基于空间透视不变量的摄旬有机标定方法

本文给出了一种以空间不变量的数据来计算摄象机外部参数的方法。空间透视不变量是指在几何变换中如投影或改变观察时保持不变的形状描述。     

双摄象机大转角立体图象的深度计算

本文就具有普遍性的“大转角双目视觉”的三维恢复问题,提出了一种包括自动匹配问题在内的求取物体三维坐标的系列最小二乘法.这种方法不仅能够克服由于大转角变化及遮挡等原因造成的求取图象对应点的困难,而且在数据准确性、鲁棒性、计算复杂性、保证旋转矩阵正交性及三维运动的直接恢复程度方面都优于现存的方法;用实际图象数据进行计算,结果满足实际要求.     

一种用于三维立体视觉的精密摄象机定标算法

精密摄象机定标对于三维立体视觉是很重要的。论文的第一部分工作首先建立摄象几何模型以及相应的中心投影成象方程。其次,据中心投影成象方程以及在分析了摄象机镜头和光电转换畸变特点的基础上,提出用于摄象机定标的直接线性变换——误差校正拟合(DLTEA)算法。用已知的三维控制点场以及由象中心点精确定位(定位精度可达0.2象素)、直接线性变换——误差校正拟合所组成的一组算法,对摄象系统进行了精密的定标,从而使物点的平均三维坐标确定精度达到了被摄物体大小的1/4000。其定标精度优于国际上近期报道的水平。     

基于p2-不变量的透视变换下的点模式匹配方法

点模式匹配是计算机视觉和模式识别领域中的一个重要问题。通过研究,在假定待匹配的两个点模式中已知有三对点整体对应的前提下,基于射影坐标以及对投景变换和排序变换同时保持不变的ｐ＾２－－不变量等理论,通过定义一种广义距离,给出了一种求解透视变换下,点数不等的两个平面点模式匹配问题的新算法。理论分析和仿真实验表明,该算法是快速、有效的。     

基于目标不变量的识别方法研究

一、引言不变量理论在80年代末引入计算机视觉领域,1991年召开了不变量在计算机视觉应用方面的国际研讨会。目前,对这一课题的研究引起了国内外学者的极大兴趣。视觉不变量理论的优点在于它对目标形状的描述不受目标物体的姿态、透视投影和摄像机内部参数的影响。同时它可以冗余地表示目标全局结构特征,当发生部分遮挡时,可以从剩余部分计算出表示全局的结构不变信息。     

一种基于投影不变量的目标跟踪方法

提出了一种基于平面投影不变量的目标跟踪算法．算法从图像中提取直线边缘计算投影不变量,用于对目标建模并跟踪．为提取直线边缘,使用改进的序列细化算法将边缘细化为单像素宽,而后用一种快速曲率估计方法估算边缘点的曲率,并保留估算值很小（约等于零）的点拟合直线．在所得直线族中按照邻近规则或者窗口规则挑选直线计算投影不变量．图像处理实验给出了用文中提出的图像预处理算法获得的直线边缘效果,并通过使用所得直线计算不变量的值衡量了所得不变量的稳定性和视角不变性．跟踪实验检验了跟踪算法的鲁棒性和实用性．     

基于射影不变量的三维重构

文中提出了利用射影不变量来求解基于图像对三维深度恢复问题。方法的基本思想是对于立体图像，利用密度段元素，引入了两个射影不变量来恢复密度段的深度信息。从这两个不变量，能推导立体图像中匹配的密度段对所满足的关系。利用这个关系，实现了密度段之间的匹配运算。这个方法能直接地从输入图像中得到密集和准确的深度，对变形的图像具有鲁棒性。     

基于射影不变量的三维重构

文中提出了利用射影不变量来求解基于图像对三维深度恢复问题。方法的基本思想是对于立体图像,利用密度段元素,引入了两个射影不变量来恢复密度段的深度信息。从这两个不变量,能推导立体图像中匹配的密度段对所满足的关系。利用这个关系,实现了密度段之间的匹配运算。这个方法能直接地从输入图像中得到密集和准确的深度,对变形的图像具有鲁棒性。     

一种基于MATLAB的摄象机标定方法的实现

使用MATLAB实现了一种简便的摄象机参数的标定方法。先由四个标定点的坐标计算出透视投影矩阵，从而计算出标定模板上其它节点的图象坐标，之后进行内部参数和外部参数的计算。此方法具有易于实施、速度较快、精度较高等特点，是一种简便实用的方法。     

考虑有界噪声的摄象机内部参数标定方法

指出摄象机指标定问题中存在的观测误差适于用未知但有界误差（ＵＢＢＥ）模型描述,标定问题可用集内不确定（ＳＭＵ）估计方法解决。针对有关文献研究的一种摄象机内部参数标定问题,提出了利用ＳＭＵ估计方法进行参数标定的新算法。仿真实验结果表明,新算法不权可以在给出标定结果的同时给出标定误差确定的上界,而且可获得较好的标定精度,具有一定的使用价值。     

计算机视觉中摄像机定标综述

回顾了摄影测量学和计算机视觉中的各种摄像机定标方法,对各种方法进行了分析、比较、并讨论了摄像机定标方法应用于计算机视觉中的特点.     

VC++环境下基于OpenCV的摄像机标定系统的开发

根据摄像机标定原理,在VC++环境下利用OpenCV设计并实现了摄像机标定系统,详细介绍了系统的功能以及实现流程。以棋盘格标定板图像作为输入,不仅计算出了摄像机的各内外参数,而且对标定误差进行了统计。通过相关实验证明了该系统的有效性。相对于传统标定方法,该系统使用更加方便、快捷,标定结果更加精确。     

基于BP网络的足球机器人视觉系统的标定

摄像机标定是足球机器人 (MIROSOT)视觉系统的基础 .由于实际空间点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的是一种复杂的非线性映射关系 ,而 BP网络它可以实现从输入到输出的任意的非线性映射 ,本文将BP网络应用于足球机器人视觉系统的标定 ,采用 L evenberg- Marquardt的学习算法 ,实验结果证明了该算法的可行性     

机器人控制器的现状及展望

机器人控制器是影响机器人性能的关键部分之一,它 从一定程度上影响着机器人的发展．本文介绍了目前机器人控制器的现状,分析了它们各自 的优点和不足,探讨了机器人控制器的发展方向和要着重解决的问题．     

一种摄像机成像误差的模型化修正方法

本文针对摄像机成像误差问题,首先提出了一种新 的径向畸变模型,利用此模型推出了能精确标定摄像机的关键参数（有效焦距、平移矢量的 Z向分量以及径向畸变系数）的线性算法;同时提出了一种成像系统误差的修正模型,并利 用系统辨识方法正确估计了该模型的各参数;并进行了实验验证.这项研究必将使得摄像机 成像的误差整体降低,从而提高了测量精度.     

摄影测量系统的高精度标定与修正

介绍了目前国内外较常用的一些摄象机镜头标定与修正的方法,对其优缺点进行了分析,而后根据透镜成象机理,提出了新的误差修正与标定模型,并采用一种隔离的三步法进行求解.该方法能较全面地对摄象机系统进行标定和误差修正,且具有很好的稳定性与精度.     

一种摄像机复合标定方法及其在汽车碰撞实验中的应用

提出了一种摄像机的复合标定方法:基于共面点分步标定摄像机的初始内外参数;基于最小二乘法求解径向畸变参数,进而迭代优化。标定点的识别中,中心点的识别采用了Hough直线检测及直线求交法,避免通常的Hough椭圆检测法带来的测量误差。应用于汽车碰撞过程的定性和定量分析,结果表明了其有效性与稳定性。     

基于OpenCV的改进两步法摄像机标定

采用改进两步法实现了摄像机的标定,并给出基于OpenCV算法,充分发挥了OpenCV的函数库功能。对两步标定法的改进是在原两步法得到摄像机参数值的基础上,用非线性优化算法对所有参数进一步优化,得到最终参数值,既提高了摄像机标定精度和计算效率,又无需对摄像机像面中心预标定,简化了标定过程。     

基于灰度投影的快速纸币图像几何校正

纸币图像的几何校正是纸币清分机的一项关键技术,实际应用中要求其算法简洁、快速、准确。提出了一种通过灰度投影来进行快速纸币图像几何校正的算法。首先通过计算整幅及部分纸币图像的灰度投影来得到纸币的倾斜角度,根据倾斜角度对图像进行倾斜校正;然后通过计算整幅图像的灰度投影来确定图像中纸币的边界位置,并将纸币区域分割出来。实验结果表明这种算法能够实现纸币图像的快速准确几何校正。     

增强现实系统中的摄像机校准算法研究

增强现实系统的关键技术之一是精确定位问题,当用户改变他/她的观察视点时,虚拟对象必须与真实对象的运动方向与位置保持一致,这样才能使用户感觉到虚拟对象融入到真实环境中.而要做到这一点,就必须研究摄像机校准问题.在这篇文章中,我们分析了增强现实系统对摄像机校准算法的要求,给出了一个实用的摄像机校准算法,并且对算法的结果进行了具体分析.