一种新的手提相机自定标方法

在计算机视觉中 ,如何由非定标序列图象得到相机和景物的度量特性是相机自定标技术要解决的主要问题 .一般相机定标方法则是利用景物的已知三维点坐标或几何特性 (如正交方向的灭点等 )来确定相机的定标矩阵K,而相机自定标方法则是直接根据图象和相机内外参数的约束来确定相机和景物的度量特性 .相机定标对于计算机视觉的许多应用来说是非常重要的 ,而在实际应用中 ,由于定标过程往往是很复杂的 ,因而 ,在过去的几年中 ,许多学者在相机自定标方面做了大量的工作 ,其研究结果表明 ,对于刚性景物来说 ,相机自定标是可行的 .为了使摄像机自定标更鲁棒、速度更快 ,给出了一种新的基于线性模型的相机自定标方法 ,该方法是首先利用三点透视投影图、灭点和向量正交的性质来得到一组非线性方程 ,然后将其转换为线性方程组 ,以避免求解过程中的累积误差 ,最后高精度地求出了全部内参数 αx,αy,u0 ,v0 .实验结果表明 ,此方法是有效的 .     

基于高斯模板的图象旋转算法

图象旋转是图象处理中的一个基本操作,根据图象在邻近区域内连续的特点,该文提出一种基于高斯模板的图象旋转算法。实验结果表明,该算法能较好地消除图象旋转所产生的锯齿现象,图象多次旋转后失真较少,与最近插值和双线性插值相比具有较好的性能。     

实现图象几何变换的迭代函数系统参数修改法

提出了实现图象几何变换的迭代函数系统（ＩＦＳ）参数修改法，导出了实现图象平移、旋转和缩放的ＩＦＳ参数变换公式。这种方法的基本思想是通过修改图象的ＩＦＳ码而实现对该ＩＦＳ的吸引子（原图象的逼近）进行几何变换。实验结果表明本文所提方法正确，易于实现     

运动图象序列的整合

文章研究了不同视点下图象平面投影的坐标关系,给出了摄像机旋转和平移运动产生的序列图象间的匹配公式,提出了运动序列图象的整合方法。该方法有以下优点:整合图象满足透视几何关系,保证了整合图象的真实性;不需要事先知道摄像机的内外参数;整合算法计算量小,整合实时性好。实验证明了该方法具有广泛的应用价值。     

基于图象差的平面大范围视觉伺服控制

为解决大范围偏差的控制问题,将期望图象按给定的角度间隔旋转,离线生成一系列子期望图象。比较实时采集图象与期望子图象间的差异程序可获取目标绕重心的旋转运动参数。纵使图象求重心方法给出的平动参数,实现了在大范围偏差时迅速将摄象机调整到期望位姿。在期望位姿附近结合直接图象反馈方式,实现了基于图象差的平面大范围视觉伺服控制。     

利用熵和矩进行二值商标图象检索

商标图象的检索在图象库系统管理和应用中得到了越来越多的重视。检索商标图象,形状特征的提取是关键。文章提出了一种新的提取商标图象形状特征的算法。该算法从信息论的角度出发,综合利用图象信息熵及不变矩的特性来描述商标图象的形状特征。该方法算法简单,实验证明具有良好的平移、旋转及尺度不变性,且抗干扰性能良好。     

大版面SPT图象文件的旋转

由于金山汉字系统占用内存较多,它所提供的图文编辑软件SPT不能实现大版面的图象的旋转。本文通过分析SPT图象文件格式,给出了图象旋转的方法及实现程序。     

大版面SPT图象文件的旋转

由于金山汉字系统占有内存较多，它所提供人的图文编辑软件ＳＰＴ不能实现在版面的图象的旋转。本文通过分析ＳＴＰ图象文件格式，给出了图象旋转的方法及实现程序。     

利用真实场景中的角结构约束进行相机自定标

首先讨论了真实场景中的角结构几何约束，然后利用这种几何约束提出了一种新的相机自定标算法，利用单幅透视投影图像中的角结构计算出相机的焦距、平移向量和旋转矩阵的初始值，然后利用两幅图像中的几何结构对相机内外参数进行优化，由于在求取相机参数初始值的时候只用到了一幅图像，这样就避免了在相机定标过程中可能出现的临界运动序列（critical motions sequence)，从而避免了临界运动序列引起的相机定标退化问题，提高了相机定标过程的鲁棒性，用两幅图像中的结构约束对初始值进行优化，进一步提高了结果的精确度，实验结果证明算法是强壮的。     

一种有效的文本图象识别方法

针对文本图象的识别,此文提出了一种新的方法.该方法中分别利用了图象的颜色及纹理信息,并将其结果进行融合得到了很好的效果.首先根据颜色直方图的特征,利用其分布特征及信息熵,对图象做识别;其次以图象的灰度共生矩阵用来表达纹理,并提取该矩阵的相关特征量用来对图象做识别.该方法充分考虑了文本图象的颜色及空间分布特性,提取了有效的表达参数,实验结果与性能比较表明,该方法是有效的.     

A robust method to recognize critical configuration for camera calibration

When space points and camera optical center lie on a twisted cubic, no matter how many pairs there are used from the space points to their image points, camera parameters cannot be determined uniquely. This configuration is critical for camera calibration. We set up invariant relationship between six space points and their image points for the critical configuration. Then based on the relationship, an algorithm to recognize the critical configuration of at least six pairs of space and image points is proposed by using a constructed criterion function, where no any explicit computation on camera projective matrix or optical center is needed. Experiments show the efficiency of the proposed method.     

基于图像重投影的视图合成

针对摄像机绕光心旋转的情形,讨论了在这种特殊情形下单应矩阵具有的性质。然后根据这些性质结合三维图像变换技术给出了一种摄像机绕光心旋转时新视图的合成方法。该方法首先利用单应矩阵的性质生成目标图像的一部分,并采用逆向映射的方法以避免产生空洞;接着利用三维图像变换生成目标图像的剩余部分;最后对由三维图像变换生成的部分进行空洞填补。实验结果表明,该方法能够生成质量较好的新视图。     

基于单目视觉的助航灯具定位及发光口识别

为实现助航灯具的自动清洗,本文提出一种基于单目视觉的助航灯具及其发光口的定位和识别方法。通过提取摄像机画面中的灯具轮廓,采用最小二乘法拟合灯具不发光状态下的椭圆模型,得出灯具中心的像素坐标,采用质心法计算发光状态下光源中心的像素坐标。通过对摄像机的标定,建立地面约束坐标系,实现灯具像素坐标到世界坐标的转换,得到摄像机与灯具的相对位置。     

Simplified Active Calibration

We present a new mathematical formulation to estimate the intrinsic parameters of a camera in active or robotic platforms. We show that the focal lengths can be estimated using only one point correspondence that relates images taken before and after a degenerate rotation of the camera. The estimated focal lengths are then treated as known parameters to obtain a linear set of equations to calculate the principal point. Assuming that the principal point is close to the image center, the accuracy of the linear equations are increased by integrating the image center into the formulation. We extensively evaluate the formulations on a simulated camera, 3D scenes and real-world images. Our error analysis over simulated and real images indicates that the proposed Simplified Active Calibration method estimates the parameters of a camera with low error rates that can be used as an initial guess for further non-linear refinement procedures. Simplified Active Calibration can be employed in real-time environments for automatic calibrations given the proposed closed-form solutions.     

Calibration of mirror position and extrinsic parameters in axial non-central catadioptric systems

We propose a novel calibration method for catadioptric systems made up of an axial symmetrical mirror and a pinhole camera with its optical center located at the mirror axis. The calibration estimates the relative camera/mirror position and the extrinsic rotation and translation w.r.t. the world frame. The procedure requires a single image of a (possibly planar) calibration object. We show how most of the calibration parameters can be estimated using linear methods (Direct-Linear-Transformation algorithm) and cross-ratio. Two remaining parameters are obtained by using non-linear optimization. We present experimental results on simulated and real images.     

基于RGBD摄像头的障碍物检测

检测障碍物是机器人自主移动的基础. 为了提高检测的障碍物效率和准确率, 提出一种基于RGBD摄像头的障碍物检测方法, 主要分为障碍物识别和检测长度, 宽度两部分. 在障碍物形状不规则的前提下, 通过摄像头实时采集图像传输到数据处理中心, 用改良的帧差法、最小矩形法匹配法和图像处理等方法来确定障碍物轮廓, 利用深度图像及其阈值得出障碍物距摄像头的相对位置, 同时, 用坐标转换法计算出障碍物的高度与宽度. 结果显示, 在不同位置检测同一物体的误差不超过9%. 因此, 改良的帧差法检测障碍物轮廓准确率高, 坐标转换法速度快, 可以证明基于RGBD摄像头的障碍物检测设计检测效果良好.     

Active camera calibration using pan, tilt and roll

Three dimensional vision applications, such as robot vision, require modeling of the relationship between the two-dimensional images and the three-dimensional world. Camera calibration is a process which accurately models this relationship. The calibration procedure determines the geometric parameters of the camera, such as focal length and center of the image. Most of the existing calibration techniques use predefined patterns and a static camera. Recently, a novel calibration technique for computing the focal length and image center, which uses an active camera, has been developed. This technique does not require any predefined patterns or point-to-point correspondence between images-only a set of scenes with some stable edges. It was observed that the algorithms developed for the image center are sensitive to noise and hence unreliable in real situations. This report extends the techniques provided to develop a simpler, yet more robust method for computing the image center.     

Vision-based interception of a moving target with a nonholonomic mobile robot

A novel vision-based scheme is presented for driving a nonholonomic mobile robot to intercept a moving target. The proposed method has a two-level structure. On the lower level, the pan–tilt platform carrying the on-board camera is controlled so as to keep the target as close as possible to the center of the image plane. On the higher level, the relative position of the target is retrieved from its image coordinates and the camera pan–tilt angles through simple geometry, and used to compute a control law which drives the robot to the target. Various possible choices are discussed for the high-level robot controller, and the associated stability properties are rigorously analysed. The proposed visual interception method is validated through simulations as well as experiments on the mobile robot MagellanPro.     

基于圆形靶标的数码相机外部参数标定算法

数码相机的外部参数标定是应用计算机视觉进行现场测量和图像处理的关键技术。提出一种基于圆形靶标的数码相机外部参数标定算法,首先提出一种用于估计靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标的迭代学习算法,在此基础上,利用已知的数码相机内部参数和成像几何模型计算出数码相机的外部参数。实验结果表明算法具有较高的精度和良好的稳定性。