基于单目序列图像的车辆三维信息的获取

本文介绍了一种基于单目序列图像的车辆三维信息的获取方法.在获取交通视频的基础上,根据摄像机的线性成像模型,对摄像机参数进行标定,建立空间中点与图像上点的映射关系.利用空间中点到图像上点的投影关系,以及车身上点在路面上的垂直投影,计算车身上特征点的三维坐标,进而恢复车辆的空间位置和三维信息.以实际交通录像为仿真对象,证明了该算法的有效性.     

双平面法标定的双目视觉三维测量系统

针对传统摄像机标定过程复杂、三维测量精度不高的问题,提出了一种基于投影直线相交的双目视觉三维测量方法,并给出了基于神经网络的标定方法。根据摄像机成像特点,利用双标定平面上的点求取投影直线方程;针对摄像机成像复杂的畸变模型,利用BP神经网络对复杂非线性映射关系的强大逼近能力,对左右两台摄像机于远近标定平面处分别进行隐式标定,得到图像像素坐标到平面模板二维物理坐标的映射关系;设计制作了试验平台,采用手工辅助的方法获得网格模板训练样本。此标定方法完全适用于大视场、近距离、高精度的双目视觉传感器。试验结果表明,系统对空间已知长度的测量结果误差约为0.109 mm,测量精度较高。     

一种医学图像虚实融合显示的新思路

针对传统医学图像融合方法的局限性提出了一种基于OpenGL三维显示技术的图像虚实融合显示的新思路,其目的是将计算机重建的虚拟三维模型融合到摄像机拍摄到的真实场景中,使得医生能够在计算机屏幕上同时看到病人体表和内部的病灶组织,提高手术质量。该方法通过摄像机标定获得投影矩阵,从而进行坐标配准,再利用纹理技术将虚拟模型与真实场景融合显示。实验表明重建的体内模型能够准确融合到真实场景图像中,达到虚实有机融合。     

采用张量分解的四摄像机测量系统标定方法

摄像机标定是精密三维视觉测量的关键,为了实现对多摄像机测量系统的精确标定,首先分析了现有基于一维靶标的多摄像机标定方法的优缺点,并针对其不足,提出了一种基于张量分解的多相机标定方法,该方法主要包括以下三个方面的内容:(1) 利用透视投影成像模型和刚体变换理论建立多摄像机测量的数学模型;(2) 分析现有基于基本矩阵的多摄像机标定方法存在标定结果之间相互耦合的问题;(3) 将四摄像机测量系统的四焦张量引入标定过程中,利用一维标定靶标的成像点坐标求解的四摄像机测量系统的四焦张量,并根据四焦张量的简化求解方法来精炼获取摄像机矩阵。最后,通过实验验证了该方法的有效性和准确性,实验结果表明:(1) 四摄像机三维测量系统的标定可仅通过三组标定靶标图像即可实现,且标定操作效率相对于基本矩阵法更高;(2) 在4000 mm×4000 mm×2000 mm范围内,多摄像机测量系统的精度达到4 mm (3σ),相比于传统方法具有更精确的标定结果。满足室内运动目标位姿精确测量的要求。     

有侧向连接的Sanger算子在摄像机标定中的应用

为了求得摄像机的投影矩阵,在进行标定时,以采样点组合矢量坐标到由投影矩阵决定的超平面距离平方和为目标函数,设计有侧向连接的Sanger网络;采用自适应次分量的提取方法,以自相关矩阵最小特征值所对应的特征向量为超平面的拟合系数,据此求得摄像机的投影矩阵,完成摄像机的标定。根据摄像机的数学模型得到的投影点坐标与实际图像检测结果的图像残差均方值作为标定性能指标,进行精度分析。实验表明,所提出的方法是自适应Sanger算法在摄像机标定中的新应用。     

非线性模型下的摄像机标定

摄像机模型的建立对于摄像机标定精度至关重要,针对该问题,对摄像机模型进行研究,对三种畸变模型进行分析,提出了考虑径向畸变和切向畸变的摄像机非线性模型,给出了在此非线性模型下,三维空间物点投影到二维像平面象素坐标的投影过程。同时在基于平面棋盘格的两步标定方法的基础上提出三步标定方法。将非线性模型应用到改进的摄像机标定算法中,实验结果表明:非线性模型下的改进标定算法具有更高的标定精度。     

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。     

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。     

基于六视角自标定算法的三维图像重建

针对其他标定方法在三维图像重建中的缺点,提出自标定算法。首先建立摄像机标定模型,通过透视投影在成像平面上生成对应像点的齐次坐标;接着自标定数学模型利用单应性矩阵,使一张图像与另一张图像上存在对应点;最后在三维重建中为了判断像素点是否落在摄像机定位模块坐标内,采用投影面约束方程。实验仿真从6个角度前、后、左、右、上、下获取空间曲面信息,具有较高的重建精度。     

基于OpenCV的长波红外摄像机标定研究

设计一种适用于长波红外摄像机的标定装置,并用此标定装置对长波红外摄像机进行标定。通过拍摄多张红外标定板图像,并提取图像上圆孔特征点的像素坐标,利用每个像素点的与空间实际三维坐标点的一一对应关系,结合Open CV摄像机标定函数库,求解出长波红外摄像机的内外部参数,并利用求得的畸变系数,对畸变图像进行矫正。本研究中的标定装置能有效解决长波红外摄像机标定的问题,同时验证了Open CV函数库在摄像机标定程序开发中的具有标定结果精确、运算效率高、跨平台移植性好等优点。     

大视场摄像机标定方法研究进展

摄像机标定通过求解摄像机的内外参数,获取空间物体三维坐标与图像二维坐标的对应关系,在计算机视觉中起到越来越重要的作用。介绍了摄像机标定技术中的常用坐标系及转换关系、摄像机成像的线性及非线性模型,以及三类典型的标定方法。相比于小视场,针对大视场摄像机标定方法的研究较少,重点针对六个方面的改进,归纳了国内外近年来大视场摄像机标定方法的研究进展。     

基于平面模板的摄像机两步标定方法

摄像机标定是计算机视觉中的一个重要问题.基于平面模板的摄像机两步标定方法,该方法只要平面模板在摄像机前运动,并拍摄其不同位置的图像,标定中提取平面模板在每个位置获得图像的网格角点,建立每幅图像对应的单应性矩阵,第一步线性求解内外参数,第二步对线性结果进行非线性优化,实验结果表明该方法具有较高的精度,而且简单、有效、实用.     

一种脉冲激光雷达与摄像机标定方法的研究

激光雷达和CCD摄像机各自都具有快速获取物体空间信息的能力,广泛应用在真实场景的三维建模中。激光雷达与CCD摄像机数据融合面临的首要问题是二者之间坐标系的标定,针对脉冲激光雷达和CCD的特点设计了一种三维标定靶,提出了一种改进的外部标定算法,利用主成分分析法拟合平面,提高了标定精度。将激光雷达和CCD标定算法运用在物体三维建模中,研究了基于外部标定算法的三维重建和纹理映射,取得了较好效果。     

基于机器视觉的三维重建技术研究

研究了基于机器视觉的三维重建技术。利用普通的数码摄像机拍摄图片,通过摄像机定标、特征点检测和匹配、基础矩阵和本质矩阵计算来实现图像的三维重建。采用张正友标定方法的相机标定工具箱实现了相机的标定,利用尺度不变特征变换(SIFT)特征点的检测和匹配方法进行了图像特征点的检测和匹配,采用RANSAC算法计算基础矩阵,最后利用相机内参数和由基础矩阵获得的本质矩阵重建物体的特征点,并进行纹理贴图。实验结果表明利用这些图像可以进行物体重建,并且能够很好地反映出物体的三维特征。     

一种基于平面标靶的线结构光视觉传感器标定方法

提出了一种适合于现场的线结构光视觉传感器标定 方法。建立了标定的数学模型,设计了一种平面点阵标靶,提出了坐标映射方法。根据结构 光条纹特征点的图像坐标和对应在标靶坐标系下的坐标,以及 相机内参,计算出标靶坐标系到摄像机坐标系的转移矩阵,再由转移矩阵得到特征点在摄像 机坐标系下的 坐标;在视场范围内,平面标靶按不同位姿摆放多次,获取投射在标靶上的所有特征点,对 这些特征点进 行平面拟合,得到结构光平面在摄像机坐标系下的方程。对标定的精度进行了验证,实验表 明,本文方法标定 过程简单,精度较高,适合于结构光传感器的现场标定。     

小视场环境下的摄像机标定

摄像机标定旨在建立三维世界坐标与二维图像坐标之间的映射关系。传统标定板为数十个整齐排列的标准圆或网格,通过提取圆心坐标或网格角点坐标进行标定。在微小物体测量系统中,摄像机视场较小,无法从传统标定板提取足够多点坐标信息。针对这一问题,提出一种基于二次曲线与直线的混合标定方法。该方法抛弃了利用点对点关系的标定方法,转而利用二次曲线方程及直线方程在两种坐标系下相对应的关系进行标定,使摄像机即使是在非常小的范围内仍然能够提取足够的信息进行标定。仿真与实验证明,相对于基于点的标定方法,混合标定方法精度高,具有更好的稳健性。另外,标定模板为一个标准的半圆,制作简单,方便应用到小视场的环境中。     

Computing rigorous bounds to the accuracy of calibrated stereo reconstruction [computer vision applications]

The authors deal with the problem of computing rigorous bounds on the position of 3D points obtained by stereo triangulation when both the camera matrix and the coordinates of image points are affected by measurement errors. By 'rigorous bounds' it is meant that the true unknown 3D points are guaranteed to lie within the intervals computed by the method, with mathematical certainty. To this end, the calibration process is first modelled by assuming a bounded error in the localisation of the reference points in the image, then narrow intervals are computed for the entries of the camera matrix using numerical methods based on interval analysis. Finally, triangulation is applied to obtain cuboids that bound point coordinates. Two state-of-the-art methods were employed for the solution of linear systems of interval equations, namely Rump's and Shary's methods. It is concluded that a careful selection of numerical techniques allows the use of interval analysis as a tool for obtaining realistic bounds on the output error, even in the presence of significant errors in the input data.     

线结构光三维测量系统扫描方向的标定

提出一种基于平面标靶的线结构光三维传感器扫描方向的标定方法。利用平面标靶对摄像头进行标定,得到摄像头的内部参数,将棋盘格平面标靶固定在空间某一位置,测量系统沿着扫描方向移动并采集一系列图像。根据这一系列图像求出摄像机的外部参数,并结合已经求出的摄像机内部参数计算出标靶上同一特征点在摄像机坐标系下的坐标值,对这些点进行直线拟合得到一直线方程,直线的方向就是测量系统的扫描方向。实验表明,该方法测量精度高,操作简单,无需辅助的调整设备,降低了标定设备的成本和系统校准的难度,适合现场标定。