基于鱼眼镜头的全方位视觉系统的设计及实现

在对基于全方位视觉的移动机器人机动目标识别跟踪进行研究的基础上,建立了基于鱼眼镜头的全方位视觉图像的畸变矫正系统.该系统采用基于立方体投影模型来矫正畸变的鱼眼图像,并用基于立方体投影的鱼眼镜头图像畸变校正系统对鱼眼图像进行了畸变校正.实验结果表明采用以上方法能够有效的克服原始的鱼眼图像存在的几何变形,校正后的鱼眼图像符合人的直观感觉,真实感较强.     

基于鱼眼镜头的全方位视觉系统建模

研究鱼眼镜头成像模型,对鱼眼镜头的3种畸变,包括径向畸变、偏心畸变(切向畸变)和薄棱镜畸变进行了分析,并建立了各自的数学模型.最后根据投影规律得出3种畸变校正模型:等距修正模型、等立体角修正模型和正交校正模型.     

基于ResNet网络的鱼眼镜头标定仿真研究

针对鱼眼镜头视角达到或超过180°时,基于传统的鱼眼镜头标定方法过于繁杂,及基于神经网络的鱼眼镜头标定方法难以自动获取大量标签样本的问题,根据球面透视投影下鱼眼图像椭圆弧到立方盒展开校正直线的像素坐标映射关系,自动构建包含鱼眼镜头内部参数、视角达到180°的仿真鱼眼图像、扭曲直线及校正直线坐标样本集,将卷积神经网络引入...     

柱面透视投影模型下的全景环形透镜畸变校正

根据全景环形透镜的成像机理特点,提出了用柱面透视投影模型来对图像畸变进行校正.在柱面投影模型中,空间直线的投影不再是直线,而是一个短轴不变的椭圆.首先建立含有畸变参数的全景环形透镜柱面校正模型,将空间直线点映射为柱面的椭圆上的点,然后使用投影长度和为零的条件,将环形像面上的点拟合为柱面上的最佳椭圆,求出变形校正参数,进而校正全景环形像.仿真和真实图像实验表明,环形图像的切向和径向畸变得到了校正,误差达到了亚像素级.     

基于灭点的透视校正和空间定位的方法研究

由于光学镜头的成像特性,并且摄像机成像平面与景物平面间存在着倾角和转角,因而光学镜头摄像机获取的图片存在非线性的几何畸变,在对图像进行测量和定量分析之前,应消除这些畸变。为此,应用透视投影的灭点形成原理和双线性插值方法,研究了一种图像透视投影的校正方法,在校正后的图像基础上,建立图像坐标系和世界坐标系的关系模型,利用最小二乘法,实现空间定位。实验结果表明,利用该方法可得到的理想的校正结果,定位精度比较准确,方法简便实用,实际应用表明,该方法是可靠有用的。     

基于仿射变换和透视投影的摄像机镜头畸变校正方法

依照摄像机成像过程,提出了一种方便快捷的摄像机镜头畸变精确校正方法。基于逆向摄像机镜头校正模型、仿射变换和透视变换,推导了从标准靶标图像坐标到理想图像坐标之间的精确函数关系,采用最小二乘估计对畸变参数求解,利用双线性插值法还原理想图像,并给出了详细的实验过程和实验结果。结果表明,该方法具有对实验条件要求低、算法运行速度快、校正结果精确等特点,适用于自动实时校正环境。     

一种基于模板匹配的远场畸变校正方法

在激光照射性能监测系统跟踪移动目标采集远场图像过程中,由于受主光轴入射角度、相对位移等因素影响,导致所摄图像会产生一定程度的畸变。为了校正图像畸变,提出一种基于模板匹配的远场畸变校正方法。首先制作四个靶板角点模板,利用模板匹配算法跟踪识别畸变图像的靶板角点;依据相机成像模型计算出理想靶板角点的像素坐标;根据四对靶板角点,利用透视投影模型求解畸变校正系数,从而实现对图像的畸变校正。实验表明,该方法可以对远场畸变图像进行有效校正,具有实验条件要求低、校正精确、处理速度快等优点,为激光照射性能监测系统提供了准确的图像信息,在实际工程中具有重要意义。     

畸变图像的有效配准算法

镜头畸变是导致图像质量降低的主要因素之一.通常在图像存在畸变情况时,要先通过图像畸变校正方法来减小畸变对图像的影响,但校正过程较为复杂.本文提出了一种新的畸变图像的有效配准算法,算法分为初始匹配和松弛优化匹配两步,初始匹配算法采用圆投影匹配算法,松弛匹配算法则以向量旋转角的旋转和缩放不变性特征作为初始匹配对的优化准则,首先计算向量旋转角度差值,然后通过构造支持度函数和剔除策略选出最优匹配对.实验证明,该算法在图像非线性畸变误差较大的情况下也能够实现正确匹配.     

MiroSot机器人足球视觉系统图象畸变的几何校正

针对MiroSot足球机器人视觉系统中的图像畸变,采用了一种新的几何畸变数学模型几何校正方法.考虑摄像头不在场地中央正上方及摄像头偏转后的情形,对镜头几何畸变数学模型进行了修正.通过取场地特征点坐标构成方程组,解出模型中的待定系数.采用牛顿迭代法实现全场坐标的校正运算,并在VC6.0上实现了新的几何校正算法,结果表明场地图像畸变得到了有效的校正.     

基于BP网络的图像畸变校正技术研究

图像判读中由于摄像装置所处角度、摄像镜头差等原因常使获取的图像存在非线性几何畸变.为获取图像的准确信息,本文提出一种基于BP神经网络的图像几何畸变校正的方法,该方法克服了插值拟合不能真实描述图像非线性畸变等缺点.仿真结果表明,该方法使网格图像畸变校正精度＜1μm.     

基于非监督特征学习的分叉道路检测算法

为了解决道路分叉环境中的智能车辆导航问题,提出一种大视场、近距离的道路检测方法.采用安装于车头的鱼眼摄像机,克服了普通相机视野窄、近处存在盲区的问题;通过鱼眼图像重投影,去除鱼眼畸变和透视失真,获得尺度一致的数据块;应用非监督特征学习和逻辑回归分类器,从海量未标记数据中得到原始数据块的稀疏表达,免除了人工标记数据,最后得到路面可通行概率.实验结果表明:此算法在缺乏先验道路几何信息、无手工标记数据的情况下,可以正确地识别分叉道路可通行区域,无视野盲区.     

基于单位视球的鱼眼相机标定方法

针对鱼眼镜头的大范围视场,提出一种新的鱼眼相机标定方法.利用2组相互垂直的平行线来进行鱼眼相机标定.依据相机视场和成像边缘得到内部参数的估计值后,将图像平面上提取的角点反投影到单位视球（viewing sphere）上,2组平行线在单位球面上的2种几何特性提供外部参数估计的解析解.利用角点在图像平面的重投影误差来,得到优化后的所有参数.对3种常见的鱼眼投影模型分别进行关于标定图像数量和噪声水平的仿真实验.从仿真结果来看,在合理的噪声范围内,当用于标定的图像大于5张时,可以得到精度较高的标定结果.利用视场角185°的鱼眼相机来进行标定,并进一步的利用已知结构的立方体模板来验证外参估计方法.与加州理工学院提供的标定工具箱相比较,结果表明该算法不确定度较低,提供更为准确的标定结果.     

基于特征点匹配的图像拼接方法

在对现有图像拼接方法进行研究的基础上,提出一种基于特征点匹配的图像拼接方法。采用对图像质量与光照等因素具有较强鲁棒性以及丰富匹配信息的尺度不变特征变换匹配算法对特征点进行提取和匹配,使用随机抽样一致性去粗算法求得两幅图像间的H矩阵初值,并运用迭代精炼算法求出H矩阵的精确值,利用摄像头预先拍摄好的固定角度的图像来得到转换角度的H矩阵,从而将均具有角度差的两幅图像调整至垂直拍摄的平面,最后根据尺度不变特征变换匹配算法及投影算法将调整后的两幅图像拼接。实验表明,本方法简单易行,可降低具有角度差的两幅图像拼接后的边缘变形,从而改善拼接质量。     

基于L-M优化算法的多幅岩心荧光图像拼接

在多幅岩心荧光图像的拼接中,为了减小累计误差造成的拼接畸变,提出了一种基于L-M(Levenberg-Mar-quardt)算法的全局优化方法。该方法是在每一幅图像的初始球面投影参数的基础上,采用L-M算法进行迭代计算,在迭代过程中根据增长率δ的取值实时调整阻尼因子μ,从而不断更新迭代方向和迭代步长,求出最优投影参数集,使所有图像的全部的特征点经球面变换后的误差距离总和最小,实现全局配准。把该算法应用到多幅岩心荧光图像的拼接中,解决了累计误差造成的畸变问题,获得了满意的拼接效果。     

ZY-3卫星三线阵影像的多级匹配研究

针对线阵CCD推扫式传感器的每条线阵影像为中心投影,扫描行影像为平行投影,各扫描行影像具有自身的外方位元素.由于飞行方向阵列影像间发生变形,难以建立严密核线模型.提出基于马氏距离和视差约束的线阵影像多级匹配算法.首先对线阵影像进行金字塔分层匹配,然后采用马氏距离和视差约束进行特征点筛选,剔除误匹配点,最后进行最小二乘子像素匹配.实验结果表明,本算法获取匹配点分布均匀、可靠性强.     

视觉检测中圆心像的两种确定方法

基于透视投影变换、相片上椭圆边界点的原像共圆和射影变换的结合性,建立了确定圆心像的两个数学模型,并给出了计算方法。结果表明,模型2简单,计算量小,精度高,为圆心位置的检测及视觉检测中相机内部参数标定等问题的解决提供了有效的方法。