基于鱼眼相机混合模型的棋盘格角点检测方法

针对搭载自动泊车功能车辆的鱼眼相机标定耗时较长、鲁棒性要求较高的问题,提出一种基于鱼眼相机混合模型的棋盘格内角点检测改进方法。在参考和比较原有算法的基础上,提出的混合畸变模型能够快速确定不同区域内角点的两个初始方向,从而快速提高粗定位的速度。同时针对生产线标定的特殊性,提出了双标准离率差阈值作为对初始棋盘格是否可用的判断标准。实验结果表明该算法在自动泊车鱼眼相机生产过程中既能够满足标定的精度要求,同时也大幅度提高了检测速度,对自动泊车的相机标定具有一定的实用价值。

基于角点检测的摄像机标定算法及应用

针对摄像机标定在航拍视频应用中所存在的问题,分析了传统标定法、自标定法和基于主动视觉标定方法的不足,总结了影响标定精度的关键所在,进而结合改进的棋盘格角点检测算法和改进的三参数模型标定方法,保证了物理信息的输入和标定过程的准确性。通过完成摄像机标定可以利用摄像机参数对图像进行畸变校正,从而进行视场角的测量。实验证明,该算法适用性广,稳定性好,精度高,具有一定的实用性和有效性。

复杂背景下的角点检测

提出了一种能够在复杂背景下、用于实时视频下的棋盘格角点检测方法。其主要思路是:首先利用Douglas-Peucker算法方法逼近图像中的矩形区域,从而提取图像中的矩形区域,然后通过特征点的聚类及优化选取,筛选出所需要的棋盘格角点,从而达到自动提取特征角点的目的。通过实验,验证了算法的有效性与实时性。此特征点提取的方法,对于复杂背景情况下的目标特征检测仍具有借鉴意义。