多目立体视觉三维重建系统的设计

针对工业产品质量检测过程中产品三维表面的重建问题,提出一种基于多目立体视觉三维重建方法.设计了一套由八个直线分布的工业相机构成的三维重建系统方案.首先通过图像采集模块,在八个不同方向对目标物体进行图像采集.其次对采集到的图像进行预处理,其中包括图像背景抑制和目标物体分割.然后通过相机标定模块,对八个相机进行标定,获得它们的内外参数,并结合Harris角点检测及高斯差分检测算法对预处理后的图像实现特征点提取.在此结果上,再利用三角形法对提取到的特征点进行匹配和校正.最后采用泊松表面重建方法准确地获取和优化角点,并找到角点特征的匹配点,从而对物体进行三维表面的精确重建.实验结果表明,设计的系统能够重建出静止物体的局部三维表面,重建结果中的物体表面完整,结构清晰,表面上的字符重建完整,能够很好地进行识别.     

基于双目结构光的肝脏表面三维重建系统标定研究

针对术中结构光肝脏表面三维重建存在标定难的问题,本文提出了一种针对肝脏表面三维重建系统的高精度标定方法。对手术过程中肝脏三维重建系统的双目模型和手术视场进行分析,确定双目相机和投影仪摆放的位姿。对双目相机之间的位姿转换进行分析,并完成其标定。同时提出基于三频四步解相法的投影仪标定方法,进而从三频四步解相原理出发,制定解相流程。对投影仪标定过程中存在的标定板质心求解困难的问题,提出了基于亚像素坐标线性插值的椭圆质心求解方法。根据实际的手术需求,选择合适的硬件,搭建了肝脏表面三维重建系统的实验平台。在此基础上通过多组标定实验,获得的系统的平均标定误差为0.078 mm,最大标定误差为0.099 mm。本文提出的肝脏三维重建系统的标定方法具有较高的标定精度,符合医生手术过程中的实际需求。     

基于全景相机和全向激光雷达的致密三维重建

为了实现360°全景三维重建,提出一种基于全景相机和全向激光雷达的联合标定和数据融合方法.采用二维平面靶标进行联合标定,克服传统方法中提取雷达数据边缘信息不精确导致的误差,并且标定过程简单.在此基础上,提出一种基于超像素分割的致密三维重建算法,得到与物体平面一致的超像素块分割结果,根据超像素块内三维点估算物体平面,推算每个像素的深度信息,得到致密的三维重建信息.结果表明,该算法标定结果精确,三维重建景物轮廓清晰,色彩对应准确.     

双Kinect联合扫描点云配准方法

大型场景或者大尺寸物体的三维重建无法由单台设备完成,而由多台设备采集得到的点云位置偏移较大,一般的点云配准方法无法达到三维重建所需的精度。该文提出了一种基于Kinect标定的点云配准方法。首先通过棋盘格标定算法对两台Kinect进行标定,然后利用标定得到的相机内外参数计算不同视角下点云数据间的运动参数,接着根据得到的运动参数,对原始采集的点云数据进行初始配准。在此基础上,采用改进的迭代最近点算法,对初始配准后的点云数据进行精确配准。实验结果表明,与直接采用改进的ICP算法相比,该方法配准结果无明显的错位现象,且计算速度提高了15%左右。     

双目立体视觉三维重建技术

使用两台CCD相机采集目标物体的二维图像,并对相机进行标定,产生类似于人类的视差效果。再对二维图像进行立体匹配及深度信息的提取,最终完成目标物体的三维重建。     

基于宽基线立体视觉的远距离三维重建

针对月球车视觉导航中远距离场景的三维重建问题,提出一种基于相机自标定的宽基线立体视觉方法.该方法首先提取立体图对的尺寸不变性(SIFT)特征并进行匹配,得到特征点对应关系;再使用外极线几何约束描述立体图像校正的直射变换,对其Sampson误差使用Levenberg-Marquardt(LM)算法求得最小二乘最优解,完成相机参数估计和图像校正;对校正后的图像使用种子像素视差扩张算法进行宽基线立体匹配,根据匹配得到的视差完成目标场景三维重建.实验表明:该方法解决了月球车相机的现场标定难题,并能够解决宽基线立体视觉面临的光照差异、透视畸变、遮挡等问题,对远距离山脉等自然场景的三维重建效果良好,重建精度较高.     

一种灵活的柱面反投影算法

传统柱面图像反投影算法依赖于圆柱模型以及标定的精度,且物距发生变化时模型将会失效,需要重新进行标定,过程繁琐,场景适应性不足.为此,提出一种灵活的柱面图像反投影算法.根据透视投影原理,像素当量随距离远近呈二次曲线分布,因此可以通过拟合二次曲线表征其成像特性,对竖直方向和水平方向分别进行处理,进而实现柱面图像反投影变换.当目标物体相对相机发生前后方向和左右方向位移时,通过修正二次曲线的系数适应其成像特性的改变,无需再次标定.实验结果表明,该算法精度与传统方法相当,且在左右移动、一定缩放范围内保持精度不变.本文算法仅需一次标定即可满足目标物体小范围内移动时的图像变换需求,提高了场景适应性.     

双目视图运动图像去模糊方法

现代工业生产线上采集到的产品图像存在运动模糊,对后期探测产品表面信息以及重建产品轮廓产生影响.为了解决这一问题,提出一种基于双目视图的运动图像去模糊方法.通过双目相机之间的对极几何关系以及相机模型,推导出两视点图像点扩散函数路径之间的内在联系,并运用像机标定模块求取标定矩阵中的参数.通过此内在约束条件求取精确的点扩散函数,并对双目视点图像进行统一去模糊.结果表明,通过双视点图像几何关系求取的点扩散函数路径来进行去模糊取得了较好的效果.     

双目立体视觉技术研究

系统地介绍了立体视觉研究的基本原理和内容,指出双目立体视觉技术的实现分为图像采集、摄像机标定、特征提取、立体匹配、三维重建几个步骤,分析了各个步骤的技术特点,并对摄像机标定、特征提取、立体匹配关键技术进行了深入的研究,最后对双目立体视觉技术的应用和发展做了分析与展望。     

空间矢量的单画幅测量分析

本文提供一种由单画幅测量空间矢量的方法.用相机拍摄标定立方体实现相机标定;对空间直线成像,通过求解直线在图像上的消隐点,求解空间直线在相机坐标系下的方向矢量.模拟分析和实物计算均表明,该测量方案是可行的.     

土压力盒标定方法研究

采用刚性加载和柔性加载的方式,分别对粗粒土进行了土压力盒砂标试验,即砂标方法 1和砂标方法 2,并设计了一种新型标定方法砂标方法 3来与之对比。结果发现除了砂标方法 1标定曲线离散率太高,明显不能运用于实际以外;砂标方法 2和砂标方法 3标定曲线离散率小,可以满足室内试验精度及实际工程应用要求。然后在室内进行大型压缩试验,研究砂标方法2、砂标方法 3以及厂家提供的水标方法和笔者改善后的修正水标法在土中的适用性,经研究发现砂标方法 2和修正水压标定法对土压力的计算较适用。     

矢量网络分析仪的维护

矢量网络分析仪不仅能测量网络的幅频特性而且还能测量相频特性和群时延特性。校准过程考虑了所有的主要系统误差来源,并能进行很精确的测量,其优异的性能和丰富的功能非常适合网络参数的测量需求,因此广泛应用于研发和生产。本文结合了多年的实践经验积累,介绍了如何保持矢量网络分析仪常处于可靠运行状态,以及对出现问题的分析和最佳解决途径。     

CO2探测仪星上辐射定标设计方法的研究

为了使CO2探测仪性能变化得到校正,对CO2探测仪的星上辐射定标方法进行了研究。首先,利用稳定辐射源太阳与漫反射板相结合实现CO2探测仪探测器绝对辐射定标,其次,以定标灯、漫反射板与定标探测器相结合的方法对漫反射板反射率进行监视,实现CO2探测仪的相对辐射定标。最后,采用双定标灯、双定标探测器相互比对的方法对定标灯、定标探测器的性能变化进行校正,进而实现CO2探测仪的高精度星上辐射定标。实验结果表明:星上定标灯稳定性优于1%,星上定标探测器线性度优于0.01%。方案可以实现CO2探测仪绝对辐射定标5%,相对辐射定标3%的精度要求。     

基于Matlab与Opencv的相机定标研究

相机定标是计算机三维重建不可或缺的步骤,相机定标的精度和可靠性直接影响计算机视觉系统的三维定位精度.Opencv和matlab的camera calibration toolbox都是目前成熟实用的相机定标工具,两者的定标原理相同;但是在实际应用中,定标环境对两者的定标精度影响是不同的.在相机定标理论的基础上,分别采用这两种方法进行相机定标,给出定标的详细步骤和定标结果.通过实验,得出两种定标方法较好的定标环境.     

一种快速高分辨率的VCO频率校准技术

为了在不影响校准分辨率的情况下减小压控振荡器的频率校准时间,提出了一种拥有混合校准过程的频率校准技术．该校准技术先利用相对频率比较方法来检测和减小当前频率子带与目标频率的偏移量,当频率子带靠近目标频率时,再使用频率误差检测方法获得高精度的校准分辨率．凭借着快速相对频率比较过程和高精度频率误差检测过程,压控振荡器获得2MHz校准分辨率所需的时间仅为2.77μs．与传统频率误差检测技术相比,在相同校准分辨率的情况下,该技术的校准时间减少了31%．此外,该校准技术适用于多位宽开关电容阵列的分数频率综合器．     

摄像机标定方法的比较分析

简要介绍了摄像机的标定原理。分析和比较了传统摄像机标定方法、基于主动视觉的标定方法和自标定方法的优缺点及其应用场合,以期为摄像机标定方法的进一步研究提供参考。     

双目标定系统精度提高的方法

针对双目标定系统精度提高的问题,介绍了摄像机标定方法、原理及双目标定系统的标定流程．通过用张正友平面模板两步法实验分析总结出影响双目标定系统精度的因素,并提出了提高精度的方法．在各种影响因素达到最小时的实验表明重投影误差不超过0．2像素,可以满足双目标定系统的实用性．     

一种改进的摄像机线性标定优化方法

现有的摄像机标定方法没有将高精度和简便性很好的衔接在一起。提出一种新的标定优化方法。首先选择主点位置在图像中心,纵横比为1作为初始条件;接着利用改进的摄像机线性标定方法,得到在同一摄像机坐标系下不同图像上所有标定点的摄像机坐标;最后利用摄像机坐标系下的这些三维点来优化内、外参数。实验结果表明：本文提出的标定方法得到的焦距误差在0.1mm以内,主点位置的最大误差在2pixel左右,测试点的最大误差控制在0.5pixel以内。本文提出的标定方法是一种简单、高精度的标定方法。     

基于空间透视相关点的摄像机标定方法

摄影测量中,相机标定具有很重要的作用,它是图像识别、3D感知及目标姿态计算的基础.传统的标定算法具有算法简单、线形计算、适应性强的特点,然而由于相机标定模块的复杂性和不确定性,传统标定算法不能很好地体现其优越性.本文根据应用实践,采用空间透视标定模块,将传统的标定算法所需要的标定点和空间透视点对应,得到了较好的标定结果.该标定模块的结构信息可准确地获得标定点的世界坐标值,有效地防止了实际测量中先期标定点的确定所引入的误差.     

雷达卫星标校的工程实现研究

为确保雷达系统的测量精度,给出了一种用于标校雷达动态跟踪过程中系统误差的工程实现方法--卫星标校法。该方法通过观测卫星轨迹,将量测值与真实星历值比对,通过最优化解法标定雷达的系统误差。考虑雷达结构特点导致的误差和大气折射误差修正后的残余误差,建立了卫星标校的系统误差模型。最后,采用实测数据验证了该误差模型的可行性与可靠性。该方法在标校过程中不受人为、天气等因素影响,可以适应雷达的动态技术状态。