基于等高地面控制点的航空摄像机参数估计

为满足炮射廉价航空CCD摄像机的对地定位需求,提出一种基于四个已知等高地面控制点的航空摄像机参数估计方法。该方法根据单张航空像片估计伞载空中摄像机焦距及摄像机在世界坐标系中的位置和姿态角等外参数,利用直接线性变换算法求取已知等高地面控制点与对应像点之间的单应矩阵,建立了单应矩阵与共线条件方程之间的关联关系,最后根据关联关系推导出计算航空摄像机焦距、纵横比、位置和姿态角等内外参数的数学模型。为考查该方法的有效性,分别运用室内模拟控制点和野外真实控制点进行了实验。实验结果表明:在给定四个等高地面控制点的三维坐标及对应像点的二维坐标的情况下,该方法计算焦距、纵横比、位置和姿态角等摄像机参数的相对误差约为2%,参数估计结果基本满足炮射摄像机对地成像定位需求。

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。

数字航空摄像机

分析了影响航空摄像的因素并提出了具体的解决方法.针对传统航空摄像机的缺点,设计了一种全新的数字航空摄像机,详尽阐述了其工作原理及系统组成,并对其主要性能指标给出了测试结果.

图像场景区分与航空摄像机自动调光方法研究

针对航空摄像机在特殊场景(如背景较亮或较暗或存在较强干扰点时)下,传统的调光算法无法实现正确曝光现象,文章提出了基于场景区分的调光方法,即根据采集的图像确定其相应的场景,提取其目标区域控制摄像机的调光。通过场景区分的方法,使得目标区域更加清晰,如在一暗背景下,目标区域的灰度平均值由传统的调光方法拍摄的254.65调到124.39,信息熵提高了6.839;在一亮背景下,目标区域的灰度平均值由传统的调光方法拍摄的92.098调到106.99,信息熵提高了0.188。

基于直方图分析的航空摄像机自动调光方法研究

航空摄像机在空中对地面进行拍摄,拍摄场景复杂,传统的灰度平均值法在一些如有干扰点或背景与目标灰度差别大的场景下曝光会不正确,丢失图像信息,为了解决这些问题,该文在根据图像灰度信息的调光算法以及硬件实现方面进行了相关研究。首先根据当前帧图像的灰度直方图中灰度级为0和255附近的信息进行初调;然后根据图像直方图及其卷积和,搜索其中的峰值区域并确定图像的不感兴趣区域(包含的灰度级单一,信息量少的区域);接着根据这些区域占整幅图像的比重,由权值分配曲线为其分配不同的权值;最后计算加权后的灰度平均值,并将其作为反馈量控制下一帧的调光。实验结果表明,在普通场景下能够准确曝光,在暗背景和亮背景场景下,相比传统方法使图像感兴趣区域信息熵提高10%以上。此方法能适用于多种场景,满足航空摄像机对复杂场景自动调光的需求。

基于区域对比度的图像清晰度评价算法

高效、准确的图像清晰度评价是实现自动调焦的关键。在分析了现有图像清晰度评价方法优缺点的基础上,提出了一种基于图像区域对比度的清晰度评价新方法,建立和分析了评价函数的数学模型,并对航空摄像机采集的系列图像进行实验和仿真。与其他算法比较的结果表明:该方法具有精确度高、对比度明显等优点,能够应用于实际的图像清晰度评价和自动对焦中,克服了单纯依靠计算灰度差带来的不足,具有较高的实用性和可靠性。