多TDI-CCD拼接相机成像非均匀性的校正

针对多TDI-CCD拼接相机存在成像非均匀性问题,开展了对拼接相机输出图像的片内及片间综合校正算法研究.结合CCD相机特性介绍了TDI-CCD的工作原理以及拼接相机成像非均匀性的产生机理.然后,分别对拼接相机片内及片间非均匀性校正的原理进行分析,提出了片内采用两点法校正,片间采用比值平均综合法校正.最后,对片内及片间综合非均匀性校正的参数标定及校正方法进行了探讨.实验结果表明,对存在8.4%非均匀性的原拼接输出图像,采用片内与片间综合校正法校正后,图像非均匀性达到了2.7%,表明该校正方法可基本满足TDI-CCD拼接相机对成像非均性校正的要求,其算法有效实用.     

多TDI-CCD拼接相机非均匀性校正方法

针对多TDI-CCD拼接相机成像存在非均匀性问题,开展了对拼接相机输出图像片内及片间综合校正算法的研究。首先,结合CCD相机特性,介绍了TDI-CCD的工作原理以及拼接相机非均匀性的产生机理。然后,分别对拼接相机片内及片间非均匀性校正的原理进行分析,提出了片内采用两点法校正、片间采用比值平均校正的综合校正算法。最后,对片内及片间综合非均匀性校正的参数标定及校正方法进行了探讨;实验结果表明,在原拼接输出图像存在8.4%非均匀性的条件下,采用片内与片间综合校正法校正后,图像非均匀性达到2.7%。该校正方法基本满足了对TDI-CCD拼接相机非均性校正的指标要求,算法有效实用。     

微偏振片阵列红外成像非均匀性产生机理及其校正

集成微偏振片阵列红外成像系统的偏振度图像对非均匀性高度敏感,不经非均匀校正的偏振度图像存在较大误差。为了校正微偏振片阵列红外成像的非均匀性,以入射光Stokes矢量形式,建立了光电转换基本过程的偏振像素模型,基于入射激励和辐射响应数据,分析了微偏振阵列与红外焦面联合作用下非均匀性产生机理。提出一种基于多次辐射测量的矩阵形式的非均匀性校正方法,该方法通过构造多组测量方程,求解偏振像元的增益矢量,由相邻四像元增益矢量组成超级像元的增益矩阵,结合Stokes矢量提取矩阵,逆向求解重构点的校正矩阵。实验数据表明:该方法比两点法降低非均匀性约5%~20%,有效改善红外偏振度图像质量。     

CCD像素响应非均匀的校正方法

分析了造成CCD像素灰度不均匀的原因,提出了一种基于最小二乘法的CCD非均匀校正算法.在不同辐照度下,采集每个像素的灰度值.用最小二乘法估计出辐照度和期望灰度值的对应关系.计算出每个像素的校正参数,形成CCD的校正矩阵.最后,对每个像素的实际灰度值进行校正,实现了在同一辐照度下,各像素灰度响应的一致性.校正前,各像素灰度值的最大偏差为76.5;采用该方法校正后,像素的灰度值最大偏差只有0.001 08.实验结果表明:该方法有效地校正了CCD像素响应的非均匀性.     

TDI CCD相机系统响应非均匀性校正

本文分析了该TDI CCD相机系统响应非均匀性产生的原因,并在分析非均匀性校正算法的基础上,针对线阵TDICCD遥感相机光电响应是线性的这一特点,采用两点定标校正算法,对每片TDI CCD进行了校正,得到了每一片TDI CCD的每一个像元的校正系数并给出了校正前后的统计特征.     

复杂场景机械交错拼接遥感相机在轨相对定标

为了实现机械交错拼接型(TDICCD)遥感相机高频次、高精度相对辐射定标,本文提出一种面向复杂场景的在轨非均匀性校正方法.该方法在相机绕偏航轴旋转前后进行正交二次成像,利用所获取的偏航成像数据、常规成像数据分别对阵列内、阵列间探元进行相对定标;结合复杂场景宽辐射动态范围的特点,利用多点曲线拟合的方法实现相对定标参数解算...     

CCD像素响应不均匀的校正方法研究

在机器视觉的应用中,人们习惯认为CCD输出的像素灰度值反映了目标的图像信息,因此大多数情况中忽略了灰度值的标定,但由于CCD中存在的暗电流和像素的不均匀性,其上的每个像素在同一辐照度下形成的灰度值,并不相同,所以在光学精密测量过程中,需要对CCD各像素的灰度值进行校正,使其在相同辐照度下,输出确定的灰度值,以便反映目标的正确信息。文中通过对造成CCD像素灰度不均匀的原因详细分析,提出了一种基于最小二乘法的CCD非均匀的校正算法,该算法通过求取期望灰度值和辐照度的关系参数,推导出了像素的补正参数。仿真表明,该方法能有效地校正CCD像素的非均匀性。     

多TDICCD拼接相机成像非均匀性实时校正的硬件实现

提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)平台实现的成像非均匀性实时校正算法来解决遥感多时间延迟积分(TDI) CCD拼接相机存在的问题.首先介绍了拼接相机成像非均匀性(PRNU)的定义及其产生的原因,然后针对拼接相机的特点,提出了一种通道内用两点定标法、通道间用增益平均法、片间用自适应场景补偿法的复合非均匀性校正算法...     

不同稀疏基对单像素相机矩阵性能的影响

针对不同稀疏基与单像素相机矩阵构成的重构矩阵研究较少的问题。首先将DCT矩阵和DWT矩阵这两种稀疏基分别与单像素相机矩阵组合成不同的重构矩阵,将得到的重构矩阵进行优化,分析优化过程中重构矩阵与优化矩阵性质的改变,再用重构矩阵与优化矩阵对信号进行重构实验。实验结果表明,基于DWT矩阵得到的重构矩阵和优化矩阵对信号的重构效果更好。基于DWT矩阵的重构矩阵和优化矩阵比基于DCT矩阵的重构矩阵和优化矩阵展现出了更好的重构性能。     

微流控实时荧光聚合酶链式反应成像非均匀性的校正

综合参考标样法和定标校正法的思想,提出了一种用于校正微流控实时荧光聚合酶链式反应(PCR)系统荧光成像非均匀性的”多目标像素区域定标线性校正”算法,以提高其检测结果的准确性.以与PCR荧光标记物SYBR Green光谱特性相似的荧光素钠溶液为样本,检测了11种不同浓度的均匀荧光素钠溶液受激发射荧光信号的强度,分析了各个目标像素区域荧光强度和荧光素钠溶液浓度之间的线性响应关系,采用两点定标校正方法计算了CCD各个目标像素区域的校正系数矩阵.实验表明,3种浓度荧光素钠溶液的成像均匀度分别从校正前的71.28％、72.01％、70.73％提高到校正后的77.49％、80.07％、90.64％;微流控四腔芯片中相同浓度的DNA样品在PCR扩增阶段的Ct值相对标准偏差由校正前的4.38％、1.94％、3.31％减小到校正后的2.44％、0.79％、1.31％,显著提高了微流控实时荧光PCR检测结果的准确性.     

基于RAC标定法的CCD摄像机参数标定技术研究

传统的摄像机标定是在一定的摄像机模型下,基于特定的实验条件,如形状、尺寸已知的标定物,经过对其进行图像处理,求取摄像机模型的内部参数和外部参数。标定摄像机参数的方法很多,大多数采用变焦距法、径向准直法及根据透射成像原理进行标定,针对摄像机的像面中心的标定。文中建立CCD摄像机透视成像的数学模型,运用RAC标定法建立求解摄像机外部参数方程组,从而推导出在径向畸变模型下求解摄像机内部参数的方程。该方法采用CCD能很好地提高精度。实验结果表明,该方法计算量小,标定精度较高。     

基于精确控制点的立体像机校准技术

给出了将改进的两步法与精确控制点相结合来精确校准立体像机的新技术,像机镜头畸变模型考虑了径向畸变和切向畸变.利用红外发光二极管随三坐标测量机测头移动以确定间距来形成立体校准模板上的精确控制点.校准程序包括先使用位于图像中心的控制点来线性求取部分校准参数,然后再使用所有控制点来迭代优化所有参数.实验中使用非线性优化参数来反推控制点的空间位置,发现精度比线性求解参数提高了0.11 mm,结果表明,此技术可以满足像机精确校准和测量的要求.     

基于成像光线空间追踪的摄像机标定方法研究

摄像机测量模型和标定方法是视觉测量的关键,直接影响视觉测量系统的测量精度。针对这个问题,借鉴非成像模型的摄像机校准的思想,提出了基于成像光线追踪的摄像机标定方法。分析测量点经摄像机镜头成像的规律,通过空间直线确定摄像机图像坐标与测量空间的映射关系。使用像平面和两个空间平面的映射关系,建立空间直线表达方式,完成基于成像追踪方法的摄像机测量参数标定。通过噪声分析和精度测量实验对基于成像追踪的摄像机标定方法进行精度验证,实验结果表明该方法可以有效抑制标定数据噪声对测量结果的影响,提高摄像机标定精度。     

一种结合 TCP 标定的深度相机手眼标定方法

手眼标定是机器人实现视觉引导下精准作业中的关键技术。传统手眼标定和机器人工具中心点(TCP)标定分开进行,存在较大累积误差,同时针对深度相机的手眼标定存在精度不足的缺点。本文提出了一种结合TCP标定过程同步标定深度相机手眼关系的新方法。方法基于深度相机观测和TCP标定相同的标定平面,相机坐标系下标定平面方程和机械臂坐标系下标定平面方程为对应关系,通过平面方程之间的变换来计算手眼关系。本文方法减少了TCP和手眼关系独立标定累积误差影响,节约标定时间和标定件成本。仿真和实测结果表明,本文方法提高了深度相机手眼标定精度,标定后实测位置误差平均为0.2 mm,为机器人视觉控制系统高精度作业所需标定提供了一种新的思路。     

摄像机标定中一种约束条件选择方法

目前在摄像机标定中,普遍采用最小二乘法,约束条件选择对计算精度有很大影响.对以往的约束条件选择进行了分析和总结,提出了一种新的约束条件选择方法.经过数学推导得到计算公式.解算过程避免了解非线性方程.它充分考虑了参数之间的约束关系,利用正交矩阵保证Frobenius范数不变性来选择约束条件.使误差能按参数之间约束关系进行分配,从而能提高摄像机标定精度.     

一种基于OpenCV和Tsai的摄像机两步标定新方法

为实现成形加工系统中摄像机标定技术,对开放计算机视觉函数库OpenCV进行了分析。在Tsai方法基础上,结合传统摄像机标定原理,充分考虑了透镜的径向畸变和切向畸变影响及求解算法,给出了一种适应于成形加工的MVS摄像机标定新方法。实验结果表明,该算法不仅具有良好的跨平台移植性,而且提高了标定精度和计算效率,能高效地获得相应的标定参数,可以满足一般成形加工中机器视觉系统的需要。     

简易高精度的平面五点摄像机标定方法

为了进一步提高相机参数精度,简化标定过程,在张正友平面标定算法的基础上,提出了一种较简单的5点标定算法。本文利用一个矩形作为标定模板,将其4个角点和中心点作为待匹配点。仅利用不同角度拍摄的10(10~20幅均可)幅图像,即可求解全部相机内外参数。首先,为了减小数据对结果的影响,对获取的5个点的图像坐标进行归一化,将点坐标控制在以原点为中心,2~(1/2)为半径的圆内;其次,相机成像模型未考虑畸变,考虑到单应矩阵可能会有零元素,故按照9个自由度来求解;再次,求解出相机的内外参数,将求得结果的平均值作为非零因子λ的值;最后利用Levenberg Marquarat(LM)算法对所有内外参数进行整体优化。选用不同噪声水平的模拟实验和真实图像进行测试,结果显示该算法比张正友棋盘格算法的精度要高。     

基于神经网络的摄像机标定方法研究

提出了一种新的基于神经网络的摄像机标定方法。该方法将标定物从三维降到二维,在获得网络样本时,通过Harris角点检测法和张正友二维平板标定法得到,使其能够在保证精度的基础上,降低时间复杂度。实验结果表明,该方法得到了较好的实验结果。