一种基于消失点的摄像机标定方法

为了简化摄像机标定,提出了一种基于消失点的摄像机标定方法,该方法仅需根据场景中3组已知的相互正交的平行线就能标定摄像机的内参数.该方法分为两步(1)根据场景中3个正交方向上的消失点计算摄像机的主点位置以及像机的焦距,首先得到摄像机内参数的初步估计;(2)以此估计值作为初值,通过非线性优化来得到摄像机内部参数的精确估计.最后使用模拟图象和真实图象对该方法进行了实验.结果表明,该标定方法是可行的,具有较高的精确度和较强的鲁棒性.     

人工目标图像中的消失点检测

在人工目标检测中,消失点信息比边缘、拐角等特征更加鲁邦。根据累计空间的不同,消失点检测方法可划分为有限空间检测和无限空间检测两大类。在有限空间检测方法中,Barnard提出的基于高斯映射的消失点检测,因同时适用于有限远和无穷远消失点的检测,最为引人关注。但该方法因累计空间划分不均匀,容易造成统计计算的偏差。文章针对人工目标固有特征,提出了长度优先的向量叉积候选消失点检测方法,在避免了因累计单元大小不均而造成计算偏差的同时,强调了人工目标的主体特征。同时利用三个彼此正交的方向信息,反算相机的内部参数,用以判定三个正交方向选择的合理性。从而使得消失点的确定,能够更好地满足人工目标特征的提取要求。     

一种新的棋盘格图像角点检测算法

鉴于棋盘格图案在摄像机标定中有着广泛的应用,因此为了对边缘模糊的棋盘格图像进行在线标定,针对目前棋盘格图像角点检测算法的局限性,提出了一种可以自动实现的棋盘格图像角点检测算法,该算法是利用周围图案对称和灰度值对比明显的独特性质,设计了由对称算子S和方差算子V组合而成的角点检测算子--对称方差算子（symmetry and variance）,简称SV算子.该算子不仅构思巧妙、易于实现、计算量小,而且对棋盘格图像的旋转变换和亮度变换具有鲁棒性和抗噪能力强的优点.实验结果表明,该算子对边缘模糊有良好的适应性,适用于摄像机的在线标定.     

一种快速检测图像角点特征的线搜索式方法

传统的图像角点特征检测方法在速度和准确性两方面难以兼顾. 针对该问题, 提出了一种角点特征检测的线搜索式方法. 该方法作用于一个以当前像素为中心核的圆掩模, 在该掩模内搜索通过核的所有直线, 如果存在一条直线不穿过核附近给定邻域以外的其他同值收缩核(Univalue segment assimilating nucleus, USAN)区域, 则当前像素点为角点. 论文论证了使用有限数目搜索线的可行性与必要性. 采用由粗及细的搜索策略, 动态设计搜索线的数目与搜索线上的检测点数目, 以提高检测速度. 提出了一种基于最大同值距离的新型非极大值抑制进行角点的精确定位, 并结合多种新型伪响应抑制措施, 有效地提高了算法的准确度. 实验结果表明该方法在准确性方面优于MIC、SUSAN和Harris等算法, 而且速度快, 仅稍慢于MIC算法, 具有优良的综合性能.     

一种快速检测遥感图像中机场跑道的方法

本文在分析机场跑道结构特征的基础上,提出了一种从高分辨率遥感图中检测机场跑道的方法。具体介绍了嵌入置信度的边缘检测算法和基于线基元的直线提取方法,前者增加了检测结果的可靠性,后者加快了跑道检测速度。最后的实验结果表明本文算法是快速、稳健的。     

利用消失点信息的建筑物检测

以往的单片建筑物检测,常假设相片是下视或近乎下视成像的,从而可忽略建筑物的透视形变。该文将长度约束与高斯映射和向量叉积相结合,提出了长度优先的向量叉积消失点检测方法,试验表明,该方法对分辨率较高且透视效果明显的图像,有着较好的检测效果。     

一种新的基于圆环点的摄像机自标定方法

提出了一种基于圆环点的新的摄像机自标定方法.该方法仅要求摄像机在3个(或3个以上)不同方位摄取一个含有若干条直径的圆的图像,即可线性求解全部摄像机内参数.该方法原理简单,完全摆脱了匹配问题,也无须知道任何物理度量.整个定标过程不需要人的干预,可以自动进行,非常适合非视觉专业人员使用.模拟和真实图像实验表明,该方法精确度较高,鲁棒性较强,有一定的实用性.     

利用图像中的消失点描述平面直线关系

在三维计算机视觉中，消失点和消失线扮演着极其重要的角色，在此利用场景中常见的平行线和正交线的特点，通过绝对二次曲线图像和消失点的计算，测量场景中其他几何结构的关系，该方法不需要摄像机事先标定，实验表明，在单幅图像中该方法所得结果可以作为一个较好的估计值，在2幅图像中所得结果则较为精确，因此在图像测量中该方法有着一定的实用价值。     

一种快速的公交专用车道检测方法

为了提高车道线检测的准确性和实时性,提出了一种快速准确的车道线检测方法。首先根据道路的纹理特征求出道路的消失点,再采用改进的Hough变换检测出车道线,结合车道线的一些特征以及摄像头的参数,在不影响测量结果的情况下缩小检测空间,快速准确地检测道路的车道线,并结合BRT车道(快速公交车道)的一些特征识别车辆所在车道是否为BRT车道,从而实现对BRT车道内前方车辆的监督。将代码移植到DM6437平台,实验结果表明,该方法具备较好的实时性和鲁棒性。     

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。     

基于消失点检测的铁路环境视频自动拼接算法研究

提出了一种基于铁路环境视频的全景图自动拼接算法。根据铁路环境视频中的场景几何特性,检测场景中的线段及消失点,从而生成场景的空间布局关系;在此基础上,自动构建合适的采样区域,以达到无缝拼接的效果;最后实现全景图的自动拼接。实验结果表明,该方法实现了铁路环境视频的自动化拼接,且得到了更加令人满意的拼接效果。     

基于消失点的坐标校准算法

提出一种新的基于消失点的坐标校准算法,并将此算法应用于运动车辆的跟踪检测。该算法只需要知道消失点和已知尺寸物体在图像中的位置就可以实现坐标校准。与其他算法相比,该算法不需要预先知道摄像机的配置和参数,具有更广泛的适应性和更高的灵活性。在算法实现的过程中,使用了一维数组来表示前景分布矩阵,而非二维数组,从而有效地降低了算法空间复杂度。     

全局图像特征分析与实时层次化消失点检测

为了使道路场景的消失点检测能够适应不同的道路条件,提出基于全局图像特征的层次化消失点检测方法。通过全局图像特征提取全局道路特征,将道路分为4类并粗粒度定位道路区域。根据分类选择提取道路标识或边缘特征进行尺度变换的线段检测或区域分割并投票消失点集,再选择使用逆透视仿射变换或色彩纹理信息验证获得有效消失点。通过图像预处理移除道路车辆及阴影干扰,进一步提高检测精度。实验证明道路特征分类有效,在光照阴影、色彩纹理及遮挡等条件各异的场景中,层次化消失点检测方法均获得实时鲁棒的检测结果,比现有在复杂场景平均误差较小的基于本征直线方向与色彩纹理的检测方法精度与效率分别提高37.5%和20%。     

基于平面镜的摄像机内参数线性标定方法

提出了一种全新的基于平面镜的摄像机标定方法。该方法无需任何标定物,利用平面镜的反射性质和灭点、灭线等理论,通过移动摄像机或平面镜作至少2次平移运动(各次平移间应存在旋转运动)即可线性地标定摄像机的内参数。模拟图像实验和真实图像实验表明所提出的方法能快速、方便地对摄像机进行标定,具有较好的稳定性和精度。     

交通监控场景下的相机标定与车辆速度测量

针对交通监控场景中对车辆速度测量的需求,提出了一种相机标定方法和车辆速度测量方案。首先,通过深度学习YOLO检测算法和光流跟踪算法对图像中的车辆目标进行检测和跟踪,根据获得的轨迹集合使用级联霍夫变换计算出道路方向上的消失点,从而检测出道路上的标志线。之后根据消失点和标志线,使用试探焦距思想完成相机标定任务。最后通过计算多帧之间瞬时速度的平均值来实现车辆速度的测量。通过真实交通监控场景的实验结果表明,这种基于消失点的自动相机标定方法具有较好的稳定性和较高的标定精度,能够满足车辆速度测量和实际工程应用的需求。     

楼道消失点查找与跟踪的迭代算法

提出了一种新的消失点跟踪算法。具体地, 改进了梯度霍夫变换, 引入映射的参考点; 结合梯度方向信息进行映射, 提高了映射速度; 采用加权最小二乘法在参数空间拟合三角函数曲线, 直接计算消失点的坐标。通过迭代的方法更新参考点的坐标, 从而使算法精确查找到消失点的位置。实验证明, 此算法可以快速准确地查找到楼道环境的消失点, 并且迭代速度可以满足消失点的实时跟踪要求。     

A study on the dual vanishing point property

Vanishing points and vanishing lines are useful information in computer vision. In this study, an interesting dual property of vanishing point is first introduced. Next, we point out that there also exists a dual property of vanishing line. With the dual vanishing point and vanishing line properties, some 3D intersection inference can be made based on their image lines. Two applications are given to illustrate the usage of the new results. The first one is to derive the 3D pose determination of a circle using two parallel image lines. The second one uses six specially designed 3D lines to adjust the cameras with respect to a fixture in a binocular vision system such that the resultant camera coordinate axes become parallel.     

利用直线参数信息的建筑物灭点检测方法

针对现有的灭点检测方法未充分利用产生灭点的直线的参数信息,导致检测精度较低、计算量较大等问题,提出了一种利用直线参数信息的稳健灭点检测算法。首先采用Canny算子和Hough变换相结合的方法提取出建筑物图像中较长的稀疏直线,通过分析直线的参数信息,对不同方向直线进行聚类,并证明了各方向的直线参数满足线性分布关系;然后利用稳健回归算法建立直线参数的线性模型,并据此去除外点,获得产生有效候选灭点的有效直线束;最后根据有效直线束计算曼哈顿方向的最优灭点。实验结果表明,所提的灭点检测算法应用于规则建筑物图像的摄像机标定时,焦距的平均误差为1.05像素。     

用于视频中车速自动检测的摄像机自动标定方法

针对目前基于视频的车辆测速方法均需通过手工标定而造成的低效和可操作性差的问题,提出了一种对典型配置的道路监控摄像机的焦距、俯仰角、离地距离等重要参数进行自动标定的方法。首选利用自然场景中两组正交平行线在视频图像中形成的消失点之间的内在关系对摄像机的焦距和俯仰角实施精确标定;在此基础上利用视频中目标车辆群体的平均宽度对摄像机与地面之间距离进行自动标定。实验表明,该算法具有参数测量精度高和可靠性好等优点,可作为现有道路视频监控设备实施车辆速度、类别、流量等数据的自动采集、分析和监控,以及电子违章抓拍设备的有效自动标定手段。     

基于鲁棒估计灭点分层重建的研究

灭点是分层重建过程的重要信息,其求解的准确程度直接关系到最后三维重建的效果。提出了一种基于Hough算法的直线聚类检测方法求取图像中的直线信息以及基于RANSAC的由直线信息估计灭点信息的改进算法,以提高估计灭点的鲁棒性。经试验证明,将所提出的算法应用到分层重建的系统中,在仅有两幅图像的情况下能准确地对目标模型进行重建。