基于平行直线的摄像机标定方法

针对视觉测量中摄像机镜头畸变对精度的影响问题,提出一种基于平行直线求解镜头畸变系数及摄像机标定的方法.考虑到空间直线在理想摄像机模型下的成像仍然是直线的特点,根据畸变对直线的影响,利用径向畸变的数学模型和参数分解的方法对径向畸变系数进行线性求解;仅存在切向畸变的点和理想点到主点距离相等,采用非线性拟合直线确定理想点的方法求解出切向畸变系数.对标靶点进行畸变校正,计算出摄像机内外方位参数.实验结果表明,该方法得到了准确可靠的标定参数.     

一种基于目标特征点的姿态角测量方法

充分利用空间目标的几何先验知识,提出了一种基于目标特征点提取的单摄像机确定空间目标姿态角的方法,避免了多站图像的立体匹配。在M atlab2006 a的环境下对算法进行了验证,表明该方法的准确度较高,是一种简洁有效的测量方法。     

未知环境下移动机器人单目视觉导航算法

提出了一种未知环境下移动机器人单目视觉导航算法,算法包括障碍物检测、单目视觉测距和局部路径规划3部分.为减小光照等环境因素对基于特征的障碍物检测的影响,对彩色图像在HSI颜色空间中用基于像素的直方图比较进行分割,获取障碍物轮廓序列的图像坐标点集.在单目视觉测距中,通过几何关系推导法建立图像坐标系和机器人坐标系间的变换关系,进而实现由障碍物图像位置计算其与机器人间的实际距离.局部路径规划对摄像机梯形视场区域转换后的矩形区域建立模型划分栅格,由障碍物轮廓序列图像坐标和单目视觉测距计算构建障碍物栅格图,并用提出的栅格搜索算法搜索障碍物栅格图,得到机器人安全行驶路径.实际环境中进行的实验结果表明,算法能有效减小反光、阴影等的影响,在未知环境中正确规划出机器人局部可行路径实现导航.      

Three dimensional spatial memory and learning in real and virtual environments

Human orientation and spatial cognition partlydepends on our ability to remember sets ofvisual landmarks and imagine their relationshipto us from a different viewpoint. We normallymake large body rotations only about a singleaxis which is aligned with gravity. However,astronauts who try to recognize environmentsrotated in 3 dimensions report that theirterrestrial ability to imagine the relativeorientation of remembered landmarks does noteasily generalize. The ability of humansubjects to learn to mentally rotate a simplearray of six objects around them was studied in1-G laboratory experiments. Subjects weretested in a cubic chamber (n = 73) and aequivalent virtual environment (n = 24),analogous to the interior of a space stationnode module. A picture of an object waspresented at the center of each wall. Subjectshad to memorize the spatial relationships amongthe six objects and learn to predict thedirection to a specific object if their bodywere in a specified 3D orientation. Percentcorrect learning curves and response times weremeasured. Most subjects achieved high accuracyfrom a given viewpoint within 20 trials,regardless of roll orientation, and learned asecond view direction with equal or greaterease. Performance of the subject group thatused a head mounted display/head tracker wasqualitatively similar to that of the secondgroup tested in a physical node simulator. Body position with respect to gravity had asignificant but minor effect on performance ofeach group, suggesting that results may alsoapply to weightless situations. A correlationwas found between task performance measures andconventional paper-and-pencil tests of fieldindependence and 2&3 dimensional figurerotation ability.     

增强现实中的直线边缘对象位姿跟踪

改进了增强现实中跟踪直线边缘对象位姿的方法.首先用扩展卡尔曼滤波器预测对象位姿并限制隐式边缘搜索的区域;然后利用M估计子与权重直线拟合得到图像中直线边缘的方程系数;最后利用平面的标准正交基构建关于对象位姿的目标函数,并用奇异值分解法加以求解.实验表明本文位姿跟踪方法的旋转角最大的平均偏差为0.29°,绝对偏差为1.90°,跟踪速度大约为10帧/s,综合性能明显优于基于LM的跟踪算法.     

无人机自动着陆中的机器视觉辅助技术

设计了一套辅助无人机自动着陆的机器视觉系统。该系统由机载硬件设备和用户开发软件共同组成,用以完成数字图像处理任务和无人机运动参数估计任务。系统传感器包括一个单目摄像机和机载惯性陀螺;数字图像处理使用的主要算法有图像的轮廓提取、角点检测和模版匹配。基于角点处各个方向上灰度差变化较大的特征,依据最小核值相似(SUSAN)算法和角点几何结构分析,提出一种改进的角点特征提取算法;根据任务开发的位置参数估计算法依据摄像机透视投影理论,运用摄像机成像标定方法导出了一种高精度的位置测量模型。通过计算机仿真表明,所提出的计算机视觉位置参数估计算法可以达到无人机着陆过程的精度要求。     

双目视觉系统的立体标定与校正

双目视觉系统的立体标定与校正是立体视觉的重要环节,也是研究的关键领域。本文简述了图像、摄像机坐标系和世界坐标系及其相互之间的关系,给出了摄像机标定、立体标定与校正的基本原理;在完成单个摄像机标定的基础上进行了立体标定,并应用Bouguet算法进实现了双目视觉系统的立体校正,得到了双目视觉系统的重要参数旋转矩阵与平移向量,并将双目视觉系统校正为数学意义上的前向平行对准结构。     

基于图像分析的显微视觉自动聚焦系统

开发了用于显微视觉对准装配的自动聚焦系统.系统采用基于图像空域分析的聚焦方式.首先通过对比,选择计算量最小的y向一阶差分算子作为系统的聚焦测度;然后通过合理选择聚焦窗口,优化了聚焦效果;最后提出一种不同于通常爬山法的自动聚焦策略,实现该方法的核心是建立聚焦函数与离焦量之间的函数关系,本系统采用3次样条插值估算未测聚焦函数值的办法构建了这种函数关系.应用结果表明该系统自动聚焦的准确性与实时性满足要求.     

基于双目立体视觉的陶瓷砖外形尺寸自动检测技术

为了克服现有的陶瓷砖外形尺寸检测的缺点,构建了一种基于双目立体视觉的陶瓷砖外形尺寸自动检测技术。首先,介绍了自动检测技术的原理和流程图。然后,对其中的双目结构参数标定技术、边缘和线条中心定位技术和像点匹配技术进行了研究。最后,利用提出的方法对陶瓷砖进行了检测,结果表明该方法对边长的重复测量误差为±0.1 mm,中心弯曲度、边弯曲度和翘曲度的重复测量误差为±0.02%,满足陶瓷砖外形尺寸测量的要求。     

光栅式双目立体视觉传感器光条快速匹配算法

光栅式双目立体视觉传感器用于物体三维形貌测量,其难点之一是光栅光条的匹配与识别.利用可见光条数和光条序列组合间的关系,提出了一种基于空间三维搜索的快速光条匹配算法.将光栅式双目立体视觉传感器看作两个光栅结构光传感器,分别进行标定后,可计算各光条中心点的三维坐标.搜索不同光条中心点集之间的距离最小且模型编号相同的光条即为匹配光条.分析了可见光条数目和光条序列组合间的关系后,列出各种可能的组合情况,设计了搜索算法,排除了冗余计算,大大减少了计算量,实验证明了方法的有效性.