融合线性方法和神经网络的摄像机并行标定技术

从摄像机成像模型的基础原理出发,针对神经网络的特性,构建不同的训练点集以获得不同的神经网络。提出对物点的世界坐标(XW,YW,ZW)信息分别进行标定,称之为并行标定。此方法不局限于单个平面位置的标定,标定过程中让标定模板沿ZW方向移动,覆盖一个三维标定区域。与以往标定方法相比,由于该方法减少了标定点数目,此方法在提高了标定精度的同时提高了标定速度。实验结果表明,该方法在XW轴和YW轴方向上的距离测量精度优于0.1%,在ZW轴方向上的距离测量精度优于1%。

新的多视点视频编码优化算法

分析研究了多视点视频编码中的TZSearch算法的性能与不足,并针对平行摄像机采集的多视点视频序列,提出一种新的多视点视频编码优化算法。主要从搜索模型选取、搜索策略、自适应阈值设置三个方面进行算法优化,以减少算法计算复杂度。在多视点视频软件测试平台——JMVC4.0上进行验证,结果表明:在保证重建视频质量在容忍度内,同时编码开销可控的前提下,优化算法与原始算法相比,算法平均编码时间减少75%左右,大大提高了编码的实时性。

“祝融号”火星车立体视觉算法并行设计与实现

针对地外天体的巡视探测任务,环境感知计算量大影响行走效率的问题,提出了立体视觉算法及并行优化设计与硬件协同来提高效率的方案。通过前向模型一次查表、省略冗余计算、三维点云生成与快速滤波等并行优化算法,立体视觉的计算量显著减少。再通过硬件的并行实现,感知效率比“玉兔二号”提升了8倍。“祝融号”火星车采用该算法自主避障,完成了安全高效的1 km行走距离,飞行在轨验证结果表明该设计在地外天体未知环境和资源约束条件下快速有效,可作为后续深空任务的基石。

多视点立体显示系统建模及分析

建立了平行式摄像机阵列实拍立体显示系统的数学模型。根据光学成像原理和计算机视觉双目视差原理,通过一个4×4齐次矩阵描述了真实物体到虚拟物体的映射关系。该实拍模型可精确地调节拍摄和显示的参数,能有效地控制立体深度感,减小立体失真。利用该模型,定量分析了拍摄和显示参数对虚拟立体图像观看质量的影响。分析和计算结果表明,该模型具有很高的立体深度调节灵敏度,能通过调节拍摄和显示的参数,把形变系数控制在1左右,避免了纸板效应。通过理论和仿真证明了这一模型具有很好的实拍效果。

基于井下移动机器人双目视觉空间点坐标计算方法

为了解决基于移动机器人双目视觉井下环境三维重建中关键的空间点的重建问题,采用模拟数据实验方法和实际双目系统采集的实际场景图像数据的实验方法,研究了平行双目视觉系统的成像规律,提出了对双目视觉系统采集的图像对进行平行极线约束的校正方法以及由两幅图像对应点计算图像上的像点所表示的场景空间点的空间坐标,从而实现空间点的重建。研究结果表明:该方法对井下巷道的视觉测量、三维数据获取以及井下巷道环境的三维重建具有一定的参考价值和指导意义。