基于数学形态学的编码标志点识别算法

特殊编码标志点的使用是摄影测量中经常使用的一种手段,针对由此带来的标志点识别问题,主要以数学形态学为工具,对采集的标志点图像做若干次形态学运算后,提取出每个标志点所在区域的边界,进一步结合所提出的标志点特征向量准确地识别出该标志点.实验表明,该算法对较理想图像,识别率为100%,较坏情形可达94%以上。

视觉测量中环形编码标志点的精确识别算法研究

视觉测量中,在待测物体表面分布一些易于识别的标记,可以提高特征识别的准确性和精度,保证多幅图像间特征点对应匹配的可靠性。针对在投影角度或图像噪声较大时,环形编码标志点识别率低的问题,设计了一种环形编码标志点作为标记,并提出了一种编码标志点精确识别算法。该算法首先使用Otsu算法提取椭圆边缘环状领域,并对环状领域点进行椭圆拟合求解椭圆参数;然后根据圆度与椭圆参数约束排除图像中伪标志点;最后通过计算编码环段内椭圆的灰度梯度确定编码环带的编码值。所使用的圆心提取算法能达到亚像素级精度。试验结果表明,该编码标志点识别算法受投影角度、图像噪声等因素的影响小,可以实现编码标志点的精确定位与准确识别。

基于寻找最佳起始点的编码标志点解码研究

目前在数字近景工业摄影测量中,针对环形编码标志点的解码方法,通常采取在编码带上选取任意一点作为解码的起始点,按一定方向读取编码带,完成环形编码标志点身份信息的读取。理论上讲,该方法是可行的。但是由于图像噪声等因素的影响,任意选取解码起始点的方法存在较大误差,这种误差有时对于最终的测量结果是不允许的。针对上述问题,提出了一套基于寻找最佳起始点的环形编码标志点解码方法。该方法在编码标志点位置已确定的基础上,通过构造解码椭圆、坐标逆变换、寻找最佳起始点、读取并输出编码带信息等步骤,较精确地实现标志点的解码。提出的解码理论在实验室环境下通过采用Matlab2010对不同类型的拍摄图片进行验证,结果表明具有较好的鲁棒性,可以满足实际测量的要求。

摄影测量中编码标志点设计方案概述

大尺寸三维测量中,通常在被测物体表面设置一些具有唯一特征的编码标志点,通过解码可实现不同图像中同名点的匹配。本文首先介绍了摄影测量技术中编码标志点的作用和分类,分析了点状编码标志点和环状编码标志点的编码原理及存在的问题,总结了各种改进方案的特点,然后根据编码标志点的设计要求讨论了两类编码标志点的特点,最后对编码标志点的设计提出了一些改进思路。

一种圆形编码标志点的设计及解码算法研究

为提高大尺寸摄影测量中编码标志点编码容量和解码准确率,设计一种由定位圆、起始圆和编码圆组成编码标志点。解码时,按圆度和面积提取、区分各种圆;对编码标志点进行透视变换实现编码圆的位置校正;对校正后的编码标志点解码。分别在物、象平面夹角为0°,45°,60°和室外复杂场景进行了实验,解码准确率均可达到100%。实验结果表明:编码标志点具有方便提取和识别、编码容量大、鲁棒性强等优点,为大尺寸摄影测量中数据拼接提供一种新的编码标志点。

环形编码标志点鲁棒识别研究

环形编码标志点在近景摄影测量中应用广泛,具有平移、旋转、缩放无关的优良特性。环形编码标志点的鲁棒识别与解码对后续三维重建工作有着重要意义。针对杂乱背景、不均匀光照等复杂环境下的编码标志点识别,提出了一种两步法的轮廓筛选策略,首先基于轮廓长度和圆度进行粗筛,然后基于灰度分布统计分析进行精细筛选。实验结果表明,当拍摄角度小于75°且编码点成像大于30像素时,能够保证较高的识别准确率与解码准确率;在复杂环境下,识别正确率和解码正确率分别为99.53%和100%,误识别率为0%。实验证明,所提方法有效降低了误识别率,在复杂环境下具有良好的识别效果。

三维数据拼接中编码标志点的设计与检测

提出了一种编码标志点的设计与检测方法,以满足三维扫描测量中对大面积物体进行全场检测的编码标志点拼接法的要求。编码标志点由编码点和标志点组成,其中标志点提供位置信息,编码信息被编译储存在编码点的排布中。研究了编码点的数量和编码标志点方案总数的对应关系以及标志点的编码方法。对编码标志点的检测以及偏心误差进行了分析。实验证明,该编码标志点方案简洁、严密,容易识别,达到了设计要求。

基于编码环带径向直线拟合的圆环编码标志点中心提取方法

圆环编码标志点广泛应用于三维测量领域中,标志点的中心提取精度直接影响了系统的测量精度。针对当前圆环编码标志点中心提取方法易受拍摄角度影响的问题,提出了一种基于编码环带径向直线拟合提取标志点中心的方法。首先对图像进行预处理,提取其边缘,分割出编码标志点环带中的径向直线,然后利用高斯拟合法对边缘点进行亚像素定位。将提取出的亚像素边缘点集映射到参数空间变成曲线,求出所有曲线的交点。最后利用随机采样一致性算法进行拟合,映射到原始坐标空间得到中心坐标。仿真结果表明,随标志点尺寸和拍摄角度的增大,该方法提取的中心坐标误差从1pixel降低为0.05pixel。实验测量发现,在标靶尺寸、拍摄角度不同的情况下,该方法提取的中心坐标误差保持1pixel以内,与椭圆拟合法相比,标定相机的重投影误差减少了20%,标定结果更加精确。

一种基于相对关系不变性的双相机标志点匹配算法

针对双相机数字工业摄影测量中的人工标志点自动匹配问题,设计了一种基于相对关系不变性的图像匹配算法,根据平缓过渡曲面上相邻点间相对关系在两张像片上一致的原理,解决了两张像片的标志点自动匹配问题。3组实验表明,该算法匹配正确率高,匹配速度快,能够满足动态测量数据处理的需求。

大视场双目立体视觉柔性标定

为了实现双目立体视觉系统大范围高精度三维测量,提出了一种大视场双目立体视觉系统柔性标定方法,该方法将系统中各相机内部参数标定与相机间的姿态标定进行分离,标定内部参数时,只需要令标靶相对于相机任意摆放至少三个姿态,对标靶上的编码标志点进行识别,根据标靶上编码标志点信息,建立各姿态下视图的对应关系,粗略计算标志点的初始三维坐标;建立多姿态下逆向投影误差最小的目标函数,采用非线性最小二乘优化获取精确的相机内部参数和标志点三维坐标;最后,建立基于双相机逆向投影误差最小的目标函数,优化得到精确的相机间姿态的外部参数。实验结果表明:当测量空间为1 200mm×1 000mm×1 000mm时,立体视觉系统的测量精度优于0.1mm,满足大范围双目立体视觉系统的高精度测量需求。

三维激光扫描系统中目标点云的颜色复原

为建立目标表面的真实彩色三维点云数据模型,以编码标志点作为定位介质,利用目标的无色点云和彩色图像,提出一种三维点云颜色复原方法。在目标附近放置多组编码标志点,用基于激光线的三维扫描设备获取目标无色的三维点云和编码标志点信息;用彩色相机从多视角采集目标及编码标志点的彩色图像,通过Canny边缘检测及亚像素定位算法得到编码标志点的图像坐标;再利用改进的直接线性变换法由编码标志点的世界坐标值及像素坐标值求解出相机相对世界坐标系的位姿矩阵,通过相机成像模型建立点云与彩色图像像元的映射关系;最后,利用插值法计算局部点云的颜色并完成整个点云颜色的融合。采用该方法对多个模型进行了颜色复原实验,彩色三维点云的颜色空间位置偏差小于0.6 mm,重建效率为7.3×104 point/s,彩色三维点云与目标相似度高。该方法可以实现目标彩色三维点云重建,计算精度和效率均能够满足使用需求。

三维扫描测头精确跟踪的摄影测量方法

针对传统三维扫描测量机器人依赖于机器人的定位精度从而难以实现高精度测量的问题,提出了一种三维扫描测头精确跟踪定位的摄影测量方法。首先,搭建由多个工业摄像机构成的测头跟踪系统,并在机器人的扫描测头上粘贴编码标志点;然后,对摄像机进行高精度标定,求解出摄像机内外参数;其次,多摄像机同步采样,对图像中的标志点依据编码原理进行匹配,并求出投影矩阵;最终,求解出编码标志点在空间中的三维坐标,实现三维扫描测头的跟踪定位。实验结果表明,标志点定位在距离上的平均误差为0.293 mm,在角度上的平均误差为0.136°,算法精度在合理范围之内。采用该摄影测量方法可以提高扫描测头的定位精度,从而实现高精度测量。

基于双目视觉的相对物体的姿态测量

通过建立的物体相对姿态测量系统,可利用两个摄像机在不同角度拍摄同一个物体上的编码标志点,然后采用张氏标定法对两个摄像机的空间位置关系进行标定,对从摄像机中采集到的图像进行去噪、滤波,对采集下来的图像进行编码标志点的匹配,从而得到物体上粘贴的编码标志点的三维坐标,通过四元数法计算物体间的相对空间姿态(欧拉角以及平移量)。实验结果表明,该测量系统结构简单、计算量小、测量精度高。

基于双目立体视觉的大范围光笔测量系统研究

针对先进制造业对大型工件大范围精密尺寸的测量需求,根据双目立体视觉测量原理,设计了一套光笔式大视场三维测量系统,并对其中的关键技术进行了深入研究。该系统主要由贴有编码标志点的光笔、CCD相机、便携式三脚架、大型十字标靶和安装有测量软件的计算机组成。利用编码标志点易于识别、且具有唯一身份信息的特点,设计了操作简单、使用方便的光笔,解决了复杂场景下光笔难以识别和大视场下基于双目立体视觉测量系统难以实现高精度测量的难题。试验结果显示,该测量系统在2~6m的测量距离内测量误差<0.2mm,能够满足大型工件的高精度现场测量要求。

基于无人机近景摄影测量的桥墩关键点坐标提取研究

高速公路桥墩在灌浆定型后还需进行复测,以确保桥墩关键点坐标与相应设计坐标一致,进而保证施工质量。将无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)航空摄影测量技术和工业近景摄影测量技术相结合,通过对布设在桥墩周围的编码标志点进行识别来完成高精度自动刺点,通过对生成的三维点云进行直线拟合实现桥墩关键点坐标的提取。将计算得到的桥墩关键点坐标同对应设计坐标进行比较发现其高程精度优于水平精度,并分析了测量结果的误差来源。

双目立体视觉中靶标的设计与识别

在进行实验室自主研制的双目主动立体视觉监测平台的研究过程中,需要预先知道两个摄像机的初始位置,为了完成初始位置的标定,我们设计了特殊的靶标。将靶标均匀设置在圆形导轨内侧,利用数码摄像机作为图像传感器,通过对靶标上的编码标志点进行识别和检测,确定靶标的编号;且利用非编码标志点与编码标志点的相对位置关系,通过角点检测等步骤实现对非编码标志点的识别,进而完成对整个靶标的识别。