基于柔性平面靶标的摄像机现场标定方法

提出一种摄像机现场柔性平面靶标标定方法.该方法仅需在平面靶标上设置少量空间三维坐标已知特征点.在这些特征点中,任意共线的特征点可以确定一条直线,因此可以确定若干条直线.根据在透视投影变换下,直线和直线的交点均为不变量的性质,可获得除已知特征点之外的大量标定特征点用于摄像机标定.基于误差传播理论,对标定点的不确定度进行了详细分析.采用研制的尺寸为100mm×100mm,加工精度为0.01mm的柔性平面靶标,对摄像机进行了现场标定实验,获得了0.032mm的标定精度.     

基于球几何特征的摄像机内参分步标定方法

在摄像机标定过程中,球形靶标对图像数量、拍摄角度要求小,能够适应遮挡环境,在使用中具有明显优势.在分析球投影模型几何性质的基础上,提出一种利用球靶标分步标定摄像机内部参数的方法.该方法通过拍摄一幅包含空间中2个不同位置球体的图像,得到图像中的2条投影二次曲线;利用2条投影二次曲线的对称轴和公切线计算球心投影点,通过投影二次曲线的对称轴确定图像主点坐标,根据球心投影点和图像主点的位置关系求解归一化焦距;利用整体优化算法得到内参标定结果.仿真数据实验分析了引入测量误差的主要因素,实物标定结果与平面方格靶标方法相比误差在5%之内,重复测量结果稳定.      

三维型面非接触测量系统现场标定技术

针对双眼视觉传感器三维型面测量系统,介绍了一种利用平面标靶实现系统标定的方法.标定过程无需辅助设备,仅要求两个摄像机同时拍摄一幅标定板图像,利用标定板上的控制点计算左右图像对应的单应性矩阵.结合进化策略优化左右主像点,从单应性矩阵中获得测量系统的其他标定参数.同传统定标方法相比,该方法简单、快捷,适用于现场标定.      

基于模板识别的高精度自动定位系统

为满足机器人辅助 医疗手术中高精度自动识别物体的需要,利用Bumblebee 2 摄像头拍摄图像,把黑白交互的椭圆和圆作为一个模板,用改进的角点提取方法提取出图像中的角点;在对图像进行增强之后,利用模板黑白格的几何对称性特征提取模板中的角点,然后区分出椭圆中的角点和圆中的角点,最后利用向量垂直关系提取出椭圆中的目标角点,识别出模板.通过Bumblebee 2自带的深度函数,提取模板的深度,得到模板在摄像头空间中的坐标,达到高精度自动定位物体的目的,克服传统摄像机需要标定内外参数的步骤.实验表明,定位误差在0.42 mm之内,基本上可以满足手术的要求.     

一种基于立体标定件的双摄像机外参数标定法

对于应用于现场测量的立体视觉测量系统,两摄像机间的外参数标定是保证系统测量准确度的重要环节之一。介绍了一种利用立体标定件实现系统外参数标定的方法,其特点是只要两摄像机同时拍摄一幅标定件图像,利用标定件上的球形特征点与其成像点之间的共线性约束建立共线性标定方程组,通过Levenberg-Mar-quardt迭代优化算法分别确定两摄像机与世界坐标系的关系,最后利用世界坐标系作为中介,将两摄像机间的外参数求出。同传统标定方法相比,该方法简单、快捷,鲁棒性好,可用于现场标定。     

基于平面变换的高精度相机标定方法

针对传统方法未考虑透视偏差的存在,提取椭圆圆心作为真实物理圆心投影点造成相机标定误差的问题,提出了一种基于平面变换的高精度相机标定方法。提取标定板内外边框上的角点,对标定板进行平面变换,将标记点由椭圆投影成近似的标准圆;利用图像矩提取标准圆圆心的坐标,投影回原标定板平面,得到标记点实际圆心的像素坐标;根据圆形标记点实际圆心的坐标,利用张正友标定法完成相机标定。实验结果表明:与传统方法相比,所提方法将相机标定的误差降低了66.169%,有效提高了相机标定的精度。      

基于平行光管与二维旋转平台的长焦相机内参标定

长焦镜头能够采集位置更远的图像,而长焦镜头成像的特殊性对传统相机标定方法提出了挑战。针对这一问题,阐述了一种基于平行光管和二维旋转平台的相机内参标定方法。长焦相机被架设在二维旋转平台上,对放置在平行光管内的透过式棋盘格成像。通过旋转二维平台,改变相机的位置,可以得到不同位置下清晰的棋盘格图像。采集了棋盘格格点的像素坐标以及二维平台的角度数据,建立了合适的模型,优化求解出了长焦相机的内参参数,实现了实验室内对长焦镜头的标定。由模型计算得到的重投影棋盘格角点的图像坐标与在实际图像中检测到的棋盘格角点坐标相比,平均误差约为0.5个像素,这验证了算法的可行性。     

基于ICA和BP神经网络相结合的掌纹识别

提出了一种基于独立成分分析(ICA,Independent Comment Analysis)和多层前馈(BP,Back Propagation)神经网络相结合的方法对掌纹进行识别.首先采用一种新的方法检测角点,得到掌纹图像的不变特征点,根据这些点校正掌纹方向并得到掌纹的感兴趣区域.对该区域采用定点快速ICA算法(FastICA),得到掌纹特征子空间,然后构建BP神经网络,并采用训练样本得到的掌纹特征进行训练,得到合适的权值.对香港理工大学掌纹数据库进行测试,与主成分分析(PCA,Principal Components Analysis)提取特征的方法进行比较,取得了较高的识别率.      

基于特征点集的匹配算法应用于卫星姿态确定

综合了灰度与几何特征匹配方法,依据局部纹理能量分布选取特征点集,并利用特征点集的几何约束关系构建了可描述图像整体特征的模板.通过逐步求精方法实现了实时图像与基准图像的匹配.首先通过特征点集匹配进行粗搜索;然后通过精搜索以及角度校正得到实时图像中目标偏移旋转量.该特征点集算法与传统图像匹配算法相比较,在保证精度的基础上能提高匹配速度,且具有一定的旋转不变性和抗噪性.仿真实验证明了该算法的可行性.      

小天体软着陆中的地面特征区域提取与跟踪算法

考虑到自主导航过程中的特征区域检测与跟踪问题,提出了一种新的跟踪算法。该算法是基于DIMES框架。首先,对在软着陆过程中拍摄的行星表面图像进行亮度均衡化,对处理后的图像进行二值化;然后,对二值化特征区域进行模板匹配找出高度相关位置点;最后,根据特征区域之间的几何关系确定特征区域的搜索范围,再分别提取这些相关点所代表区域的特征向量,并且与模板的特征向量进行相似性分析从而找到相似性最大的位置点。通过两组小行星表面图片进行分析验证得到了较好的效果。     

大尺寸工件直线度视觉测量系统中摄像机标定的研究

根据大尺寸工件直线度激光视觉测量系统的现场标定需要,从分析点结构光传感器模型入手,推导了计算机像平面坐标系到世界坐标之间的映射关系,借助转轴实现系统旋转扫描测量;介绍了系统中摄像机坐标系、传感器坐标系、转轴坐标系、标定块坐标系及全局坐标系等各个坐标系的转换关系,结合测量系统特点设计了特有的靶标,提出了适于大尺寸工件视觉检测系统摄像机参数及全局标定方法。实验表明,该方法快速,可用于现场标定。     

一种小天体旋转参数估计方法

小天体旋转参数是科学数据，也是小天体测绘，着陆导航的基础数据.研究一种在小天体探测接近段过程中使用的基于图像上特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法.该方法首先建立小天体旋转关系模型，表示小天体在相机坐标系中的姿态变化；然后定义小天体旋转的状态方程，推到了扩展卡尔曼滤波器的计算过程.通过对观测图像序列上的特征点跟踪，利用扩展卡尔曼滤波器方法得到小天体旋转轴指向和自转角速度估计.实验中，在仿真相机与小天体相机100 km距离上，分析了相机坐标系小天体坐标系之间的四元数初值，图像上特征点跟踪精度，相机的观测指向等因素对小天体旋转参数估计精度的影响.实验结果表明，提出的基于图像特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法能够得到具有较高精度的估计结果.     

基于单幅立式标靶图像的单目深度信息提取

针对在智能车中车载单目视觉系统已经检测到路面障碍物的情况下,计算障碍物相对于本车的距离问题,提出了一种仅利用单幅标靶图像且无需相机内部参数的图像深度信息提取方法．该方法利用一种放置于相机前方的立式标靶,建立图像纵坐标像素与实际成像角度之间的映射关系,结合投影几何模型实现实时深度信息的提取．依据立式标靶图像的特点,设计了包括标靶图像感兴趣区设置、模板匹配、候选点聚类、筛选及精确定位等处理的亚像素级角点检测及定位算法．实验结果显示,该方法具有较高的测量精度及实时性．相对于在路面摆放参照物的方法,该方法无需大标定场地且规避了数据拟合引起的误差．同时该方法标定只需一幅图像,过程简单,便于实际应用．      

一种改进的投影装置标定方法

摘要： 提出双目结构光三维测量系统中投影装置参数标定的一种改进方法.利用投影装置将格雷码图案投向若干待测场景,两个相机拍摄和解码同样数量的待测场景照片,采用三角形准则恢复标定角点在空间中的位置,仿照相机标定解算的方法获得投影装置标定参数.该方法优势在于不需要特定的标定平面或者标定靶标,可在测量过程中直接对投影装置标定,也可在预标定之后在测量过程中对投影装置参数进行更新.试验验证方法的正确性和有效性.     

一种基于指数积公式的空间机械臂自标定方法

为了克服发射过程和在轨极端温度环境对空间机械臂末端位姿精度的影响,提出了一种基于指数积（POE）公式的空间机械臂运动学在轨自标定方法。该方法使用空间机械臂末端双目空间相机和棋盘式标定板测量空间机械臂末端位姿实际值。根据关节旋量理论值和实际值之间的伴随变换关系建立了空间机械臂实际运动学模型,对运动学模型取微分建立了线性化的运动学误差模型,给出了基于最小二乘法的运动学标定模型。进行了7自由度空间机械臂运动学自标定仿真,仿真结果表明运动学标定过程能快速收敛到稳定值,标定后空间机械臂末端位姿精度有明显提高。      

混合式惯导系统姿态四元数连续自标定模型

混合式惯导系统作为一种新型惯导系统,具有三轴全姿态物理平台、捷联姿态算法和系统装机自标定等特点。针对以上特点,为提高其导航定位精度,在混合式惯导系统框架角约束方程的基础上,利用姿态四元数代替欧拉角描述混合式惯导系统中三轴物理平台的转动,建立了一种混合式惯导系统姿态四元数连续自标定模型对其进行误差系数标定。针对该模型的特点,对传统的无迹卡尔曼滤波（UKF）算法进行改进,提出了一种基于奇异值分解的四元数无迹卡尔曼滤波（SVD-QUKF）算法进行模型误差系数辨识。仿真和试验结果表明,基于SVD-QUKF算法,四元数连续自标定模型能够以低于1%的相对误差标定出混合式惯导系统所有的误差系数,在标定精度和计算速度上相比基于传统UKF算法的框架角自标定模型都具有一定优势。      

基于UDKF的非共面陀螺在轨自主标定方法

针对非正交安装陀螺组件在轨标定问题,对已飞行应用的正交安装陀螺组件在轨标定方法进行改进,提出非共面安装陀螺组件在轨自主标定方法。首先建立非共面陀螺定姿误差模型,然后设计UD分解卡尔曼滤波器,用星敏和陀螺测量在轨直接估计陀螺常值漂移,间接估计陀螺安装误差和刻度因子误差。设计滤波器时,为实现测量更新序贯处理,给出测量噪声解耦方法。滤波器确定后,利用模值条件,给出从间接估计求解安装误差和刻度因子误差的精确公式。为说明方法的通用性,通过公式推导证明原方法是本方法的特例。为指导标定姿态机动设计,基于可观性分析给出简洁的系统可观的角速度组合条件。最后,数学仿真结果表明本方法有效,陀螺安装误差标定精度优于0.01°。     

一种点扫描形貌测量系统的现场标定方法

针对三角法点扫描形貌测量系统结构参数标定的非线性问题,提出并实现了一种简单易行的系统结构参数现场标定方法.利用二维靶标在测量空间内自由摆放,根据靶标上特征点及其像点间的位置关系,基于坐标系转换实现了点扫描形貌测量系统结构参数的精确标定.通过对平面及已知直径圆柱面进行测量,利用测量点到拟合平面或圆柱面的距离评价了系统标定的精度.所提标定方法无需精密调整靶标位置,具有较高的可靠性与实用性;也可用于其它基于三角法原理的三维形貌测量系统结构参数的标定.     

红外可见光双目系统像素级快速融合方法

红外 可见光双目系统既能感知目标的温度，又能获取目标的颜色、纹理信息，在日常生活和工业产生中获得较多的应用.红外相机由于和可见光相机成像机制的不同，在标定过程中往往需要使用不同的靶标.本文提出了一种红外 可见光双目系统像素级的快速标定融合方法，通过设计了一种圆孔形靶标，实现了一步法标定，在可见光相机像素坐标系下像素质心标定精度小于1个像素，可用于大批量的低成本的民用红外标定产品系统.