一维靶标的多视觉传感器全局校准

基于交比不变性原理和一维靶标点共线的特点,提出了一种多视觉传感器全局校准方法.以一个视觉传感器坐标系为基础建立全局坐标系,称该视觉传感器为基础视觉传感器.将一维靶标在基础视觉传感器和待校准视觉传感器前合适位置摆放至少两次,根据拍摄得到的 3 个或 3 个以上的靶标点图像坐标,由交比不变性原理,对每个视觉传感器求解不在视场区域的靶标点图像坐标.结合靶标点之间的距离约束,求解待校准视觉传感器到基础视觉传感器的转换矩阵.根据一维靶标特征点共线的特点,通过捆绑调整方式得到转换矩阵的最优解.最后,通过两两视觉传感器校准的方式完成多视觉传感器全局校准.该方法不需外部辅助设备,简单灵活,实用性强,全局校准精度可达0.041 mm.     

基于一维靶标的多视觉传感器全局校准

基于交比不变性原理和一维靶标点共线的特点,提出了一种多视觉传感器全局校准方法。以一个视觉传感器坐标系为基础,建立全局坐标系,称该视觉传感器为基础视觉传感器。将一维靶标在基础视觉传感器和待校准视觉传感器前合适位置摆放至少两次。对每个视觉传感器,根据拍摄得到的三个或三个以上靶标点图像坐标,由交比不变性原理,求解不在视场区域的靶标点图像坐标。结合靶标点之间的距离约束,求解待校准视觉传感器到基础视觉传感器的转换矩阵。根据一维靶标特征点共线的特点,通过捆绑调整方式得到转换矩阵的最优解。最后通过两两视觉传感器校准的方式完成多视觉传感器全局校准。该方法不需外部辅助设备、简单灵活,实用性强。试验证明全局校准精度可达0.041mm。     

线结构光多视觉传感器现场同步校准方法

现有线结构光多视觉传感器现场校准通常需要先完成线结构光视觉传感器局部标定,再进行多视觉传感器全局校准,效率低、且在搬运过程容易对线结构光视觉传感器局部标定结果造成影响,降低测量系统精度。针对以上问题,提出一种可以同步实现线结构光视觉传感器局部标定和多视觉传感器全局校准的现场同步校准方法。该方法以自由移动三次以上的一维靶标为中介,将两个无共同视场的线结构光视觉传感器联系在一起。以一维靶标特征点距离已知为约束条件,由交比不变性,得到所有一维靶标点及光条与一维靶标相交点在各线结构光视觉传感器图像坐标系下的图像坐标,进而求解出两个线结构光视觉传感器之间的转换矩阵和一维靶标特征点及光条与一维靶标相交点在全局坐标系下三维坐标,通过拟合求解全局坐标下的光平面方程,采用非线性优化算法求解出两个线结构光视觉传感器间的转换矩阵与光平面方程的最优解。如果视觉传感器多于两个,可通过两两校准方式实现多个视觉传感器现场校准。试验结果表明,该方法同步校准方均根误差可优于0.14 mm。     

基于双平面靶标的多视觉传感器现场全局校准

针对现有多视觉传感器全局校准方法多依赖外部辅助设备的问题,提出一种基于双平面靶标的多视觉传感器现场全局校准方法。以其中一个视觉传感器为基础视觉传感器,建立全局坐标系。根据基础视觉传感器与待校准视觉传感器之间的位置关系,调整固定两个平面靶标之间位置。将双平面靶标无约束移动多次(至少三次),每个视觉传感器可以“看”到对应的平面靶标。以两个平面靶标之间位置关系不变为约束条件,求解待校准视觉传感器坐标系到全局坐标系的转换矩阵,通过非线性优化方法求解转换矩阵在最大似然准则下的最优解。当视觉传感器多于两个时,通过两两视觉传感器校准的方式完成多视觉传感器现场全局校准。试验证明该方法灵活方便,切实可行。     

多摄像机结构光大视场测量中全局标定方法

多摄像机结构光大视场测量系统,存在摄像机空间分布广、摄像机之间无公共视场角、标定模型复杂等问题。所以采用合适方法对多摄像机与结构光进行高精度全局标定非常关键。提出将二维平面靶标与一维靶标相结合,分步对摄像机及结构光进行全局标定。首先,综合考虑摄像机镜头畸变,采用二维平面靶标对单个摄像机内部参数进行离线标定。借助一维靶标对摄像机及结构光外部参数进行在线标定。将一维靶标上距离已知的共线特征点作为约束条件,逐个求解相邻摄像机坐标系之间外部参数。任选一个摄像机作为全局坐标系,通过相邻摄像机坐标系外部参数矩阵逐步换算,求解每个摄像机坐标系与全局坐标系外部参数。同理,采用一维靶标,至少获取激光平面上3个非共线特征点全局坐标,计算激光平面方程。最后,综合所有摄像机内外部参数、激光平面方程系数,建立多摄像机结构光大视场测量系统全局测量模型。标定试验和现场实际应用表明文中所提方法切实可行。     

多摄像机结构光大视场测量中全局标定方法研究

多摄像机结构光大视场测量系统,存在摄像机空间分布广、摄像机之间无公共视场角、标定模型复杂等问题。所以采用合适方法对多摄像机与结构光进行高精度全局标定非常关键。提出将二维平面靶标与一维靶标相结合,分步对摄像机及结构光进行全局标定。首先,综合考虑摄像机镜头畸变,采用二维平面靶标对单个摄像机内部参数进行离线标定。借助一维靶标对摄像机及结构光外部参数进行在线标定。将一维靶标上距离已知的共线特征点作为约束条件,逐个求解相邻摄像机坐标系之间外部参数。任选一个摄像机作为全局坐标系,通过相邻摄像机坐标系外部参数矩阵逐步换算,求解每个摄像机坐标系与全局坐标系外部参数。同理,采用一维靶标,至少获取激光平面上3个非共线特征点全局坐标,计算激光平面方程。最后,综合所有摄像机内外部参数、激光平面方程系数,建立多摄像机结构光大视场测量系统全局测量模型。标定试验和现场实际应用表明文中所提方法切实可行。     

基于线结构光参考平面的多摄像机标定方法研究

多摄像机视觉测量系统中不同视觉传感器空间分布广,无公共视角,现场标定十分困难。针对多摄像机标定问题,研究了一种基于线结构光参考平面的灵活标定方法。标定过程中,以空间中同时覆盖相邻摄像机视角的结构光平面作为标定参考基准,在不同摄像机视角中,自由移动平面靶标多次,确保每次移动后靶标与结构光相交,并能在各自摄像机中清晰成像,摄像机拍摄靶标图像。提取靶标图像中角点坐标、激光光条特征点坐标。借助靶标平面与摄像机坐标系外部参数矩阵,求解激光光条特征点在对应摄像机坐标系中坐标。通过结构光基准平面内,不同摄像机坐标系中至少3组非共线特征点坐标信息,求解相邻摄像机外部参数。分别进行标定试验和精度验证试验,试验结果表明该方法切实可行。     

基于线结构光参考平面的多摄像机灵活标定方法研究

多摄像机视觉测量系统中不同视觉传感器空间分布广,无公共视角,现场标定十分困难。针对多摄像机标定问题,研究了一种基于线结构光参考平面的灵活标定方法。标定过程中,以空间中同时覆盖相邻摄像机视角的结构光平面作为标定参考基准,在不同摄像机视角中,自由移动平面靶标多次,确保每次移动后靶标与结构光相交,并能在各自摄像机中清晰成像,摄像机拍摄靶标图像。提取靶标图像中角点坐标、激光光条特征点坐标。借助靶标平面与摄像机坐标系外部参数矩阵,求解激光光条特征点在对应摄像机坐标系中坐标。通过结构光基准平面内,不同摄像机坐标系中至少3组非共线特征点坐标信息,求解相邻摄像机外部参数。分别进行标定试验和精度验证试验,试验结果表明该方法切实可行。     

线结构光传感系统的快速标定方法

针对现有线结构光传感系统标定过程中对设备要求高、标定过程繁琐等问题,提出一种基于三点透视模型的快速标定方法.引入一个可自由移动的平面靶标,靶标上只需要共线且相互位置确定的3个特征点,利用共线三点建立三点透视数学模型,根据3个特征点以及光条纹在摄像机像面的成像信息,获取了光平面上标定点在摄像机坐标系下的坐标.平面靶标在视觉范围内任意移动几个位置,得到光平面上多个标定点坐标,从而确定光平面方程.实验证明,该方法平均相对测量误差约为0.72%,标定时不需要昂贵的辅助调整设备,也不需要求解坐标系之间的转换矩阵,简单、快速,适合现场标定.     

基于三点透视模型的线结构光系统标定方法

针对现有线结构光传感系统标定过程中对设备要求高、标定过程繁琐等问题,提出一种基于三点透视模型的快速标定方法。引入一个可自由移动的平面靶标,靶标上只需要共线、且相互位置确定的三个特征点,利用共线三点建立三点透视数学模型,根据三个特征点以及光条纹在摄像机像面的成像信息,就可以获取光平面上标定点在摄像机坐标系下的坐标。平面靶标在视觉范围内任意移动几个位置,得到光平面上多个标定点坐标,从而确定光平面方程。实验证明,该方法平均相对测量误差小于0.8%。该方法不需要昂贵的辅助调整设备,也不需要求解坐标系之间的转换矩阵,简单、快速,适合现场标定。     

移动相机下基于三维背景估计的运动目标检测

室内环境中的运动目标检测是计算机视觉领域的研究热点,而移动相机造成的动态背景是运动目标检测的难点。本文提出一种基于同步定位与地图创建(ORB-SLAM)三维背景估计的运动目标检测算法,首先使用移动相机遍历整个室内环境,采用ORB-SLAM技术建立当前全局环境的三维背景特征点云模型;然后基于局部视频建立局部三维特征点云,根据定位信息将当前局部三维特征点云与环境三维背景特征点云进行嵌入,基于环境背景信息,采用三维均值漂移(3DMS)算法,对局部三维特征点云进行前景特征点提取;运用深度卷积神经网络,对提取的前景特征点所在候选区域进行运动目标确认。通过多个室内场景的实际实验进行验证,结果表明本文方法具有较高的运动目标检测准确率和召回率,提出的运动目标检测算法充分利用了三维背景信息,采用深度卷积神经网络进行确认,有效地改善了检测的准确性和鲁棒性。     

基于非量测畸变校正的摄像机标定方法

为了保证镜头畸变系数标定的一致性和简化视觉测量中摄像机的在线标定过程,建立畸变分离的摄像机模型,提出基于非量测畸变校正的摄像机线性标定方法。基于共线点的透视投影不变性,采用大量共线特征点对定焦镜头的畸变参数进行一次标定,摄像机内部参数可以由校正畸变后的特征点进行线性标定。该方法将畸变参数从摄像机模型中分离出来,不需要将畸变参数纳入到摄像机模型中进行多次重复标定。试验结果表明,畸变分离摄像机模型很好地符合了定焦摄像机的成像规律,基于非量测畸变的摄像机参数线性标定方法与传统的非线性优化标定方法的标定精度相当,标定速度提高近3倍,对于简化摄像机标定过程,提高视觉测量的便捷性,拓宽机器视觉的工程应用具有重要意义。     

大视场多像机视频测量系统的全局标定

针对大视场多像机视频测量系统的全局标定,提出并实现了一种基于近景摄影测量技术的高精度像机标定方法.首先,设计一种带有标志点的十字架形标定参考物,十字架正反两个表面粘贴有环形的编码标志点和圆形的非编码标志点.然后,在现场用工业摄影测量系统XJTUDP重建出双面标定十字架的精确结构尺寸数据;将标定十字架在公共视场范围内依次摆出多个姿态,并控制多像机同步拍摄各姿态的图像.最后,为大视场像机选择10参数非线性成像模型,对采集的图像组依次进行标定运算,标定出各像机的内参数和畸变参数,并全局定向出各个像机在统一坐标系下的外方位参数.实验结果表明,该标定方法的重投影误差小于0.05 pixel;利用标定结果测量高精度标准尺长度,相对误差小于1/4 000,可满足大视场多像机视频测量对精度和效率的要求.     

基于共线特征点的摄像机镜头畸变校正

提出一种基于未知世界坐标共线特征点的未标定摄像机畸变校正算法以及基于预计算模板的快速实现方法。利用直线的透视投影不变性来估计镜头的畸变参数,不需要知道摄像机的内外部参数,也不需要知道任何空间特征点的世界坐标,简化了镜头畸变校正的过程。该方法的特点是需要的已知条件少,算法简单,易于实施,算法的计算速度快。试验结果表明,该方法能准确快速校正由摄像机镜头畸变引起的图像几何畸变,对机器视觉系统是可行的,预计算模板实现方法大大地降低了计算量,为镜头畸变校正实时应用奠定了基础。     

形貌视觉测量中立体拼接靶标的设计及应用

设计了一种正六棱柱形状的立体拼接靶标,以靶标侧面6个棋盘格的角点作为全局控制点。基于近景摄影测量技术,建立立体靶标的6个单元模型,通过计算模型内摄站间的相对位姿,推导出棋盘格角点在所属单元模型的局部坐标。以公共棋盘格为中介,确立相邻单元模型的坐标系转换关系。建立靶标的全局坐标系于1号棋盘格,推导该棋盘格平面与其像平面间的单应性矩阵,从而确立全局坐标系和1号棋盘格所处单元模型的坐标系的转换关系。依次递推实现全局坐标系和每个单元模型坐标系的转换,进而计算出全部靶标角点的全局坐标,再经光束平差算法获取精确值。以玻璃表面棋盘格的角点间距作为评价指标,拼接精度优于0.15 mm/m。基于立体拼接靶标的拼接试验表明,实体模型表面4个子区域的局部点云可被精确地拼接成整体点云。与基于全局控制点和平面靶标的拼接方法相比,本方法亦具有更高的拼接精度。     

应用Hough变换的炮射航空摄像机外参数估计方法

提出了一种基于Hough变换的航空摄像机外参数估计新方法。该方法使用共线条件方程描述摄像机成像关系,用图像与物方特征点之间的组合对外参数空间离散点进行投票,将得票最多的离散参数点确定为参数估计值。为解决共线条件方程的非线性以及外参数之间的相关性问题,采用迭代方式进行参数估计。与基于最小二乘原理的传统外参数估计方法不同,该方法不需要事先对图像与物方空间特征点进行配对,解决了传统最小二乘法的特征匹配难题,避免了最小二乘法对错误匹配的鲁棒性较差的缺点。分别使用仿真和真实航拍图像对算法的有效性进行了检验,结果表明:摄像机坐标估计误差小于15 m,姿态角误差小于1°。参数估计结果能够满足舰炮作战中对侦察摄像机外参数估计精度的要求。     

一种基于Delaunay三角剖分的特征点坐标对应方法

研究了平面网格点集的Delaunay三角剖分性质,提出ACDT方法,并在IC封装环境下实现了圆点阵列靶标特征点的自动对应。实验结果表明,当图像存在拍摄倾角或由靶标平移、旋转引起的特征点缺失时,该方法仍可有效运行,且对镜头畸变引起的图像非线性变形不敏感,特别适合IC封装视觉定位系统的在线标定。     

Portable visual metrology without traditional self-calibration measurement model

To improve the 3D measurement accuracy of portable visual metrology using generic digital SLRs, deficiencies related to the traditional self-calibration model are analyzed, and a novel calibration method of generic digital SLRs is proposed. The collinear equations are established using the orientation angles of the targets, which are determined using a non-parameterized calibration platform. After calibration, the camera maps the orientation angles of incoming scene rays to the corresponding pixels on the image plane, becoming a goniometer. Additionally, the implementation and error analysis of the non-parameterized calibration model are investigated. The image points matching method, external station orientation method and bundle adjustment algorithm, which are based on orientation angles of image points, are studied. Finally, the calibration and 3D measurement accuracy are verified, along with the variation in the measurement accuracy with different calibration rotation intervals and LED intervals of the straight line target. The experimental results show that our calibration method is efficient to improve the 3D measurement accuracy of generic digital SLRs.