基于三维标定板的相机标定方法

针对传统平面相机标定方法中棋盘角点坐标维度信息缺失的问题,提出一种基于三维标定板的相机标定方法.在平面标定的算法基础上,利用角点的三维坐标计算相机的内参系数.根据标定板角点的世界坐标和像素坐标的对应关系、奇异值分解(SVD)方法,求解相机的投影变换矩阵;再利用旋转向量的性质计算出相机内参的初始值;最后运用非线性优化方法...     

基于棋盘标定板的优化相机参数标定方法

相机标定是计算机视觉与重建定位的重要基础,是构建二维图像与三维空间联系的重要桥梁。该文根据传统线性相机成像的规律,在理想的针孔相机成像模型的基础上,同时针对张正友标定法中相机参数求解过程较为复杂与繁琐的问题,采用一种简易的标定方法来求解单目相机的相机参数。该方法在平面张正友标定方法的基础上,通过预先估计部分相机参数的初值进而求解理想针孔相机成像模型后,再进一步优化预估参数的方式,根据棋盘标定板的特征点的空间坐标与图像坐标的对应方程,利用奇异值分解和Levenberg-Marquardt优化的方法进行参数求解,从而避免求解繁杂的约束矩阵后再分别对相机参数进行求解的过程,达到直接求解相机参数的目的,优化求解过程,最终实现单目相机的相机标定。实验结果表明,使用该方法标定的单目相机在物距一米以下时的标定误差能够满足绝大部分视觉与定位的应用需求,且该方法具有较好的稳定性和可行性。     

高分辨率卫星影像几何校正研究

该文首先对遥感影像的变形机理与几何校正方法进行研究讨论,论述了多项式模型和有理函数模型等遥感图像几何校正模型,介绍了双三次卷积内插方法、最临近内插方法、双线性内插法等数字图像重采样方法,同时论述了地面控制点(GCP)及检查点的选取方法。在此基础上论述了遥感图像几何校正的一般步骤:根据现有数据特点,利用ERDAS对影像数据进行几何校正。最后对校正精度进行分析,结果符合预期要求,说明实验中所采取的方法与流程具有较高可靠性。     

面向球幕投影系统的几何校正方法

摘 要：用于飞行模拟的视景仿真系统，经常会以多台投影仪同步投影以得到较大范围的 视场角。当投影机斜对屏幕或者投影屏幕为曲面时，图像会发生几何失真。针对此问题，本文 提出了一种专门面向球幕投影系统的几何校正方法，并以一个三通道显示系统为实例，详述了 该方法的理论原理以及校正流程。实例结果表明，经几何校正后，各投影图像无几何畸变，通 道过渡处几何内容完全一致。该方法是一种纯软件方法，成本小而且操作简单，能够适应于不 同的投影场景。     

图像几何畸变精校正研究

卫星传感器在成像过程中会受到诸多因素的影响,使得所获取的影像在几何位置上发生畸变,几何校正的目的就是尽可能消除这些畸变的影响。本文主要研究了用于消除图像几何畸变的两个几何校正模型：多项式模型和MQ模型（Multiquadric Fuctions）,对MQ模型中的系数R进行分析实验提出了一种新的R值的确定方法,与原来的R值相比新的R值能够进一步提高模型的精度;将多项式模型和MQ模型结合使用的Göpfert’s算法引入到卫星影像几何精校正中,实验表明,能够取得比较高的校正精度.     

基于目标检测的机器人手眼标定方法

智能协作机器人依赖视觉系统感知未知环境中的动态工作空间定位目标,实现机械臂对目标对象的自主抓取回收作业。RGB-D相机可采集场景中的彩色图和深度图,获取视野内任意目标三维点云,辅助智能协作机器人感知周围环境。为获取抓取机器人与RGB-D相机坐标系之间的转换关系,提出基于yolov3目标检测神经网络的机器人手眼标定方法。将3D打印球作为标靶球夹持在机械手末端,使用改进的yolov3目标检测神经网络实时定位标定球的球心,计算机械手末端中心在相机坐标系下的3D位置,同时运用奇异值分解方法求解机器人与相机坐标系转换矩阵的最小二乘解。在6自由度UR5机械臂和Intel RealSense D415深度相机上的实验结果表明,该标定方法无需辅助设备,转换后的空间点位置误差在2 mm以内,能较好满足一般视觉伺服智能机器人的抓取作业要求。     

几何校正自动化中的相机自动定位方法

在多投影仪曲面显示墙几何校正中需要用数码相机捕获图像反馈信息.为了方便准确地定位到每台投影仪的投影幕,提出并实现了一种数码相机自动定位的方法.该方法利用固定在云台上的数码相机获取图像,在对图像进行实时处理分析的基础上调整云台和相机参数.     

多投影显示墙的几何校正

随着大屏幕拼接技术的日益发展,多投影显示墙的几何校正成为备受关注的研究课题．在分析多投影显示墙几何校正中关键技术的基础上,提出了一种健壮的校正图案,并通过处理数码相机拍摄的该图案信息,提出一种高精度的平面幕几何校正算法;然后根据双目视觉的立体显示原理,将上述平面幕校正方案推广到立体平面幕系统,给出一种新颖的立体平面幕几何校正方法．     

ETM+全色波段影像的几何精校正

为确保遥感影像为森林资源调查和监测提供更好的服务,必须对影像进行图像预处理,而图像的几何校正是图像预处理中关键一步.传统的基于TM影像的几何精校正只是采用其地面分辨率为30m的波段的影像,由于分辨率不高,导致校正精度不高.介绍了一种使用ETM 影像的地面分辨率为15m的Pan波段校正,在后续处理中,用其它波段与校正后的Pan波段几何配准,从而达到几何精校正的效果.仿真试验表明,这种先校正分辨率高的影像,再配准分辨率低的影像的方法,在一定程度上提高了校正精度,降低了控制点选取的难度.     

一种基于DLT模型和圆环点改正的摄像机定标方法

提出一种基于DLT(直接线性变换)模型和圆环点改正的摄像机定标方法.运用计算机视觉原理,通过三维DLT平面模板模型平移对摄像机进行定标,并在模板上设计一个圆环,使用圆环上的点进行定标参数改进.实验数据证明,定标方法是有效的.     

在协同过滤中结合奇异值分解与最近邻方法

协同过滤是一种减小信息过载的常用方法,但是它有三方面的限制,即准确性、数据稀疏性和可扩展性。提出一种新的协同过滤算法来解决数据稀疏性的问题,利用奇异值分解法的结果来进行邻居选择,然后采用最近邻方法来得到未打分项目的预测值。在EachMovie 数据库集上的试验结果表明该算法在数据稀疏时算法的准确性超过普通的Pearson算法和奇异值分解算法。     

基于SVD与几何矫正的水印算法

为提高水印算法的抗攻击性能,提出一种基于SVD和几何矫正的鲁棒水印算法。通过量化图像每个子块中的第1个奇异值嵌入水印,利用遗传算法搜索量化步长的最优解。在提取水印时,引入几何矩和DFT变换估计几何变换参数,从而矫正测试图像。实验结果表明,该算法在抵抗普通攻击与几何攻击方面均具有较好的鲁棒性。     

基于小波域奇异值分解的图像压缩算法

提出了基于小波域奇异值分解（SVD）的图像压缩算法,该算法通过对小波分解系数进行奇异值分解,进而对小波系数进行压缩,实现图像压缩。将该算法与图像奇异值分解直接压缩的算法进行了实验比较,实验结果表明,该算法较图像奇异值分解直接压缩的算法具有更好的性能,在同样压缩比的情况下能获得更高的信噪比。     

基于等距映射的视频水印算法

提出一种基于等距映射的视频水印算法,利用等距映射把原始视频各帧投影到二维平面上并应用奇异值分解把水印信息嵌入到视频帧与其在二维平面上投影点之间的差值上。实验证明,该算法对随机噪声干扰和诸如旋转、平移、裁剪等空间同步失真的攻击以及帧丢弃、帧插入等时间同步失真具有较好的鲁棒性。     

基于OWL-S的Web服务匹配研究

提出一种基于OWL-S描述的混合服务匹配方法,得到服务输入/输出功能参数的匹配度。该方法对服务集进行聚类以减少计算量,在语法层面上做基于奇异值分解的统计相似计算,在语义层面上基于本体做逻辑推理相似计算,根据两者结合的结果得出服务相似度计算。实验结果表明,该方法优于其他常用的方法。     

基于DCT和混沌的双重图像水印算法

为实现图像版权和完整性认证,提出一种基于DCT和混沌的双重水印算法。对图像进行DCT分块,在低频部分利用SVD方法嵌入鲁棒水印,在高频部分用系数大小关系嵌入脆弱水印,从而实现了盲检测。仿真实验结果表明,由于鲁棒水印具有一定的抗JPEG能力,脆弱水印能抵抗较强的噪声攻击,因此该算法是有效的。     

增强现实中的摄像机径向畸变校正

增强现实系统中,有效地进行摄像机镜头畸变校正对提高虚拟环境的精确性具有重要意义.首先提出一种基于成像几何的畸变校正方法,采用带有一阶径向畸变的摄像机模型,对镜头径向畸变进行校正,再根据校正后的图像计算摄像机投影矩阵.实验表明,基于成像几何的畸变校正算法具有较高的畸变校正精度,640×480的图像中,最大畸变量达90多个像素.与利用理想针孔摄像机模型得到的增强现实环境相比,畸变校正后得到的叠加结果更为精确.     

基于奇异值分解的飞行动作评价方法研究

将飞行动作评价看成多元时间序列相似性匹配问题,提出了基于SVD的飞行动作数据特征提取方法,并构造了两个飞行动作的相似性匹配模型。将奇异值向量和特征矩阵作为飞行动作的特征,不仅具有数据降维和去噪的效果,并可将不同长度的飞行动作数据统一到同一个维度。通过对评估样本与标准样本之间的相似性度量,成功地实现了飞行动作的定量评价。真实数据上的实验表明该文的方法取得了较好的评价效果。