一个映射变换及其在机器人定位中的应用

在摄像机以某一角度俯拍地面的情形下,推导了一个从地面各点到摄像机图象间的变换公式,也得到了从摄像机图象中各点到地面的变换公式。这两个变换互为逆变换。给出了变换实例。利用这两个变换进行了机器人定位,得到了一种机器人定位的新方法,给出了实验结果。     

基于极少信息的任意照片目标点定位算法

为了达到通过任意摄像头拍摄照片就可对目标点进行定位的目的,针对如何用最少信息得到空间中目标点坐标问题,基于摄像机的成像模型、空间中固定点之间的几何约束,以及坐标系变换的基本原理,推导出一种类似于P4P的无标定照片的目标点定位方法。该方法可由观测到的两幅图像中已知世界坐标系中位置坐标的任意四点在图像中的位置,通过计算得到图像中目标点的三维坐标。此方法需要的已知信息极少,对于拍摄图像以及拍摄所用相机没有要求,并通过实验验证可行,精度相比传统标定方法没有明显损失,且较其他自标定定位方法更高,实用性较强。     

基于网格状纹理的简易摄像机标定方法

摄像机标定方法在移动机器人视觉系统的研究中具有重要意义。该文提出了一种基于网格状地面的简易摄像机标定方法,通过引入边缘提取、Hough变换、灭点检测等图像处理技术,对网格状地面图像进行了垂直和水平两个方向的直线检测,进而确定标定点的位置,最终实现了摄像机的快速标定。实验结果表明,该方法是可靠有效的。     

基于视觉的移动机器人地面轨线跟踪导航研究

地面轨线跟踪是机器人视觉导航控制基本技术之一．文中针对曲率变化较大的地面轨线跟踪提出了一种新的状态控制方法．该方法从图像中提取参考轨线的方向和幅度参数作为状态控制的输入，调整速度和转速实现跟踪控制．为改善控制性能，当由于摄像机倾角较大而引起的图像畸变较大时，利用射影变换把参考轨线参数从图像坐标系映射到机器人坐标系，而无须提供位置、曲率等参数．实验表明该方法控制效果良好．     

基于视图不确定关系模型的地面目标位置估计和跟踪

为了实现地面上目标的位置估计和跟踪,本文提出了一种摄像机平面视图与地面位置估计之间关系的建模理论。首先分析了随机变量(摄像机图像平面上的位置估计和地面上的位置估计)在投影变换下的变换方式,表明了当某些几何性质满足时,投影变换会将正态分布映射为正态分布；其次采用无迹变换来计算得到变换后的随机变量的矩；最后采用得到的建模相关性设计了一种用于多个摄像机位置估计的最小方差估计器,并应用于跟踪地面上动态环境中的多个目标；实验结果表明,本文提出的模型不仅具有较好的组合位置估计能力,而且还能够利用这种模型得到的最小方差估计器有效地呈现和跟踪地面目标。     

一种基于双幅图像的物体3维重建

随着虚拟现实技术的发展,对物体进行快速有效建模逐渐成为了研究热点。基于图像建模技术是一种有效的建模方法,其最大的优点是可以利用图像中的信息直接建立物体的几何模型,并且可以迅速构建出具有“照片级”真实感的3维模型。常规的方法是先求解摄像机内外参数,再求解空间中各点在世界坐标系下的位置。提出了一种基于两幅图像利用灭点性质进行建模的新方法。该方法首先利用灭点属性推导出了相机中心在世界坐标系下的坐标位置的解析表达式,再利用两幅图像之间的空间几何约束关系,从空间约束关系中反算出物体各点的空间位置从而重建出物体几何模型,最后进行纹理映射。在物体重建的过程中只利用到了相机内参数,而跳过了对相机外参数的标定,实验结果表明,该方法简单可靠,可用于实现对拥有规则表面的物体3维重建。     

MSA火灾报警系统中图像型火源定位研究

图像型火灾探测系统是MSA(Multi-Step-Alarm)火灾系统中的重要环节,其重要任务之一是对监控场景中的火源进行精确定位。而在实际应用中,由于安装等因素的原因,要获取摄像机的图像坐标系与世界坐标系之间转换的关键参数非常困难。提出了一种基于双灭点的图像透视投影的坐标转换方法,该方法通过分析世界坐标系中4个点在图像坐标系中的位置关系,可以实现图像坐标系与世界坐标系之间的转换。实验结果证明该方法简便实用。     

CCD摄像机标定

在基于单目视觉的农业轮式移动机器人自主导航系统中,CCD摄像机标定是农业轮式移动机器人正确和安全导航的前提和关键。摄像机标定确立了地面某点的三维空间坐标与计算机图像二维坐标之间的对应关系,机器人根据该关系计算出车体位姿值自主导航。因此,根据CCD摄像机针孔成像模型,利用大地坐标系中平面模板上已知的各点坐标,建立与计算机图像空间中各对应像素值之间的关系方程组,在Matlab环境下拟合出摄像机各内外参数。实验结果表明：该方法可以正确完成CCD摄像机标定。     

视觉巡线机器人中的摄像头图像透视校正方法

文章根据摄像机光学镜头的成像原理,推导了应用于视觉巡线机器人中的摄像头图像校正变换公式,给出了一种只需测量拍摄面与地面的夹角、拍摄高度、图像底边实际长度和图像纵向实际长度四个关键参数即可进行图像校正的方法,而无需在现场布置标定点。实验表明此算法用于校正视觉巡线机器人获取的路面图像时能准确还原拍摄路面应有的形状,得到了预期的结果。     

基于投影仪和摄像机的结构光视觉标定方法

为实现基于投影仪和摄像机的结构光视觉系统连续扫描,需要计算投影仪投影的任意光平面与摄像机图像平面的空间位置关系,进而需要求取摄像机光心与投影仪光心之间的相对位置关系。求取摄像机的内参数,在标定板上选取四个角点作为特征点并利用摄像机内参数求取该四个特征点的外参数,从而知道四个特征点在摄像机坐标系中的坐标。利用投影仪自身参数求解特征点在投影仪坐标系中的坐标,从而计算出摄像机光心与投影仪光心之间的相对位置关系,实现结构光视觉标定。利用标定后的视觉系统,对标定板上的角点距离进行测量,最大相对误差为0.277%,表明该标定算法可以应用于基于投影仪和摄像机的结构光视觉系统。     

Camera position estimation and feature extraction from an incomplete image of a landmark

In the autonomous unmanned helicopter landing problem, the position of the unmanned helicopter relative to the landmark is very important. A camera carried on the unmanned helicopter can capture an image of the landmark. In earlier research, it was reported that the camera position could be estimated by features extracted from the landmark image. However, it is necessary that the landmark image should be complete, or with only slight deficiencies, in order for this estimation process to be possible. In this article, we report on an innovative design for an estimation made from a camera position giving an incomplete single image of the landmark. An adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is used to construct the mapping relation between the features of complete and incomplete landmark images. It will be verified that it is possible to estimate the camera position from a landmark image more than half of which is defective via the proposed method.     

新的大倾斜摄影的自动快速镶嵌模型

倾斜摄影往往导致地物较大的几何变形,难以直接利用传统的数字图像镶嵌方法进行镶嵌。提出了一种非常规的近似镶嵌模型,很好地保持了地物与观察者的相对位置关系及地物之间的大致位置关系,并且已经成功地应用于某军用航空相机远距离倾斜摄影的光学图像自动快速镶嵌系统。     

一种新颖的基于两个特征点的室内移动机器人定位方法

提出了一种新颖的基于两个特征点的室内移动机器人定位方法。与已有的几何位姿估计方法或航标匹配方法不同，该方法不需要人工航标，也不需要准确的环境地图，只需一幅由传统的CCD相机拍摄的图像。从机器人接近的目标上选取相对于地面等高的两个点作为两个特征点。基于这两点建立一个目标坐标系。在相机平视且这两个特征点与相机投影中心相对于地面不是恰好等高的条件下，就可以根据这两个特征点在图像中的坐标确定机器人相对于目标坐标系的位置和运动方向。该方法非常灵活，适用范围广，可以大大简化机器人定位问题。试验结果表明这一新的方法不仅简单灵活而且具有很高的定位精度。     

单目相机轨迹的真实尺度恢复

目的单目相机运动轨迹恢复由于输入只有单目视频序列而缺乏尺度信息,生成的轨迹存在严重漂移而无法进行高精度应用。为了能够运用单目相机普及度高、成本低的优势,提出一种基于场景几何的方法在自动驾驶领域进行真实尺度恢复。方法首先使用深度估计网络对连续图像进行相对深度估计,利用估计的深度值将像素点从2维平面投影到3维空间。然后对光流网络估计出的光流进行前后光流一致性计算得到有效匹配点,使用传统方法求解位姿,使相对深度与位姿尺度统一。再利用相对深度值计算表面法向量图求解地面点群,通过几何关系计算相同尺度的相机高度后引入相机先验高度得到初始尺度。最后为了减小图像噪声对尺度造成的偏差,由额外的车辆检测模块计算出的补偿尺度与初始尺度加权得到最终尺度。结果实验在KITTI(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological at Chicago)自动驾驶数据集上进行,相机运动轨迹和图像深度均在精度上得到提高。使用深度真实值尺度还原后的相对深度的绝对误差为0.114,使用本文方法进行尺度恢复后的绝对深度的绝对误差为0.116。对得到的相机运动轨...     

单目视觉智能车的伺服规律研究

通过分析单目视觉智能车的运动特征,建立其空间约束模型以及与运动控制密切相关的图像坐标系和运动平面坐标系,在此基础上根据摄像头相对位姿的不同推导出2种不同的坐标映射关系,讨论将其应用在单目标跟踪和连续目标跟踪时的车体运动控制规律,形成一个有较强针对性和实用价值的手眼机器人视觉伺服框架。实验验证了单目视觉智能车伺服规律的有效性。     

基于特征匹配的单目相机姿态解算

本文采用了一种基于AKAZE特征检测和PnP算法的单目视觉测量方法对相机的相对姿态进行解算,用于快速准确地确定空间中两个目标间的位姿关系.采集合作目标的模板图像,提取附加到合作目标上的4个特征点的像素坐标,利用AKAZE关键点对模板图像和待测图像进行匹配并计算映射矩阵,通过映射矩阵得到4个特征点在待测图像中的像素坐标,然后结合合作目标的尺寸信息求解基于4个共面特征点的PnP问题,解算相机与合作目标的相对位置.实验分析表明该方法计算的实时图像相机位姿与真实结果接近,验证了本文方法的有效性.     

双摄像机系统对移动目标的跟踪

提出了一种由一个静止摄像机加上一个动态摄像机组成的双摄像机实时跟踪系统．该系统利用两种形式摄像机各自的优点,克服它们自身的不足,实现了对运动目标的实时跟踪．文中给出了双摄像机系统的组成以及功能划分．利用由近似的摄像机投影模型导出的单应性关系,实现两个摄像机图像之间的目标匹配．系统在静态摄像机的图像平面上建立目标的2D运动模型,采用卡尔曼滤波实现目标位置的预测,由单应性关系求出动态摄像机图像平面上对应目标的预测位置,然后计算摄像机动态平台的旋转角度,实现对动态平台的伺服控制．     

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。     

基于几何映射关系的数码相机定位模型的研究

依据相机成像的几何关系,建立了相机定位的针孔模型,给出了理想状态下实物与像之间的映射关系,在此基础上,为了使模型更具实用性和有效性,对模型进行了改进,对稳定性进行了有效的分析。