光学透视式头盔显示器标定的退化影响

为了成功地应用增强现实，需要有观察仪器的准确投影信息，这就要求对所使用的光学透视式头盔显示器进行标定。针对实验室的光学透视式增强现实系统的组成特点，选定了虚拟摄像机（头盔显示器与人眼的结合）的标定算法。根据对投影矩阵的退化点结构的影响，改进了选取标定的对应点个数和用户头部的运动轨迹。实验结果表明，标定效果明显改善了，成功率也有明显提高。     

基于扩展摄像机成像模型的自标定方法

提出了一种基于扩展摄像机成像模型的自标定方法,将采用不同视点成像的观念转换为不同方向透视投影下分析,得到在一幅图像中同时建立三对不同方向的空间面与图像面的单应关系,进而建立不同面的圆环点绝对二次方程,实现单幅图像标定。采用长方体进行实验,模拟实验和真实图像实验均验证了这种思维方法的可行性和正确性。     

基于2D激光雷达的快速3D测距系统的设计与实现

三维扫描激光雷达的优点在于能够快速准确地获取环境的三维几何信息,但同时它高昂的价格也大大限制了它的应用范围.设计了一个快速三维扫描激光雷达系统,并为其内在参数做了标定.系统主要由一个二维激光雷达、一个步进电机驱动的俯仰机械装置及其相关控制单元构成.专门设计的高速数据通讯卡实现激光雷达数据的高速传输,保证系统能工作在高速采样状态.对几个主要的内在参数做了分析,并采用最小误差平方和方法对系统做了标定.最后的实验结果表明,该系统扫描速度快,精度高,是一种以低成本获得高质量三维数据的有效实现手段.     

用于交会测量的摄像机标定系统设计

介绍了一种简易的摄像机立体标定系统的设计方案,主要应用于多CCD交会测量技术中,可以完成单个摄像机的标定、多个摄像机之间的立体标定和标定精度评估等功能.建立了包含透镜径向畸变和切向畸变的摄像机成像模型,采用两步法求解摄像机参数,最后通过交会测量得到的多个棋盘格的边长与实际边长的误差量来衡量摄像机标定的精度.该系统不要求使用者具有专业的3D几何知识,速度快,成本低,而且可以达到很高的精度.     

基于激光三角法的传感器设计

介绍了一种基于激光三角法原理的光学传感器的设计.该传感器由CCD摄像机和激光器组成,主要用于测量路面的平整度.实验结果得出的最初原形显示此传感器在竖直方向的测量范围可达到1 100 mm,横向测量范围达1 300 mm.横向平均绝对误差约为0.05 mm;纵向平均绝对误差约为0.08mm.这种传感器具有测量范围大,精度高,且能工作于条件苛刻的环境等优点.     

基于矢量差分的未标定摄像机P5P问题的求解

针对PnP问题的方程建立与求解, 提出一种基于矢量差分的未标定摄像机P5P问题的线性求解算法. 将5个控制点组成非共面的4点集合, 按照成像过程, 通过两个集合间的控制点矢量差分逐步构建摄像机姿态及相机矩阵的线性约束方程. 再依据线性理论与旋转阵 R 的正交性化简约束方程, 利用矢量积运算给出未标定P5P问题摄像机姿态及相机矩阵的解析解. 模拟和真实实验都验证了该方法的有效性.     

动态船舶行驶场景下的实时单目测距算法研究

为了利用单目视觉实时监测船舶行驶过程中与周围船舶之间的距离,首先分析单目视觉测距现状及其成功应用实例,基于小孔成像原理建立单目相机模型,通过几何推导,得到世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系及像素坐标系之间三层坐标转换关系.随后通过实验验证pitch俯仰角与yaw水平角对单目视觉测距的影响程度,从而分析出动态船舶行驶场景...     

基于旋转谐振结构的单芯片二维电场传感器

提出并研制了一种二维电场检测传感芯片,将四个电场测量微型单元和旋转式驱动微结构集成在3. 5 mm ×3. 5 mm的敏感结构上,实现了单芯片的电场二维测量.介绍了传感器的工作原理、敏感结构的设计,以及基于绝缘体上硅( SOI)工艺的单芯片微型二维电场传感器制备工艺技术.成功研制出传感器原理样机,研究了微型二维电场传感器的标定方法,开发了用于电场二维标定的测试装置,并在室温常压下对传感器进行了二维标定.实验结果表明:该传感器能够有效减小电场的轴间耦合干扰,测量误差优于7. 04%,线性度可达到1. 25%.     

基于畸变模型优化的网络摄像机标定*

针对低分辨率网络数码摄像机用于定量量测的标定问题, 提出一种非线性畸变的构建与优化方法。该方法结合多项式模型与传统的畸变模型;利用回归分析原理对模型进行自动精化,以优选显著的畸变参数,从而建立了一种自适应的摄像机畸变模型。运用构建的畸变模型,利用自检校光束法平差方法对同种型号的三个低成本网络摄像机实施标定和畸变纠正。结果表明,该模型有效补偿了通用畸变模型残存的畸变系统差,同时有效的避免了过度参数化的问题,有助于提高摄像机的标定精度和稳健性,使得摄像机的标定精度达到子像素。     

基于克里金插值的SWAT参数率定大规模并行方法

SWAT（Soil and Water Assessment Tool）水文模型是近几年国内外使用最广泛的分布式水文模型,因其良好的精度、广泛的适应度得到了众多水文工作者的欢迎。但由于其参数率定部分过高的计算量,给水文工作者建模调参过程中造成了大量的不便。为了提高SWAT参数率定的运行效率,本文基于克里金插值理论,对于SWAT原有的优化算法进行改进,提出了一种基于随机过程的参数率定方法,通过一种“期望优化”的方式对拟合曲面进行寻优。并通过Intel MKL和一个对等式并行框架加以并行实现。大大提高了SWAT参数寻优的计算效率以及参数精度,并通过天山北坡流域的模拟验证了此并行模型的有效性,说明了克里金优化方法在水文模拟参数寻优的过程中能够达到良好的精度。