基于双摄像机的位姿估计迭代融合算法研究

提出了采用双摄像机配置实现的正交迭代算法.把两个摄像机作为整体实现迭代计算旋转矩阵R,使两个相机总的目标空间误差最小,将单相机每次迭代解算出的平移向量t进行均值融合,能进一步提高测量精度和鲁棒性.仿真结果表明,该算法能大大缩短运行时间,在计算精度,实时性,抗噪声性能方面对于共面标志点情况大大提高,对于非共面标志点情况也略有提高.     

基于射影变换的结构光测量系统中投影仪标定方法

在结构光三维轮廓测量系统中,对参数的标定是测量的首要关键技术,但投影仪参数的标定目前还存在着标定精度低等问题。提出了一种简便、高精度的投影仪标定方法,该方法通过投影圆点图案到一块本身带有圆形标志点的平板上实现。根据射影变换原理建立投影仪图像和摄像机图像的基本对应关系,然后对基本对应关系的误差使用二元四次函数拟合并进行补偿的方法建立两者的准确对应关系,进而获得平板上圆形标志点在投影仪上的准确图像坐标,完成投影仪标定。仿真和实验结果表明,提出的投影仪标定方法有较高的精度,其中实验验证投影仪标定误差最大值小于0.1pixel,有效值小于0.03pixel,系统测量精度可达0.06mm。     

双目测量系统目标相对位置误差分析

目标特征点三维坐标的测量精度直接影响目标位姿的解算,准确确定影响目标位姿的误差因素,对各项误差进行合理分配及综合,是提高目标测量精度的关键。目前,像点提取精度、特征点匹配精度根据现有算法已达到瓶颈,而在摄像机内部结构及标定等方面提高测量精度还有较大的研究空间。通过建立成像点坐标测量方程,综合分析各误差因素对目标位置的影响。通过实验分析与仿真,摄像机内部结构误差及标定误差对成像点坐标的影响在一个像素内,当f=0.031 9 m,目标距离为20 m时,目标位置总体测量精度为0.029 4 m。对光学成像系统内部结构的设计及电子器件的选型具有较大参考价值。     

基于有理函数式镜头畸变模型的摄像机标定

摄像机成像模型是决定视觉测量精度的关键因素之一。随着视觉测量精度的要求越来越高,提高摄像机模型和标定的精度是解决该问题的主要手段。将一种新的有理函数式镜头畸变修正模型引入到摄像机的成像建模中,以更好地修正镜头畸变引起的误差,从而提高摄像机成像模型的精度;并提出一种两步求解以及分步迭代优化的方法精确求解成像模型中各参数,以解决有理函数式畸变模型参数无法直接求解的问题。实验结果表明,基于新畸变修正模型的摄像机成像模型比常规畸变修正模型的标定精度有显著的提高,并且新模型对大误差的控制更有效,从而可整体提高视觉测量的精度。     

基于靶标的三目视觉3维坐标测量系统

为了解决复杂环境中大视场、高精度、非接触3维测量问题,采用三目摄像机结构,通过靶标成像来测量被测点3维坐标的测量系统。测量时摄像机采集测量靶标的图像,计算机通过图像处理的方法获取测量靶标上标志点的3维坐标,并提出基于被测点与标志点间距离方程与直线约束的被测点求解优化方法。测量系统通过高精度光栅位移平台带动测量靶标移动来完成测试。结果表明,测量系统在视场范围、测量精度、使用灵活性等方面有较大的改进,能够测量视场深度从2m~5m范围内的视场,测量精度优于0.2mm。     

利用单影像解析飞机姿态参数

利用单幅影像测量飞机的空间位置和姿态参数在飞行试验中有着广泛的应用。在经典摄影测量共线方程的基础上,提出了一种新的基于单幅影像求解位置和姿态参数的方法。该方法回避了机身标志点在机体坐标系与世界坐标系中的"对应"性问题,利用"架桥"——摄影坐标系,使问题转化为机身标志点的像点坐标与机体坐标的对应运算关系。试验结果表明,此算法正确有效,在一些不适合安装多台摄像机的场合有着无法比拟的优势,不但节省了人力和物力,还提高了工作效率。     

多个不同精度摄像机的协同标定

针对成像性能不同的多个摄像机,提出了一种协同标定算法。算法主要由预处理数据和协同标定组成。预处理数据利用二分法快速找出错误特征点,并删除;协同标定使得一个精度高或观察点好的摄像机能帮助精度低或观察点不好的摄像机消除误差大的数据,提高标定精度,并对协同标定作了误差分析。实验表明,所提出的多个摄像协同标定算法适应性强,当数据组足够时可以明显消除外部实验环境给标定算法带来的误差。     

基于非线性模型的摄像机标定技术研究

摄像机标定的目的是确定摄像机的图像坐标系与物体空间中的三维参考坐标系之间的对应关系。研究非线性模型下摄像机标定两步法的算法实现,并提出用两步法在进行摄像机标定实验时对于算法初步进行的改进。即对于未标定图像在算法初步设定畸变系数初值来校正标定实验所提取的角点,通过实验标定摄像机参数并进行验证,实验表明可以降低重投影误差,使算法精度进一步提高。     

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。     

人工光源对波门形心跟踪影响的分析

研究人工光源对红外成像跟踪的影响对保证跟踪稳定性具有重要的意义.文章以波门形心跟踪为例,详细介绍了波门形心跟踪算法的原理,在分析人工光源对形心跟踪的影响基础上,通过对不同光源照射参数时目标的形心跟踪效果进行了实验.结果表明:当光源照射参数不同时,目标的形心跟踪误差将不同,相同条件下,光照功率越大,光照时间越长,照射距离越近时,目标的形心误差越大,垂直照射比平行照射时的误差大.     

考虑圆形特征边缘模糊和偏心误差修正的高精度相机标定方法

针对立体视觉系统采用圆形特征点标定时存在的空间圆形投影边缘模糊和偏心现象问题,利用改进Zernike矩和偏心误差修正进行圆心的高精度定位,以此提高相机参数的标定精度。首先考虑了由于立体视觉成像系统的标定场景光照强度不均匀引起的圆形特征投影图像边缘模糊的问题,引入高斯误差函数对边缘过渡段的灰度分布进行描述,建立了高斯边缘模型,并基于该模型计算投影图像的Zernike矩,然后利用改进Zernike矩实现高精度的圆形特征投影边缘像素坐标定位。此外,分析了影响圆形特征中心投影点和拟合圆心间偏差大小的因素,基于该分析对迭代拟合圆心进行偏差补偿使之逼近真实的圆心投影,最后通过所提算法对99圆形标志点进行圆心坐标提取并用于相机参数的标定。仿真实验表明,文中算法对投影图像边缘定位的精度以及圆心拟合的精度均高于传统的算法;实测实验中,基于圆心高精度坐标得到的相机标定参数对标准杆进行三维重建,长度测量精度比传统算法提高了30%。     

时空结合相机关联自适应特征增强的视频行人再识别算法研究

针对行人姿势、外部遮挡、光照强度和摄像设备等内外部条件变化导致的行人再识别率较低的问题,提出时空特征结合相机关联自适应特征增强-MFA的视频行人再识别算法。本文首先基于视频提取时空梯度方向直方图(HOG3D)特征,基于图像提取表观特征,然后将两者结合作为视频行人目标的特征描述子,从而提高特征描述有效性;距离度量时将特征进行自适应特征增强后再作边际费希尔分析(Marginal Fisher Analysis, MFA),增强共性特征之间的联系,进一步提高距离度量阶段对特征的判别性。基于iLIDS-VID 和PRID 2011两大视频行人数据集讨论加入时空梯度方向直方图特征和相机关联自适应特征增强的算法性能提升,多组实验结果表明,该算法能够充分利用视频中包含的运动信息,得到鲁棒的视频行人再识别匹配模型,提高行人再识别的匹配精度。      

CVS中基于视频运动特征的多假设-双稀疏重构算法

针对目前视频压缩感知重构算法对不同特征的视频序列重构质量参差不齐的问题,结合双稀疏对轮廓、细节的高清晰重构以及多假设算法对高频噪声有效抑制的优点,本文提出一种基于视频运动特征的多假设-双稀疏重构算法（VF-MH-DSR）.基本思路是基于每个视频组（GOP）的运动特征,采取相应的多假设-双稀疏重构策略.首先给出一种观测域多维度参考帧的多假设重构算法（MD-MRF-MH）及其最优相似块个数设置方案;然后给出一种像素域多假设参考帧的重构算法（PD-MRF-MH）及一种高性能双匹配准则;最后介绍了视频信号运动特征判定方案及多假设-双稀疏重构的具体实现方案.仿真实验表明,本文所提多假设-双稀疏重构算法相对于目前较好的多假设预测重构算法2sMHR及组稀疏重构算法SSIM-InterF-GSR,重构性能平均提升了1.98dB和0.84dB.     

弹道中段进动目标高精度平动补偿方法

该文针对中段进动目标平动补偿问题,分析了中段目标平动及进动的运动特性,指出中段目标进动具有轴对称性,并利用这一特性提出一种基于对称共轭相乘的进动目标平动参数估计方法。该方法通过对称数据的共轭相乘处理消除微动的影响,仅保留平动参数信息,然后根据共轭相乘后数据傅里叶变换的峰值信息估计平动参数,并基于所估计平动参数实现了中段进动目标平动的高精度补偿。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

改进的K-Means算法在特征关联中的应用

特征关联是无源多传感器辐射源融合识别的一个关键步骤。特征关联是根据来源于同一辐射源的量测数据所具有的相似性,采用一定的算法和分配策略将多传感器获取的对多辐射源的量测值进行分类划分和关联判定,利用辐射源的特征信息来消除关联模糊。特征关联过程中一个重要环节就是分类算法的选取。K-Means算法是基于划分的聚类算法,已经广泛应用于诸多领域。改进了 K-Means算法,用灰关联度代替传统的距离度量定义了样本点间的距离,并对模拟产生的雷达辐射源特征参数样本集 Radar-da-tabase进行了分类。仿真结果表明,改进的K-Means算法提高了关联正确率,但消耗了更多时间。     

模型基编码的运动参数估计及误差准则

在人脸序列的图像编码中 ,模型基编码方法可以获得高的主观图像质量和低的码率 ,而受到广泛重视。但是 ,其运动参数的可靠估计还是一个难点 ,而且也没有一个较好的适合视觉特性的误差准则。本文提出了基于特征点的运动参数估计算法 ,并根据边沿 ,亮度和端点特性来自动提取特征点及自适应调整点的数目。提出用重建的图像的质量来估价运动参数误差 ,并给出了误差面积和轮廓转折率误差二个函数。这二个函数较好地反映了运动参数误差引入的图像几何失真。     

光流技术在微结构平面微运动测量中的应用

在经典的Horn-Schunck光流算法的基础上,根据微机电系统(MEMS)微结构的运动特性,引入标号场,提出基于标号场和邻域优化法相结合的光流算法对微结构的运动序列图像做运动估计.利用光学测量方法,开发了测试系统,能使微结构的运动可视化.系统包括:利用光学显微镜来实现微结构的放大,并将图像投影到CCD摄像机上;基于频闪成像原理来冻结微结构的高速运动状态,获取一系列动态图像序列;基于提出的标号场和邻域优化法相结合的光流算法对微结构的运动序列图像做运动估计,获取其重要动态特性参数.该方法具有非接触、高测量精度的特点.实验结果表明,该方法的测量重复性达40nm.     

一种用于视频编码的块运动估计算法——块特征匹配预测搜索算法

本文提出了一种块特征匹配预测搜索ＢＦＭＰＳ算法,可以用于视频压缩的一些国际标准,如Ｈ．２６１,Ｈ．２６３,ＭＰＥＧ１,ＭＰＥＧ２,ＨＤＴＶ中,ＢＦＭＰＳ算法充分利用了序列图像的实际矢量与预测矢量之间距离的空间分布特征,中心偏置分布特性和时间上的相关特性,并采用了中止判决准则,可以明显地减少了运动搜索复杂度,ＢＦＭＰＳ算法在匹配运算中采用 简单有交的块特征匹配准则函数,相应的块匹配计算复杂度,数据读     

A TENSOR ANALYSIS METHOD FOR ESTIMATING 3-D MOTION PARAMETERS

By using the center projection image sequence to estimate 3-D motion parameters,one needs to know the corresponding relationship between the feature of motion object in spaceand the projection coordinate on image plane.In order to avoid using the relationship of featurecorrespondence,the tensor analysis method in the affine transformation system is presented,andthe simulation data of experimental results are given.     

一种基于KLT-RANSAC全局运动估计的电子稳像算法研究

全局运动估计是电子稳像的核心,很大程度上影响整个稳像系统的性能.提出了一种基于KLT-RANSAC全局运动估计的电子稳像算法,该方法首先通过增加距离约束机制,并进行亚像素级定位,优化Harris特征点,选择KLT快速匹配算法实现特征点的粗匹配,之后引入了RANSAC算法剔除误匹配点,去除视频序列中分布在运动物体上的特征点,避免了局部运动对全局运动估计的影响.实验结果表明:本算法可以有效解决特征点匹配过程中的误匹配问题,避免局部运动对稳像的干扰,快速准确地计算出全局运动参数,最终可以实时处理存在平移和旋转抖动的视频,输出稳定高质量的视频.