单摄像机立体场序镜头研制简述

本文概略简述单摄像机用的立体场序镜头在设计与制造过程中所要解决的问题和该方案的优缺点及适用性。     

自由立体显示拍摄系统中摄像机空间自由度的确定

自由立体显示器的立体显示效果与视差图的视差大小及性质密切相关,而视差的大小是受获取视差图时相机的摆放方式影响的。文章提出利用双目相机标定技术求解左右摄像机中心的空间位置关系以及两个摄像机光轴的空间夹角,并通过标定结果不断调节摄像机的位置,从而使两个摄像机光轴达到近似平行,此时获取的视差图就可以保证更好的立体显示效果。通过实验研究得到了两个相机空间夹角允许的变化范围。该研究结果可用于指导自由立体显示器拍摄系统的调节。     

基于立体视觉技术的实时测距系统研究

双目立体视觉测距系统由于计算量大、受限于硬件水平等原因,通常无法做到实时测距,为解决这一问题,对双目立体视觉的关键技术进行研究与分析后,采用预标定方法,通过选取一种快速的立体匹配算法,对其各参数进行优化,并以动态视差搜索的方式,结合目标跟踪算法,实现了对目标的实时跟踪与测量。经实验验证,该系统成本低、可行性高,能实时对目标进行跟踪与测量,并在一定范围内具有较高的精度,且有一定的应用价值。     

基于视差照明原理的自由立体显示几何建模

在普通液晶显示器的背光源与LCD屏之间插入一块特殊的光栅板是主流自由立体显示器基本配置,照明盒与光栅板结合构成视差照明方式实现对LCD屏的照明。视差照明的基本功能是将LCD屏奇、偶像素列所对应的图像分别送入视者的左、右眼。本文从视差照明原理出发,依据几何光学原理建立自由立体显示器配置参数(光栅板和LCD屏的结构参数以及二者的位置等参数)与立体视觉参数(视者位置、双目瞳距和立体视带等参数)之间的关系的理论模型,为立体显示器的设计及其立体视觉性能评价提供理论支持。     

一种基于MPEG-2的立体视频编码中的视差匹配快速算法

高效，快速的视差匹配是立体视频处理中的一项关键技术。本文在分析立体图像序列的视差矢量与运动矢量之间的相关性的基础上，提出一种基于MPEG-2的立体视频编码中的视差匹配快速算法。实验结果表明，与全搜索法相比，在保证重建图像质量的前提下，快速算法能显著降低视差估计的计算复杂度。     

基于冗余小波变换的立体图像视差估计

通过分析目前立体视差估计方法的不足,提出一种基于冗余小波变换的视差估计新算法.首先对参考图像进行冗余小波变换,提取特征点,形成DT(Delaunay Triangle)网格,然后根据三角形特征点在目标图像中进行视差估计,最后通过仿射变换形成浓密视差图.实验表明该算法能有效获得视差矢量,视差匹配后能得到良好的重建图像.     

二摄像机式立体摄像系统几个参数的分析

本文分析二摄像机式立体摄像系统几个参数，这些参数是①深度分辨力，②立体摄像区域，③显示畸变量。并且分析了这些参数之间的相互关系。     

立体电视不同视差平面上的立体视锐度研究

通过生理感知试验,研究了双路立体电视不同视差平面上的立体视锐度.根据试验结果,人眼在0°视差平面上有最佳的立体视锐度,且随着画面中物体视差逐渐增大,人眼在观看该出/入屏物体时的立体视锐度将逐渐下降.此外,相比入屏物体而言,人眼在观看具有相同大小视差的出屏物体时具有更佳的立体视锐度.     

立体图像生成的视差控制

获取合适的视差信息是立体图像得到舒适观看的重要条件。为达到上述目的,提出了一种立体图像视差检测和控制方案。首先分析2种人眼视觉生理学限制的数学模型,并结合人眼跟踪技术获取生理视差容限。然后使用OpenGL图像绘制引擎获取显示场景的极值深度信息,进而计算出画面视差范围。最终通过比对虚拟场景的视差与观察者的生理视差容限,确定场景视差正确性并加以修正。实验证明,方案可以实时地进行视差控制,为立体图像生成提供了可靠依据。     

立体视觉测量中摄像机标定的新技术

本文实现并改进了一种利用径向排列约束的摄像机标定算法,并利用该算法标定了安装在ＺＥＩＳＳＣＭＭ坐标测量机伺服机构上的ＣＣＤ摄像机的内部和外部参数,算法巧妙地利用了成像过程中的ＲＡＣ分解摄像机参数,提出了带有一阶径向畸变的摄像机模型,利用合理组织的求解次序使得每一步参数的求解都只须求解线性方程组,从而彻底改变了以往摄像机标定依赖于非线性方法。     

一种基于三正交约束的摄像机标定方法

提出一种基于三正交约束的摄像机标定方法.设定摄像机坐标系为世界坐标系,标定摄像机内参数中的5个未知量和1个投影缩放因子,设计一种由7个空间点组成的标定模板,在不需要已知标定模板线段长度的情况下,仅需要2幅以上不同姿态标定模板的图像即可根据三正交关系建立约束方程组,通过矩阵特征值分解,求得摄像机内参数的解析解.对同一个摄像机进行对比实验,本文标定结果与平面经典法标定结果的相对误差仅为1.3%左右,且仿真数据实验和真实图像实验的结果表明,该算法具有较高的标定精度和鲁棒性.     

一种CCD相机辐射定标的方法

讨论了影响CCD相机辐射测量性能的因素及进行辐射定标所采用的方法。在已建立的实验装置上,对CCD相机进行了辐射定标实验,实验结果证明了所采用的方法,是一种有效的辐射定标方法。     

基于相机标定的非对称裁剪检测算法

该文提出一种针对图像非对称裁剪的取证方法,算法通过相机标定的方法来估计主点位置,并根据主点的位置对图像中存在的非对称裁剪进行指证。该文根据图像取证需求改进了相机标定模型,通过选取不共面的规则图形作为标定物,实现了在不用对标定物进行测量和建模的前提下通过单幅图像对主点坐标进行估计。实验表明,该文提出的算法对非对称裁剪篡改具有较好的检测效果。     

偏振相机的光学定标方案研究

偏振相机内部的多个光学表面会改变入射光束的偏振状态,并且改变的程度与入射光束的偏振态、视场角和方位角等因素有关。通过研究偏振光束与光学成像器件的相互作用,推导了考虑光学系统偏振效应的通用辐射模型,并基于辐射模型简要描述了目标偏振信息的反演方法及模型参数分离定标研究,给出了偏振相机的光学定标方案,确立了偏振相机输出与入射光束Stokes参量（I,Q,U）的定量关系,消除仪器自身的偏振效应,准确反演目标的偏振信息,为偏振遥感图像的定量化应用研究奠定基础。     

3-D计算机视觉系统的高精度摄象机定标算法—DLTEAⅡ

本文在分析计算机视觉系统中摄象机几何模型的基础上,修正了光学镜头畸变模型使之与数字成象系统相配合,提出了一个非常适合于3—D计算机视觉系统的通用高精度摄象机定标方法:增强型直接线性变换—误差拟合算法(DLTEAⅡ).实验表明,使用普通CCD摄象机的立体视觉系统经DLTEAⅡ定标后,在300mm×200mm视场和0.8m～0.9m深度范围内其三维定位的绝对精度分别为dx<0.03mm,dy<0.04mm和dz<0.09mm,相对精度为视场大小和深度的1/10000.本文所提出的定标方法在三维计算机视觉、智能机器人、工业自动化生产、近景摄影测量和军事等领域有着广泛的应用前景.     

基于24位置的MEMS惯性传感器快速标定方法

针对微惯性测量单元原始输出信息受零偏、标度因数、非正交误差等误差项干扰影响测量精度的问题,提出一种无需借助高精度转台的MEMS IMU快速原位标定方案。在分析MEMS惯性传感器输出特性的基础上建立传感器误差模型,利用六面体夹具设计IMU 24位置连续转停标定方案,以重力及各次旋转角度为参考信息完成传感器误差标定。针对加速度计零偏、标度因数、非正交误差9个参数构造标定模型,采用牛顿法估计误差参数最优值,考虑陀螺仪零偏与标度因数6个误差参数,利用最小二乘法计算误差参数最优估值。分别进行加速度计、陀螺标定补偿实验,实验结果表明,提出的MEMS IMU快速原位标定方法能快速得到传感器误差参数,提高了输出数据精度。     

基于观测概率有效下界估计的二维激光雷达和摄像机标定方法

针对2D激光雷达和摄像机最小解标定方法的多解问题,该文提出一种基于观测概率有效下界估计的标定方法。首先,提出一种最小解集合的分级聚类方法,将每类最优解替换原来的解集合,从而减少解集合样本个数。然后,提出一种基于激光误差的联合观测概率度量,对解集合元素的优劣进行度量。最后,利用聚类结果和观测概率度量结果,该文提出基于观测概率有效下界估计的有效解选取策略,将优化初始值从最优解转化为有效解候选集合,提高了标定结果的准确性。仿真实验结果表明,在真解命中率性能上相比于Francisco方法,该文方法在不同棋盘格个数情况下提升真解命中率16%～20%,在不同噪声水平下提升真解命中率6%～20%,有效提高真解比例。     

基于投影矩阵的摄像机标定新方法

提出一种基于投影矩阵的摄像机标定新方法。该算法根据旋转矩阵的单位正交性结合Cholesky分解,由投影矩阵直接估算内参数矩阵;然后由旋转矩阵行列式约束排除误解,获得摄像机位置和方位矩阵,并以最小化反投影残差为代价函数对估计参数实现优化。该标定方法在针孔相机模型下进行,整个过程无需求解非线性方程,简单可靠。模拟数据和真实图像实验均证明了此算法的可行性与鲁棒性。通过误差分析得出结论,随着已知空间点数量的增加和拍摄距离的减小,标定精度能进一步得到提高。     

一种基于十字同心圆的摄像机标定新方法

在研究传统的摄像机标定方法的基础上,提出了一种基于十字同心圆标定模板的摄像机标定新方法。该方法通过从2个或2个以上不同的方位上拍摄带有十字同心圆模板,采集具有标定特征的图像,从而完成摄像机的标定。这种基于曲线拟合的标定方法,与传统的提取参考点的标定方法不同,采集的参考点坐标相对准确,计算的摄像机标定结果具有很高的准确性;同时该方法原理简单,实现方便,具有很好的可操作性。通过实验验证表明,该摄像机标定方法具有较高的准确度、较小的误差率,可以获得较为满意的标定参数。