经成为一种重要的光学三维测量手段。文章分析了系统中存在的像差,并对第二类像差（焦平面弯曲） 提出了测量和标定的方法,即通过测量平面镜来获取系统误差,通过对测量结果的球面拟合来进行标定,利用值即可进行系统误差的校正。采用此种方法可简光学系统设计,降低系统制造费用。最后给出了试验的结果。     

穆勒椭偏标定方法中LM算法研究

依据穆勒椭偏测量方法中偏振光的传输方式,提出了一种椭偏系统中光学元件参数的定标方法。通过建立出射光强关于起偏器和检偏器透光轴方位角、旋转补偿器方位角和相位延迟的非线性最小二乘模型,用列文伯格?马夸尔特（Levenberg-Marquardt,LM）算法对初始参数进行迭代。求解出光学元件参数的精确值,从而实现对元件的定标。通过仿真实验,利用已知穆勒（Mueller）矩阵且标定值为(24.90±0.30) nm的SiO₂/Si标准样片,基于LM算法迭代计算光强值的残差平方和。实验可得当迭代次数为50次时,残差平方和收敛到最小值0.24;与传统多点标定法进行对比试验,验证了基于LM算法求解光学参数的可行性;用标定值为(91.21±0.36) nm的SiO₂/Si标准样片进行验证,得到膜厚的计算值为91.53 nm,相对误差为0.35%。结果表明:在穆勒椭偏系统参数标定中,LM算法具有收敛速度快,计算精度高等优点。     

层析三维测量图像边缘检测的研究

逆工程技术在激光快速成型制造应用中起着重要的作用本文运用扫描仪层析测量技术克服了常规的激光扫描法只能测量物体外表面三维数据的缺点，可以同时抓取复杂物体的内腔表面及外表面的三维几何特征数据。     

双平面法标定的双目视觉三维测量系统

针对传统摄像机标定过程复杂、三维测量精度不高的问题,提出了一种基于投影直线相交的双目视觉三维测量方法,并给出了基于神经网络的标定方法。根据摄像机成像特点,利用双标定平面上的点求取投影直线方程;针对摄像机成像复杂的畸变模型,利用BP神经网络对复杂非线性映射关系的强大逼近能力,对左右两台摄像机于远近标定平面处分别进行隐式标定,得到图像像素坐标到平面模板二维物理坐标的映射关系;设计制作了试验平台,采用手工辅助的方法获得网格模板训练样本。此标定方法完全适用于大视场、近距离、高精度的双目视觉传感器。试验结果表明,系统对空间已知长度的测量结果误差约为0.109 mm,测量精度较高。     

线结构光三维测量系统中旋转轴的标定方法

为简化旋转轴心线的定位,提出了一种基于平面参照物的现场标定方法.将一个绘制有棋盘格图案的靶标倾斜地放在旋转平台上,控制旋转平台任意旋转几个角度,并拍摄下每个位置处靶标的图片.通过处理这些图片获取靶标上特征点的空间坐标,对这些特征点作圆拟合得到一系列的圆心点,再对这些圆心点作直线拟合,建立起旋转轴的直线方程,完成旋转轴的标定.实验验证了该方法的可行性,实测物体的均方根误差为0.04 mm.     

基于特征点匹配的多视图像校正

多视图像的校正是提高3DTV观看质量的关键步骤之一。现有的图像校正算法大多是双目或三目相机校正,对于平行或弧形相机阵列的多视图像校正的研究较少,而且受相机标定参数和相机间距的影响较大。文章提出了一种对未标定的多目相机图像进行校正的方法,通过寻找匹配特征点,依据匹配点垂直视差的关系计算校正变换矩阵,用以对原图像进行校正变换。实验结果显示,图像间的垂直失配大为减少,校正后的图像能够提供良好的立体视觉主观测试效果。     

基于空间虚拟点阵的双目视觉测量技术

基于三坐标测量机(Coordinate Measuring Machines)的坐标基准，提出一种新的实现三维坐标测量的基于空间虚拟点阵双目视觉测量技术，该技术通过建立像面空间和物面空间的虚拟点阵的映射关系，实现了小场景的三维面形的非接触视觉测量。实验表明，该方法具有简单、可行，在近距离条件下测量精度高的特点。     

基于公共点提取的多视图像校正

自由视点立体视频既可以给观看者强烈的立体感,又可以为用户同时呈现不同角度的视点画面。但是垂直视差的存在,会影响合成立体图像的质量,出现图像的模糊,严重的垂直视差会使图像出现“跳跃”现象,甚至不能观看。因此,多视点图像的校正是提高3DTV观看质量的重要步骤之一。现阶段关于双视点图像校正技术的研究已较多,但多视点图像校正研究却需深入。其中,基于多相机标定参数的校正算法需要提供预先的标定数据,应用不便。本文提出了一种在无多摄像机标定参数情况下,消除垂直视差的校正方法。首先,使用SIFT算法提取图像特征点。然后,利用多视点图像公共点的匹配关系,选取唯一基准视点图像平面计算各视点校正矩阵。实验结果表明,该方法有效降低了垂直视差,限制了校正误差的传播,从而保持了校正后图像质量的一致性。      

基于SVD-SRNet的SAR三维成像方法

合成孔径雷达（SAR）三维成像是传统二维SAR成像在雷达精细信息获取与感知领域的重要发展,可分辨重叠于二维SAR图像同一像素中的多个目标。稀疏信号处理是进行SAR三维成像的有效方法,但由于稀疏信号处理的非线性特征,常需迭代运算,效率较低。研究人员已提出利用深度学习技术实现快速解算非线性信号处理问题的思路,在三维成像领域已有初步应用。然而,由于SAR三维实测数据稀缺,三维成像网络的训练只能依赖于仿真数据进行,并且仿真数据与实测数据存在差异大的问题,导致基于深度学习方法的SAR三维成像精度受限。为此,本文提出了一种基于奇异值分解的信号空间归一化超分辨网络（SVD Signal-Space Normalization SuperResolution Net,SVD-SRNet）,能够解决由于仿真数据与实测数据存在差异大导致的三维成像网络化方法鲁棒性低的问题,与传统方法相比所提方法具有更优异的成像精度。计算机仿真试验和无人机SAR实测数据试验证明了本文所提方法的有效性。     

基于三维矩阵的动态背景建模方法

背景建模是背景减法技术提取前景的基础,背景建模方法的好坏直接影响目标的提取和跟踪.对于视频中同一像素块向量在时间序列上的变化,用三维矩阵水平、垂直方向表示块的位置,纵向表示块的聚集范围.根据像素块向量在一定范围内出现的次数调整其在纵向的位置,出现次数越多,其位置向前越靠近.最终使出现次数较多的向量集中在矩阵纵向1～ d/2的范围内,并根据矩阵这部分值对前景和背景进行分割.该方法中采用动态阈值,能实时动态更新背景,无须对视频进行专门学习.实验证明该方法能有效记录像素块向量的变化,使频繁出现的向量有效聚集,建立的背景模型稳定可靠,提取的前景具有较好的鲁棒性.     

一种基于二维局部二值模式的纹理图像分类方法

局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）在纹理分类中受到越来越多的关注,传统的基于局部二值模式的图像识别方法在LBP直方图统计时仅仅考虑到LBP模式值本身的数量统计,却忽略了模式值之间的相关性.针对这一问题,本文提出一种二维局部二值模式（Two Dimensional Local Binary Pattern,2DLBP）方法,并用于纹理图像识别.首先以旋转不变均匀LBP特征图为基础,引入滑动窗口和LBP模式对的概念,统计LBP模式图的上下文信息,构造出2DLBP特征;然后改变LBP中的半径参数,构造图像的多分辨率2DLBP特征,并利用支持向量机（SVM）的分类方法进行纹理分类;最后选取Brodatz、CUReT、UIUC、FMD四个公开纹理库分别进行纹理分类测试.理论验证表明该方法具有良好的通用性,可以与LBP的其他变型结合成为新的图像特征构造方法.同时,实验结果表明,本文提出方法具有较好的纹理图像分类能力.     

基于PMAC控制卡的激光扫描尺寸测量系统

针对常见的工件一维尺寸检测问题,提出了一种新的基于PMAC运动控制卡的激光扫描检测方案.该方案通过激光扫描给出被测物的边沿信号,通过对此信号的检测,PMAC卡会锁存相应的被测物边沿位置.通过对两边沿的位置捕获就可完成尺寸测量.这一方案的实现需要设置PMAC卡的位置捕获功能,并编写负责位置采集的PLC程序.实际测量结果显示,比容易实现的测量方案更能满足大部分工业测量的要求.实验表明,通过进行多次测量实验可获得该测量系统边沿定位变值系统误差的经验函数,在根据此函数对误差进行补偿后,系统精度进一步得到提高.     

多传感三维运动坐标测量技术研究

提出了一种多传感器一体化的三维坐标测量系统,系统由带有激光三角测头、显微视觉测头和接触式测头的三坐标测量机组成。设计了视觉测头和激光三角测头的像素级融合技术得到被测物体的三维表面点云,然后经过相位相关匹配算法、边缘与区域相结合的分割方法、以直线为基元的表面识别方法等一系列步骤对表面点云进行处理,最终测出被测特征的几何参数。并提出了整个测量系统以及视觉测头的自标定技术。最后使用该测量系统对一个有高精度尺寸要求的光学仪器进行测量,重复性精度可达1．2μm。