Flexible Planar-Scene Camera Calibration Technique

A flexible camera calibration technique using 2D-DLT and bundle adjustment with planar scenes is proposed. The equation of principal line under image coordinate system represented with 2D-DLT parameters is educed using the correspondence between collinearity equations and 2D-DLT. A novel algorithm to obtain the initial value of principal point is put forward. Proof of Critical Motion Sequences for calibration is given in detail. The practical decomposition algorithm of exterior parameters using initial values of principal point, focal length and 2D-DLT parameters is discussed elaborately. Planar\|scene camera calibration algorithm with bundle adjustment is addressed. Very good results have been obtained with both computer simulations and real data calibration. The calibration result can be used in some high precision applications, such as reverse engineering and industrial inspection.

基于激光雷达与深度相机融合的SLAM算法

针对单一传感器地图构建时存在环境表征不充分,无法为移动机器人自主导航提供完整环境地图等问题,本文通过将激光雷达与深度相机获取的环境信息进行互补融合,构建出更完整精确的栅格地图。首先,对传统ORB-SLAM2算法进行增强,使其具备稠密点云地图构建、八叉树地图构建以及栅格地图构建等功能。其次,为验证增强后ORB-SLAM2算法的性能,在fr1_desk1数据集和真实场景下进行测试,数据显示增强后ORB-SLAM2算法绝对位姿误差降低52.2%,相机跟踪轨迹增长14.7%,定位更加精准。然后,D435i型深度相机采用增强型ORB-SLAM2算法,激光雷达采用的Gmapping-Slam算法,按照贝叶斯估计的规则进行互补融合构建全局栅格地图。最后,搭建实验平台进行验证,并分别与深度相机和激光雷达2个传感器建图效果进行对比。实验结果表明,本文融合算法对周围障碍物的识别能力更强,可获取更完整的环境信息,地图构建更加清晰精确,满足移动机器人导航与路径规划的需要。

基于相机预标定的倾斜摄影空中三角测量方法

由于空中三角测量是倾斜摄影测量的核心技术,相机参数、大量影像外方位元素、大量点云的同时解算容易引起空三“不平”的问题.针对相机参数对空中三角测量的影响,以广泛应用的ContextCapture倾斜摄影测量软件为例,提出一种基于高精度平面格网的相机预标定方法,并且通过导入相机参数,改进因缺少相机初始参数导致ContextCapture软件空中三角测量解算分层、不平的问题.试验证明,引入相机预标定参数有利于提高空中三角测量解算的稳健性.

基于灰度特征的棋盘格内角点检测算法

标定物特征点的定位精度能直接影响相机标定的精准度,为提高检测的精度和效率,提出了一种基于灰度特征的棋盘格内角点检测的改进算法。通过分析角点的灰度分布特征,首先利用3×3环形邻域模板对初始角点预筛选;随后通过计算初始角点的BW算子响应值实现对棋盘格边缘角点及伪角点的剔除;最后结合改进的角点响应函数确定最终内角点。实验结果表明:运用改进算法在不同光照及噪声的影响下检测结果无漏检及误检,单幅图像所需检测时间为0.225 s,平均重投影误差结果为0.045像素,能为相机的高精度标定提供更精准可靠的数据。

基于红外相机技术对广东平远龙文-黄田省级自然保护区林下鸟兽生物多样性监测

为进一步查清广东平远龙文—黄田省级自然保护区鸟兽多样性、种群数量及分布,于2021年7月至2022年1月使用红外相机技术及公里网格布设法对保护区全域进行监测。红外相机共拍摄独立有效照片8182张,鉴定出鸟兽14目28科58种,包括兽类4目10科15种,鸟类10目18科43种,其中,国家一级重点保护动物1种,国家二级重点保护动物11种。新增11种鸟类记录,确认小灵猫Viverricula indica、豹猫Prionailurus bengalensis等国家一、二级重点保护物种在保护区的种群存续。兽类中,相对多度指数和网格占有率排前三位的物种是小麂Muntiacus reevesi、倭花鼠Tamiops maritimus、野猪Sus scrofa;鸟类的前三位则是白鹇Lophura nycthemera、紫啸鸫Myophonus caeruleus、白眉山鹧鸪Arborophila gingica,其中,白鹇、紫啸鸫、白眉山鹧鸪和倭花鼠为典型的昼行性动物,小麂和野猪以日间活动为主。该次红外相机监测有效地补充了林下鸟类、兽类和多种珍稀濒危种的数据,发现林下有蹄类动物优势显著、大型食肉动物缺失等特点,同时发现保护区仍受到一定程度的人为干扰,亟待开展进一步生物多样性调查及制定相应保护措施。

湖北大老岭国家级自然保护区鸟兽资源的初步调查

为了掌握大老岭国家级自然保护区内鸟兽资源现状,本研究于2019年3月~2022年4月在该保护区国有林范围内通过划分网格布设相机的方法进行调查。野外调查覆盖61个网格,布设相机104台,累计相机工作日24639 d,收集独立有效照片数为9718张,共监测到兽类7目14科24种,鸟类6目20科58种。结果表明:大老岭国家级自然保护区内有林麝和小灵猫2种国家Ⅰ级重点保护野生动物,猕猴、中华鬣羚、中华斑羚等18种国家Ⅱ级保护野生动物,IUCN受威胁物种5种,《中国脊椎动物红色名录》受威胁物种20种;新记录种6种,分别是凤头蜂鹰、蛇雕、黄腿渔鸮、小黑领噪鹛、灰翅鸫、灰头鸫。兽类物种相对多度指数(RAI)排列前三的分别为小麂(RAI=9.70)、野猪(RAI=7.66)、毛冠鹿(RAI=3.26),鸟类物种相对多度指数排列前三的依次为红腹锦鸡(RAI=0.24)、红腹角雉(RAI=0.23)和勺鸡(RAI=0.21)。兽类网格占有率最高为小麂(GO=93.44%),其次分别是野猪(GO=85.25%)、果子狸(GO=72.13%),鸟类中网格占有率最高依次是勺鸡(GO=32.79%)、红腹角雉(GO=29.51%)、红腹锦鸡(GO=27.87%)。此外,本调查也分析了人类干扰情况,并且发现新记录种并更新了保护区鸟兽资源现状,为野生动物保护和保护区管理提供了基础数据。

基于红外相机技术的雷公山国家级自然保护区鸟类调查研究

为掌握雷公山国家级自然保护区野生鸟类资源状况,采用公里网格随机布设60个红外相机监测位点,对雷公山重点区域地面活动鸟类进行调查。2020年1月至2021年12月,100台红外相机野外累计正常工作18074个相机日,累计获得独立有效鸟类照片(视频)2883份。调查监测记录到鸟类7目、17科、48种,其中栗苇鳽、红点颏、蓝歌鸲、斑胸钩嘴鹛、灰头绿啄木鸟、灰翅噪鹛、褐翅鸦鹃等7种为雷公山保护区鸟类新纪录。分析结果表明:鸟类相对多度最高为白鹇,其次为灰胸竹鸡和棕头鸦雀;鸟类网格占有率最高为白鹇(42.05%),棕头鸦雀(35.23%)和灰胸竹鸡(25.00%)次之。

云南白马雪山国家级自然保护区南部区域鸟兽多样性研究

为完善云南白马雪山国家级自然保护区(以下简称保护区)南部兽类和鸟类资源多样性,了解该区域珍稀濒危物种的保护情况,分析该区域内大中型哺乳动物与地面活动鸟类的种类、相对多度与分布。本研究在保护区南部依照公里网格布设40台红外相机,并调查发现:(1)在保护区南部记录到兽类18种和鸟类28种,占白马雪山固有物种记录的18%和7.53%,同时记录到灰翅鸫和棕噪鹛两种白马雪山内的物种新记录;(2)在保护区南部猕猴、中华斑羚、黄喉貂、赤腹松鼠、林麝等物种种群数量分布较广,其中国家重点保护野生动物所占比重较大;(3)猕猴、白腹锦鸡、赤腹松鼠、林麝、中华鬣羚等物种在研究区域内具有较为稳定的种群数量且活动范围较大;(4)针对鸟类的红外相机监测技术不够完善,所拍摄到的数据和图片相对少而不完整,需要在今后加强针对鸟类的监测;(5)相较过去拍摄记录,本次调查并未记录到水鹿、狼、赤狐等动物,需要维持长期监测。

高能闪光照相中网栅相机的性能分析

针对闪光照相基本布局,从照相物理过程出发,确立网栅相机下含各种物理参量的成像公式。为了获得尽量简化的成像公式,采用数值模拟和理论分析方法,探讨了网栅相机在抑制噪声、散射和模糊等方面的能力及其使用方法。结果表明:网栅相机不仅具有灵敏度高、降散射能力强和模糊小的特点,采用有/无陡坡准直器和客体的两次照相可以获得主要含光源模糊的透射率图像,极大减少了图像分析中的不确定性因素。

利用二维DLT及光束法平差进行数字摄像机标定

利用共线方程和二维DLT之间的对应关系导出了由二维DLT的 8个参数表达的主纵线方程式 ,讨论了主点初值的求解方法 ,给出了单张像片摄像机参数分解不惟一性及临界序列的证明。详细推导了利用二维DLT参数分解摄像机外方位元素初值的实用算法 ,论述了利用光束法平差进行摄像机标定的数学模型。实际图像数据实验取得了很好的结果 。

摄像机标定技术的研究

建立摄像机的模型，在Ｔｓａｉ方法基础上，改进算法，对摄像机的内、外部参数进行了标定。试验结果表明，该方法明显好于传统的Ｔｓａｉ方法，可以准确得到水平方向不确定比例因素ｓｘ。再结合Ｔｓａｉ方法，可以准确获得其余的标定参数。

基于LCD平面格网和有限元内插模型的相机标定

提出了一种全自动、基于纯平液晶显示器(LCD)平面格网、非参数畸变差和有限元内插模型的相机标定方法。由于相机内参数自身,以及内参数与绕LCD屏幕垂轴旋转的旋转角之间严重相关,特别引入了另外两类条件方程,使得参数之间的相关性得到削弱。实验证明了该方法的可行性,并且其精度高于一般的基于参数畸变差的标定方法。

基于计算机视觉和测量平差理论的相机标定

以计算机视觉中顾及径向和切向畸变的针孔模型为基础,引入测量平差理论,建立了基于计算机视觉和测量平差理论的相机标定数学模型,并以液晶显示屏棋盘格网作为相机标定参照物,以Microsoft Visual Studio为开发平台,利用MFC结合OpenCV编制了相机标定软件Camera Calibration 1.0。通过对数码相机Canon 5D Marx II的标定试验及与近景摄影测量商业软件Lensphoto的对比试验,得出标定参数的精度在±1pixel内,验证了所建相机标定模型的正确性和相机标定软件Camera Calibration 1.0的可靠性,且利用所建相机标定模型实现了对标定参数的精度评定,从而克服了传统计算机视觉中只计算像点坐标重投影误差的单一精度评定方法的局限。最后,将研究成果用于长春市杨家沟采石场边坡结构面信息的勘察实践,获取了采石场边坡大量随机结构面的迹线和产状信息,为基于随机动力学的边坡稳定性评价提供了详实的基础数据。研究成果还可用于以非量测相机作为传感器的其他生产及科研工作。

棋盘格模板角点的自动定位

棋盘格模板角点的定位是摄像机定标过程中的重要环节,定位的正确与否直接关系到定标的成败.提出了一种利用棋盘格模板图像中的消失点和栅格线特征以及局部灰度特征,实现棋盘格模板角点自动定位的方法.结果表明,与手动定位相比,该方法明显地减少了定位过程所用的时间,提高了工作效率,尤其适合于利用多幅棋盘格模板图像对摄像机进行自动化定标.

基于网格的数码相机数字化纠正几何畸变算法

提出了一种基于网格的利用仿射变换纠正数码相机几何畸变的算法。主要采用模板匹配、仿射变换、重采样等技术对数码相机拍摄的文档资料进行纠正。试验表明,该算法将图幅面划分为许多单元格,逐个单元格进行纠正,保证了纠正的精度,对于大批量图幅能提高其纠正的效率。

一种基于两次Radon变换检测棋盘方格点的新算法

提出了一种新的方格角点检测算法。通过连续两次Radon变换,找出角点所在的直线位置,再利用线性拟合方法对得到的直线进行校正,最后线性求解出角点的坐标。该方法最大的特点是能够自动地在正确区域找出所求方格角点,而无需人机交互,这对于动态校准的研究具有重要的意义。通过实际的应用,验证了该方法的正确性和可靠性。

基于对称性特征的棋盘方格角点自动检测算法

提出了一种针对棋盘方格角点的自动检测算法,用于摄像机标定过程中控制点的精确提取。该算法在分析现有算法的优缺点的基础上,结合棋盘标定物的几何特征,进行从粗到精的角点提取和坐标精确定位。首先粗略确定角点所在区域,然后在区域内应用对称性特征实现坐标的精确提取。实验表明,该算法能自动、有效地对控制点进行自动检测和精确提取。

针对复杂环境的模块化栅格地图构建算法

针对煤矿灾害救灾与信息探测机器人的自主导航问题,提出了一种用模块化的局部栅格地图表示复杂三维环境的地图构建算法。该算法使用TOF相机对三维环境信息进行获取,形成三维点云坐标矩阵。通过对坐标阵中每个点进行计算,判断坐标点在局部栅格地图中的位置,创建新的局部栅格地图,并对栅格单元占据概率进行实时更新,创建完整的全局环境栅格地图。根据栅格单元中坐标点的密度,对障碍物进行类型划分,确定通行区域与不可通行区域,简化路径规划的算法。实验结果和数据分析证明了本文地图构建方法的有效性和实用性。

视频传感器覆盖范围精细化计算方法

视频传感器覆盖范围计算是视频传感器网络初始配置、优化部署等的核心基础,其精度严重影响覆盖分析的结果,然而现有很多方法并未考虑计算方法执行效率与精度的影响,而方法的精度与效率在大范围监控视频覆盖分析应用中显得尤为重要。因此,提出一种兼顾速度与精度的视频传感器覆盖范围计算方法,将地理空间进行格网化;计算每个格网角点被视频传感器覆盖的状况,用0或1表示;接着,以格网四个角点的覆盖情况描述格网的覆盖情况,将格网分为16种覆盖状态;逐步细化整个格网覆盖状态非(0000)和(1111)的格网,直至达到预设精度;获得视频传感器的覆盖范围。实验结果表明,该方法能够更为精确地获得部署在地理场景中视频传感器的覆盖范围,同时兼顾了计算方法的速度和精度。

一种基于网格的数码相机数字化图像纠正拼接算法

随着数码相机的不断普及和数字化图书馆建设步伐的加快,利用数码相机对文档文件进行数字化成为一种趋势,但采用数码相机进行数字化时,由数码相机的镜头造成的几何畸变给数字化后的图像拼接带来一定的困难。为了纠正这种几何畸变,提高数码相机数字化的质量,本文提出一种基于网格的图像纠正拼接算法。该算法首先通过计算每个网格的变形参数来纠正图像的几何畸变,再逐个网格来进行图像拼接。试验表明,该算法能对数码相机数字化的文档类图像进行批量的纠正拼接,并且计算速度快,精度高,拼接效果好等优点,为文档类文件用数码相机进行数字化提供了一定的技术支持。