受约束的稀疏光束法平差在相机标定中的应用

直接用稀疏的光束法平差(SBA)优化张正友单相机标定算法结果会得到多组不同的相机内部参数和畸变参数(统称相机参数)。本文在SBA数学模型的基础之上增加了相机参数相等的约束,建立了一种受约束的稀疏光束法平差(CSBA)模型,提出了一种新的矩阵分块策略,提高了稀疏线性方程组的求解效率。运用模拟实验,验证了CSBA算法在图像特征点像素坐标不具备零均值高斯误差时也能得到唯一的优化相机参数。最后将所提CSBA算法应用于双目立体视觉系统,实测实验结果表明,所提算法能够同时优化立体视觉中的相机内外部参数并提高三维重建结果的精度。     

基于光束法平差单点三坐标测量的新方法

在研究多组像片内方位元素的修正和全局光束法平差的基础上,提出使用3台像机同时对测棒进行数据采集,通过光束法平差实现单点三坐标测量的新方法,并完成系统硬件的组建。通过实验,将新系统测量的结果与计量型三坐标仪测量值进行比较,得到系统的相对测量精度高于129061,优于单、双像机系统,能够满足工业产品的检测需求。     

基于相似性积累与光束法平差的机载视频图像拼接

研究了无平台信息的视频图像拼接,提出了基于相似性积累与光束法平差的机载视频图像拼接方法.该方法借鉴字符串匹配的基本思想,用基于相似性积累的帧匹配方法解决无平台信息下的帧间优化匹配问题;采用基于光束法平差的空间变换参数估计方法消除序贯拼接所可能产生的累积误差,并消除序贯拼接所可能产生的累积误差,并给出了相应的优化算法.利...     

多目视觉测量系统的光束法平差改进

为了消除三维扫描测量机器人系统中工业机器人定位误差对测量结果的不利影响,搭建了多目视觉测量系统对三维扫描测头进行空间同步定位.由于系统中相机与标志点之间的距离变化较大,标志点重投影误差难以评价空间定位误差,另外受相机标定精度影响,光束法平差对三维坐标修正不明显.为解决上述问题,本文改进了光束法平差,在传统光束法平差的误...     

基于圆环点的亚像素摄像机自标定方法

针对现有的摄像机自标定算法抗噪声性能差等问题,分析了基于圆环点的摄像机自标定方法的原理,对现有方法作出了改进.充分利用Harris算子和Fostner算子的优点设计了一种亚像素的角点检测算法,提取的角点位置可精确到亚像素级;同时引入了等效圆心的概念,最大限度地降低了噪声干扰.然后充分利用射影几何调和共轭的理论求取摄像机的内参数.实验结果表明,该标定方法原理简单,标定结果鲁棒性较好且标定精度较高,可应用于高精度的视觉测量.     

三阶段局部双目光束法平差视觉里程计

针对光束法对初始值依赖性大以及双目相机模型的特点,在ORB-SLAM2算法基础提出了一种三阶段局部双目光束法平差算法。在帧间位姿跟踪阶段,为降低累积误差对匀速模型下3D-2D匹配的影响,引入环形匹配机制进一步剔除误匹配,并将关键帧地图点与当前帧3D-2D投影匹配;在跟踪局部地图阶段插入关键帧时,增加双目相机基距参数优化环节;在局部地图优化阶段,将最近的两关键帧间的普通帧也作为局部帧进行优化。KITTI数据集实验表明,三阶段局部双目光束法平差与ORB-SLAM2相比,构造了更多精确的3D-2D匹配,增加了优化约束条件,提高了运动估计与优化精度。     

基于卡尔曼滤波的摄像机标定方法

本文提出了一种基于迭代扩展卡尔曼滤波的摄像机标定方法.将二维平面靶标图像上的特征点看作是匀速运动的点,以观测到的特征点图像坐标和对应世界坐标作为滤波器的输入,摄像机内外参数的估计值作为滤波器的输出,根据迭代扩展卡尔曼滤波算法得到摄像机内外参数的最优估计.通过仿真和真实实验,结果表明,对于有限数量的平面靶标标定图像数据,该算法具有较高的标定精度和较好的鲁棒性.     

基于PSO和LSSVM回归的摄像机标定

针对摄像机非线性显式标定时很难精确地建立其复杂的数学模型,本文提出了基于粒子群优化算法(PSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)回归的摄像机非线性隐式标定方法.该方法采用最小二乘回归机精确逼近图像坐标与世界坐标之间复杂的非线性成像关系;利用PSO算法搜索LSSVM回归模型的最优参数,提高LSSVM回归的收敛速度和泛化能力.通过运用标准BP神经网络、遗传算法、LSSVM及粒子群优化的LSSVM回归方法对圆阵列图案标定模板进行标定,实验结果表明:基于PSO和LSSVM回归的标定方法具有标定精度高、收敛速度快、泛化能力强等优点.     

基于共面点的摄像机线性标定法

提出了一种线性求解摄像机内外参数的方法。通过分解参数确定相机主点坐标和纵横比,利用径向平行约束求解大部分的外参数,再引入新的畸变模型线性求解其余内外参数。该法特点是采用共面点标定物,且不需摄像机做任何运动就可以实现全过程的线性标定。既避免了非线性优化的繁琐和不稳定,也解决了其它线性法中部分内参数的标定问题。两套实验结果误差分别为0.3391pixels和0.6004pixels,表明该法具有较高的精度,是一种简单、有效、实用的标定法。     

一种基于三消隐点的摄像机自标定算法

提出了一种对摄像机进行自标定的方法.该方法是利用自然场景中三组两两正交的平行线所获得的消隐点之间具备的约束条件来实现标定的,并能够对获取的消隐点进行优化校正.利用该方法开展了实验研究,并与采用传统标定方法得到的结果进行了比较,结果表明本文所提出的算法具有较好的应用前景.     

回转类锻件视觉测量系统自标定

针对回转类锻件视觉测量系统标定问题,本文提出了一种基于被测对象自约束特征的系统参数自标定方法。首先,利用筒类锻件和支撑轴的回转特性,通过共轴截面曲线圆环点和极线约束建立摄像机系统内参数约束方程,求解测量系统所有内部参数。其次,在求得的内参数矩阵的基础上,通过锻件回转轴和截面图像的成像特点建立测量系统外参数方程,求解测量系统外部参数。实验结果表明,该方法只需利用被测对象自身几何约束,不需任何标定板和标定块,标定过程简单有效。     

一种准线性集束调整方法

针对现有集束调整方法收敛速度慢的缺点,本文提出了一种准线性集束调整方法.该方法将求代数距离最小值代替求几何距离最小值,然后交替地将投影矩阵和射影空间点两个量中的一个保持不变,线性地求取另一个量.该方法的优点是所有的图像都平等地看待,并从理论上证明了该方法能够收敛到全局最小值.实验结果表明,本文提出的集束调整方法具有收敛...     

Self-calibration of a binocular vision system based on a one-dimensional target

This paper proposes a method of self-calibration of a binocular vision system based on a one-dimensional (1D) target. This method only needs a 1D target with two feature points and the distance between the two points is unknown. During the process of computation, the distance value can be set an arbitrary value which is near the actual distance value. Using the method proposed in this paper, we can get the parameters of the binocular vision system including internal parameters of the two cameras and the external parameters (but there exists a non-zero scale factor in the translation vector which is connected to the initial distance value we set), the distortion parameters of cameras and the three-dimensional coordinates of the two points in different positions. In this paper, we determine theoretically that the initial distance value will not influence the results, and also the results of numerical simulation and experiment example are shown to demonstrate the method. Most importantly, this method is insensitive to the initial distance value, and it is the biggest advantage. In a practical application, we can use a 1D target with unknown distance to calibrate the binocular system conveniently; also we can use this method to calibrate the camera in a large field of view with a small 1D target.     

面阵CCD航空相机的自动对焦技术研究

航空相机在成像过程中，摄影距离随飞行平台高度发生改变，为满足摄影分辨力的要求，镜头位置要相应调整，利用面阵CCD图像经小波变换后获取的图像边缘特征和CCD交汇测距原理，实现目标距离自动测量和相机自动对焦。     

一种基于智能优化的摄像机标定方法研究

针对现有包装设备上对摄像机标定中传统优化算法存在的缺点,如对初始值敏感、收敛性差、易陷入局部最优解等,研究了量子粒子群优化算法在摄像机标定中的应用,提出了一种基于智能优化的摄像机标定方法,并给出了具体的步骤。实验结果表明该标定方法可以克服传统算法的不足,具有较高的精度,可以满足计算机视觉在包装工程中的应用。     

基于一新型数码照相机照相物镜的研制

介绍一种新型数码照相机照相物镜的研制过程。其光学系统总长≤55mm,焦距59．9mm,相对孔径1/4．8。此物镜结构简单,后工作距离大。检测证明该物镜成像质量符合设计要求。     

Recommendation Algorithm Based on Probabilistic Matrix Factorization with Adaboost

A current problem in diet recommendation systems is the matching of food preferences with nutritional requirements, taking into account individual characteristics, such as body weight with individual health conditions, such as diabetes. Current dietary recommendations employ association rules, content-based collaborative filtering, and constraint-based methods, which have several limitations. These limitations are due to the existence of a special user group and an imbalance of non-simple attributes. Making use of traditional dietary recommendation algorithm researches, we combine the Adaboost classifier with probabilistic matrix factorization. We present a personalized diet recommendation algorithm by taking advantage of probabilistic matrix factorization via Adaboost. A probabilistic matrix factorization method extracts the implicit factors between individual food preferences and nutritional characteristics. From this, we can make use of those features with strong influence while discarding those with little influence. After incorporating these changes into our approach, we evaluated our algorithm’s performance. Our results show that our method performed better than others at matching preferred foods with dietary requirements, benefiting user health as a result. The algorithm fully considers the constraint relationship between users’ attributes and nutritional characteristics of foods. Considering many complex factors in our algorithm, the recommended food result set meets both health standards and users’ dietary preferences. A comparison of our algorithm with others demonstrated that our method offers high accuracy and interpretability.     

A high-accuracy monocular self-calibration method based on the essential matrix and bundle adjustment

Accurate camera calibration is necessary in photogrammetry systems. While traditional calibration methods need precise calibration pattern, this paper introduces a high-accuracy self-calibration method that doesn’t need any metric information of the scene. The proposed method combines epipolar geometry and bundle adjustment, and both intrinsic and extrinsic parameters are obtained. Synthetic data as well as real data have been used to test the method, and the simulation result shows that the mean absolute relative calibration errors of the focal lengths and the principal point are about 4.5e-4 and 8e-4, respectively, under zero-mean Gaussian noise with 0.1 pixels standard deviation. Compared with existing calibration methods, the proposed method is cost-effective and simple with comparable accuracy.