基于一维靶标的多摄像机现场全局校准

基于一维靶标特征点共线的特点,提出一种多摄像机全局校准方法。以其中一个摄像机坐标系为基础,建立全局坐标系,称该摄像机为基础摄像机。在基础摄像机与待校准摄相机前将一维靶标无约束摆放至少两次。计算每个摆放位置一维靶标所在空间直线在图像中的消影点。结合一维靶标点共线的特点,分别求解全部一维靶标点在两个摄像机坐标系下三维坐标。通过两个摄像机坐标系下一维靶标对应特征点的三维坐标求解待校准摄像机坐标系到基础摄像机坐标系的转换矩阵,采用非线性优化方法求解转换矩阵的最优解。当摄像机多于两个时,通过两两摄像机校准的方式完成多摄像机全局校准。该方法不需要高精度外部辅助设备、简单灵活、实用性强。试验证明该方法灵活方便,切实可行。

基于分数阶傅里叶变换的距离维超分辨方法

宽带雷达目标一维距离像是实现目标识别的重要依据,提高距离维的分辨率对提高目标识别概率非常重要。针对超宽带雷达运动目标回波,采用分数阶傅里叶变换算法(FrFT)搜索并补偿带宽内的多普勒差异,同时将距离维时延信息转换为频域信息,采用多重信号分类(MUSIC)超分辨算法,针对FrFT处理后的数据进行超分辨。该方法实现了距离维信息的超分辨,其性能较传统的脉冲压缩技术或"去斜"技术有显著提高,可以应用到目标识别与分类中,提高正确识别概率。采用计算机仿真验证了所给出算法的有效性。

大视场线结构光视觉传感器的现场标定

针对大视场线结构光视觉传感器的现场标定,提出了一种基于自由组合一维靶标的标定方法。自由组合多个一维靶标并固定,其中每个一维靶标至少包含3个共线特征点。靶标在传感器测量空间内自由摆放至少两次。以一维靶标两两之间夹角恒定为约束求解摄像机内部参数;由一维靶标消影点性质和特征点之间距离约束,求解各特征点在摄像机坐标系下的空间坐标;根据交比不变计算光平面与各一维靶标交点的摄像机坐标,拟合出光平面方程。实验表明,该方法可获得与平面靶标相当的标定精度,具有靶标加工容易、精度高、摆放次数少的特点,适合大视场线结构光视觉传感器的现场标定。

多传感器线结构光视觉测量系统全局校准

针对现有多传感器线结构光视觉测量系统全局校准过程中通常需要三维测量设备、校准过程复杂等问题,提出了一种基于一维靶标的多传感器线结构光视觉测量系统全局校准方法。此方法以一维靶标为中介,首先由每个线结构光视觉传感器得到光条与一维靶标相交点在各自测量坐标系下的三维坐标,然后由交比不变性得到相交点在一维靶标坐标系下的坐标,进而得到不同相交点的空间距离,将一维靶标在合适位置摆放多次,以相交点之间的空间距离为约束条件,建立以旋转矩阵和平移矢量为参数的优化目标函数,通过非线性优化算法求解出各线结构光视觉传感器间的旋转矩阵与平移矢量。此方法不需要借助复杂靶标及三维测量设备,校准过程简单,并且能达到较高的校准精度。实验结果表明,全局校准的均方根(RMS)误差优于0.1mm。