基于多相机标定的全景实时拼接算法研究

针对全景拼接算法中配准误差较大以及多路相机难以实时拼接等技术问题,该文提出一种基于多相机自标定映射参数以获取相机间配准关系的全景拼接算法.选用多路鱼眼相机,利用棋盘格自动化标定相机的内外参数,计算出重叠区域与非重叠区域的拼接参数表,拼接融合生成1080P全景俯视图像.实验结果表明,该方法具有较高的拼接精度,可适应多路鱼...     

基于离线标定的全景视频快速拼接算法设计

针对实际条码识别系统中全场景监控和传统图像拼接算法速度慢的问题,提出了一种基于离线标定的快速全景视频拼接算法.在实际应用中多台相机位置固定,采用离线标定计算出图像拼接的单应性矩阵,在实时拼接中直接加载该矩阵进行计算,从而省去了大量的特征提取和配准时间.为了提高图像特征的配准精度,设计了一种改进的SIFT(Scale-I...     

热红外相机双目测距系统标定技术研究

针对双目测距系统相机模型标定过程中,热红外相机与常用可见光相机的成像原理、图像质量、信噪比等存在的差异,对比了两种标定靶标:由黑色氧化铝板和镀镍铝板制成的棋盘格靶标、由黑色氧化铝板和镀镍钕铁磁制成的圆形点阵靶标,并分析了以上两者的标定结果。研究结果发现圆形点阵靶标相较棋盘格靶标误差更小,但两者的标定结果模型均具有较高的精度,可满足后续双目视觉的特征点匹配需求。本次研究对于双目视觉在热红外谱段中的应用具有一定的参考价值。     

用于高精度准直测量的鱼眼相机标定方法

为了扩展准直测量的应用领域,提高测量范围是最为有效的手段之一,因此用于准直测量的鱼眼相机应运而生。针对准直测量用鱼眼相机标定精度不高的问题,提出了一种基于插值形式的径向粗标定及基于栅格形式的补偿精标定的两步式准直测量用鱼眼相机标定方法。该方法使用插值而并非构建成像模型,能够有效避免模型不准确及参数设置不合理而引入的系统误差,并且可以在一定程度上抑制镜片加工的非对称性及光学系统装调所带来的偏差。区别于图像评价的峰值信噪比(PSNR)以及结构相似性(SSIM)等性能指标,该方法选择的平均重投影误差(MRE)这一指标能够更有效地衡量准直测量使用条件下相机标定结果的优劣。仿真对比实验结果表明该方法在4种虚拟鱼眼相机模型上的标定效果皆优于传统标定方法,与传统的方法相比,标定的不确定度最大能够改善82.63%。样机标定实验结果表明,该方法能够有效标定真实的准直测量用鱼眼相机,在搭建的真实样机上应用该标定方法后,样机的入射矢量解算的不确定度能够提升至角秒级。

     

多相机实时拼接视频影像技术

单一相机分辨率有限,不利于大范围场景的监视。本文基于不变特征拼接算法,提出多相机实时拼接视频影像技术。该技术首先利用SIFT进行特征提取,获得的各相机图像间的投影矩阵,然后通过不同相机帧间信息投影及拼接,获得实时的成像结果。该技术已投入使用,实践验证取得了良好的成像效果,视频帧率可达24fps。本文网络版地址：http：//www. eepw.com.cn/article/276356.htm     

多CCD拼接相机系统中畸变误差研究

光学畸变普遍存在于高精度光电测量设备系统中,是影响系统测量精度的一个重要因素.在分析多CCD拼接相机结构理论基础上,提出了多CCD拼接相机系统畸变误差模型,同时提出了测量该系统中畸变误差的方法以及修正方法.大量实验结果表明,利用该检测方法与修正方法能够显著提高该系统测量精度,该方法可行且对其他光电测量设备有参考价值.     

一种多摄像机全景视频图像快速拼接算法

针对多摄像机全景成像系统在近距离观测时全景图像存在视差失真和拼接费时的问题,提出了一种自适应调整相邻图像间变换矩阵的快速拼接算法。算法根据相邻图像重叠区域的匹配程度,采用快速自适应优化调整算法确定最佳变换矩阵参数,从而实现全景视频图像的无缝拼接。实验结果表明:本文提出的算法可以快速实现多摄像机全景视频图像的光滑拼接,满足近距离全景视频观测的实际要求。     

基于多相机系统的高精度标定

随着工业机器视觉的深入发展,大视野高精度视觉系统的需求越来越多。针对大视野导致的精度过低问题,提出一种基于多个低像素相机联合标定的方法。在多相机中选择一个相机作为主相机,求取其他相机的像素坐标系与主相机像素坐标系的映射矩阵,使得主相机的视野无限扩展。同时,为了更精确地得到标定板图像中的圆心像素坐标位置,采用两步标定法提升标定精度。提取标定板圆心像素坐标进行第1次粗标定,获取相机内参以及标定板位姿,从而获取图像平面与世界坐标系的平面Z=0之间的映射关系。对其进行透视偏差矫正,提取矫正后标定板的圆心,再利用逆映射变换把相应的圆心转换回原始位置,用转换后圆心像素坐标位置对主相机进行第2次精标定。最后通过LevenbergMarquardt算法进行非线性优化获取全局最优解。实验结果表明,所提标定方法的重投影误差在0.005 pixel～0.01 pixel之间。     

基于离线标定的快速图像拼接算法

针对大场景、大视场图像应用和一般图像拼接算法速度慢的问题,采用了基于离线标定的快速图像拼接算法。在实际应用中多台相机位置固定,采用离线标定计算出图像拼接的单应性矩阵,实时拼接中直接加载该矩阵进行计算,从而省去了大量的特征提取和配准时间。在快速图像对齐的基础上,提出了一种基于YUV色彩空间的拉普拉斯金字塔的快速图像融合算法,相对传统拉普拉斯金字塔融合算法有更好的融合效果和更快的速度。实验结果表明,本文算法的图像融合速度是传统传统拉普拉斯图像融合的3倍,满足应用场景中实时图像拼接速度需求,具有良好的图像拼接效果。     

基于多摄像头拼接的视频摘要

根据sift经典算法和视频摘要原理,对多摄像头实时拼接在视频摘要上的应用进行了研究,通过将每组对应帧图像按照首帧图像配准后产生的变换矩阵和剪切模板进行变形及融合,使多摄像头实时合成一个;根据碰撞能量约束,对新摄像头中的运动物体在时间线上重新组合,完成视频摘要.实验利用了摄像头相对位置固定的条件,并充分考虑视频分辨率对实时效果的影响,与单摄像头相比,多摄像头动态拼接的视频摘要在单位时间内具有更高的信息量.     

基于多特征优选的图像拼接算法及系统设计

以无人机为平台的桥梁巡检方案能够减少人工、避免安全隐患、提高效率,为了解决该系统中图像拼接实时性和拼接质量之间的矛盾,本文提出一种基于多特征优选的图像拼接算法,并设计开发出了一套基于无人机桥梁巡检的图像采集拼接子系统,先利用简单特征对图像流进行快筛,然后利用复杂特征来保持准确率,并提高系统的鲁棒性,最后通过性能指标对图像拼接质量进行调节.在实验中,针对处理速度、准确率和鲁棒性等各方面因素,本文算法平均达到了83.34％的特征提取准确率.在调节系统性能指标后,图像拼接取得了满意的效果,具有一定实用价值.     

基于NSCT的图像拼接算法

为了提高图像拼接的速度和拼接图像的视觉效果,提出了一种基于非下采样轮廓波变换的图像拼接方法.首先利用角点检测算法获得待拼接图像的匹配点,选取以匹配点为中心的空间频率最大的一定大小的子图像为模板,利用流形上的优化算法求解变换参数;再将待拼接图像分解为不同尺度和不同方向的子频带图像,在变换域进行对应的拼接;最后利用重构算法将拼接的各个子频带图像进行反变换,得到最终的拼接图像.实验表明,此方法速度更快,视觉效果更好,拼接后的图像更加自然,过渡更平滑.     

基于场边界线的多摄像机智能监控系统研究

伴随视频监控系统的普及,多摄像机智能视频监控技术得到了广泛的研究和应用。特别是视频监控中的运动目标检测分割、运动目标跟踪和多摄像机协同技术,成为计算机视觉领域研究的热点。单摄像机跟踪常被应用的监控范围限制,当监控场景是一个室外环境或需要一个较大的观测范围时,常需要多摄像机进行多物体跟踪。为了建立一套有效的多摄像机智能监控系统,提出一种基于摄像机视野的重叠区域的协同监控方法,找出重叠区域的边界线即场边界线,旨在解决单摄像机监控范围有限的问题,实现对某一场景进行全景监控。在多摄像机系统中各个摄像机的场边界线在其他摄像机中可见的情况下,给出寻找它们的方法。基于此,可基本确定在多摄像机中的运动目标对应关系,获取多摄像机的拓扑关系。     

基于傅里叶梅林预处理的SIFT图像拼接算法

对于图像存在旋转和尺寸缩放而导致的图像拼接质量不理想的问题,提出了基于傅里叶梅林预处理的SIFT图像拼接算法.算法首先利用傅里叶梅林计算图像的计算两幅图像的缩放比例和旋转角度,然后对图像的缩放比例和旋转角度进行调整,最后通过尺度不变特征变换(SIFT)算法进行图像的拼接.实验结果表明,改进的算法匹配的特征点数量增加了1...     

基于改进RANSAC算法的全景图像拼接技术

现实场景中相机获取的图像视角范围往往是有限的,而实际需求又要求得到场景的全 景图,针对日常生活和工业生产中对全景图像的需求以及传统的RANSAC(random sample consensus)算法在图像配准环节因为迭代次数没有上限导致出现误匹配点对且配准 速度不高的缺陷,提出了一种改进RANSAC算法来提高全景图像拼接的效率。改进RANSAC 算法通过检测圆内的点来寻找一个最优数据检测模型,并通过粒子群算法不断更新迭代圆心 的坐标,最终得到一个最佳的匹配模型,消除特征点匹配环节出现的异常值,在提高特征 点配准的准确率的同时降低算法复杂度。在对多组图像进行拼接的实验表明,本文提出的改 进RANSAC算法相较于其他几种算法平均正确匹配率提高了9.057%, 同时算法的平均配准速率提高了5.173 s,实 现了较鲁棒的全景图像拼接效果。     

基于多分辨率图像融合算法的岩心图像拼接

针对岩心图像由于光照不均,及其自身因素导致的拼接图像出现明显拼接缝的问题,对比分析了多种图像融合算法,并将多分辨率图像融合算法引入到岩心图像拼接中,该算法利用拉普拉斯金字塔结构将图像按频率进行分解,对各个频率上的带通图像分别进行融合,再利用金字塔反变换还原出融合结果图,最终实现了岩心图像无缝拼接。     

基于SURF和改进RANSAC的视频拼接算法

在传统的视频拼接算法中,配准的误差和运动的物体都会使拼接结果产生鬼影,而复杂的融合算法又难以满足实时性要求。针对上述问题,以平行光轴且光心位于同一水平基线位置的双目相机采集的视频图像为研究对象,提出一种基于限定区域和SURF算法的视频拼接方法。针对采集到的具有20%~30%重叠感兴趣区域(ROI)的视频图像,每24帧设置一个关键帧,仅对关键帧的ROI区域采用SURF算法寻找特征匹配点对。然后采用改进的RANSAC算法筛选单应性变换矩阵H,对非关键帧直接采用此单应性变换矩阵H进行图像融合。实验结果表明,采用关键帧计算特征点的方式得到的视频拼接效果能够很好地消除鬼影,同时也能够保证视频融合的实时性。