3D Motion Parameters Determination Based on Binocular Sequence Images

Exactly capturing three dimensional (3D) motion i nf ormation of an object is an essential and important task in computer vision, and is also one of the most difficult problems. In this paper, a binocular vision s ystem and a method for determining 3D motion parameters of an object from binocu lar sequence images are introduced. The main steps include camera calibration, t he matching of motion and stereo images, 3D feature point correspondences and re solving the motion parameters. Finally, the experimental results of acquiring th e motion parameters of the objects with uniform velocity and acceleration in the straight line based on the real binocular sequence images by the mentioned meth od are presented.

一种激光雷达与双目相机外参数标定方法

针对异质传感器坐标系融合的准确性问题,提出一种利用圆柱面标定物以离线方式计算激光雷达与双目相机的外参数标定方法。通过分析圆柱面点云的三维几何特性,二维化圆柱面点集,并拟合多个平面椭圆实现圆柱面的检测,识别圆柱面图像的棋盘格角点并进行角点三维重建,利用基于邻域法向量的拟合算法拟合圆柱面,并根据最小化投影距离约束条件对激光雷达与双目相机的位姿关系进行计算。仿真与试验结果表明:激光雷达识别圆柱面的半径误差最大为8 mm,双目相机识别圆柱面的半径误差最大为40 mm;且根据外参数标定结果,圆柱面圆度值符合误差特性,这验证了圆柱面标定物应用于激光雷达与双目相机外参数标定的有效性与准确性。

基于立体视觉的目标姿态测量技术

基于动态场景分析的计算机视觉系统尤其是对运动目标的运动参数测量已成为计算机视觉研究的热点;建立了基于双目立体视觉的目标姿态测量系统,使用两个摄像机在不同视角对同一目标进行拍摄,采用DLT方法对摄像机标定;对拍摄到的图像进行去噪、滤波,通过立体图像匹配得到特征点在两幅图像中的同名点,姿态参数求解结合DLT算法和立体图像匹配算法,实现了对目标姿态参数的测量,得到了目标的三维姿态信息;实验结果表明,该测量系统结构简单,计算量小,具有较高的测量精度。

基于精密单点定位技术的航空测量应用实践

讨论了基于精密单点定位技术来实现无地面基准站的航空测量。计算结果表明,用观测值的验后残差计算得到的实测动态及静态模拟动态进行精密单点定位的三维RMS均优于3 cm;用动态数据精密单点定位的结果同多基准站的双差解求较差计算出的RMS,南北分量和东西分量均优于5 cm,高程分量优于10cm;用基准站的静态数据模拟动态单点定位解算得到的坐标同已知坐标求较差计算出的RMS,南北分量和东西分量均优于3 cm,高程分量优于5 cm。

面向机器人抓取的双目视觉系统标定与目标位姿估计算法

在双目视觉抓取系统中,首要任务是解决相机标定以及目标位姿估计问题。针对工业应用场景,文中提出了一种基于灭点一致性约束的相机标定算法,并利用目标的双目图像立体匹配结果,通过改进迭代最近点算法实现目标位姿估计。实验结果表明:该系统能够有效地估计目标位姿,目标位姿估计的平移与角度误差均能满足抓取需求。

基于共面直线迭代加权最小二乘的相机位姿估计

针对相机内参数已标定和未标定情况下的相机位姿求解,提出了基于共面直线迭代加权最小二乘的相机位姿估计算法。推导了关于相机焦距和位姿参数的线性方程,通过4条以上共面直线实现了相机位姿参数的线性解算;对参数线性解进行迭代加权最小二乘优化,得到更高精度的参数估计值和直线权值;最后,利用直线权值和欧式变换的保距性实现相机焦距的解算,得到了相机焦距和位姿参数的估计值。仿真实验表明:提出的算法在相机已标定,直线数为20,像点噪声方差为5pixel的情况下,角度误差小于0.2°,相对平移向量误差小于0.5%,耗时大约为1ms。真实数据实验表明,提出的算法可以获得与棋盘标定结果相近的精度。与现有算法相比,提出的算法抗噪性更好,精度更高,能够实现基于单幅图像的未标定相机的位姿估计。

一种基于点对的相机几何标定方法

提出了一种基于点对的几何标定方法 ,用于标定相机外部参数 .该方法考虑点对而不是单个点与相机的几何关系 .首先根据三个标定点对计算旋转矩阵且不需要任何点对的精确三维信息 .然后根据相机和一个点对的几何关系计算平移且只需这个点对的相对位置是已知的 .整个标定过程不需要任何点对的绝对位置信息 .试验结果表明了该方法的有效性 .

双目立体视觉三维重建技术

使用两台CCD相机采集目标物体的二维图像,并对相机进行标定,产生类似于人类的视差效果。再对二维图像进行立体匹配及深度信息的提取,最终完成目标物体的三维重建。

双CCD系统在三维面形测量中的应用

讨论了用于直升机着陆激光雷达地形测量系统的双目立体视觉方法,并利用双CCD系统实现了对激光器照射到固定目标表面上任意单点的三维空间坐标测量。首先应用最小二乘法对既定标定点三维空间坐标的测量进行了分析,提出了标定点列的优化原则;然后分析了正交约束条件对测距误差的影响,并建立了双CCD激光测距实验系统。理论分析和实验结果表明,选择经分布优化的标定点列和采用正交约束条件可以使目标点的各向测距误差在总体上得到优化,从而使得双CCD系统在近距测量中有较高的测量精度,适合于三维面形的测量。

空间圆几何参数视觉测量方法研究

对空间圆几何参数的非接触在线测量方法进行了研究。通过在区域划分中引入模糊化思想,基于模糊隶属度构建一种神经网络的拓扑结构,采用立体标靶进行摄像机标定。面向局部检测区域小的空间尺寸测量问题,利用图像的梯度相关作为匹配特性,开发一种高效的基于梯度图像的立体匹配算法。在实验研究中,对某车身翼子板安装孔进行了检测,结果显示当空间圆所在平面与图像平面约50°角时,测量空间圆的相对误差优于±0.6%。研究结果表明,提出的方法测量精度高,并适用于在线测量。

一种多目相机的外参数两步联合在线标定方法

相机外参数的标定是计算机视觉和摄影测量领域的研究热点。但是由于实际标定成本和相机安装环境的限制,难以频繁对其进行外参数标定。针对静态多目相机对外参数连续、在线、稳定的标定需求,提出一种多目相机外参数两步联合在线标定方法。该算法通过对共线交会的外参数初值进行稀疏光束法平差,使外参数存在系统噪声的情况下仍获取稳定估计值。外参数标定的实测试验和仿真分析结果表明,该方法对外参数初值系统误差具有鲁棒性强和收敛速度快的优点,解决了多目相机外参数的在线快速标定问题;满足对静态、连续、在线外参数标定有较高需求的实际工程应用,对视觉导航有参考和借鉴意义。

一种基于点对的深度和运动估计方法

针对基于模型的姿态估计问题提出了一种新颖的深度和运动估计方法.估计过程分为两步.首先根据由 3个模型点构成的 3个点对估计旋转矩阵.然后,根据 3个点对中的一个计算平移和深度.本文还提出了一种简单而有效的优化算法用于提高估计结果的精度.该估计方法的特点是独立地估计旋转矩阵,而且只需少量的模型点就能获得好的估计结果.模拟试验和实际试验结果表明了该方法的有效性.

一种简单的摄像机标定技术在视觉定位中的应用

摄像机标定技术对于精确的双目视觉定位起着关键的作用。了解摄像头标定的原理有助于采用合理方法减小标定结果误差。本文介绍的摄像机标定方法标定结果误差小。摄像机标定过程中用到三个坐标系,它们之间的转换关系是摄像机标定的基础。采用内外参数分离的标定方法,通过具体实验分步标定了摄像机的内参数和外参数,实验过程简单,标定精度较高。

基于双目立体视觉的摄像机外参数快速在线自标定算法

提出了一种基于双目立体视觉的摄像机外参数在线自标定算法。该算法采用理想的小孔成像模型,事先离线标定好摄像机的内参数,且各项内参数在自标定过程中均不发生变化,通过双目系统采集的二维目标图像,进行匹配和分析计算,来实时标定视觉系统的位置参数即摄像机的外参数。由于该算法可以实现摄像机快速在线标定,可以实时获得视觉系统位置参数,故可为无人机的自主着陆提供高度信息。

基于双目立体视觉的三维重建

三维重建是图像处理、计算机视觉、计算机图形学的一个重要研究领域。基于双目立体视觉的三维重建通过相机标定搭建一个对准的标准立体实验平台采集图像,进而对图像进行特征点检测与匹配找到待重建点,然后通过双目视觉原理计算三维坐标,最后进行纹理映射。根据真实图像的实验结果表明,具有较好的重建效果。

基于一阶径向畸变算法的双目摄像机多位姿标定方法

双目立体视觉中在对物体进行三维测量或精准定位时,需要对摄像机进行标定以获得其内外参数。研究径向畸变摄像机模型,构造了基于一阶径向畸变(RAC)算法的双目摄像机内外参数线性求解公式。考虑侧倾角、旋转角、俯仰角以及透镜的主要畸变因素,修正了传统RAC标定法中只考虑径向畸变、部分参数需要先验值的缺陷。利用标定所得内、外参数进行了多位姿双目摄像机三维重构实验。实验结果表明,该标定方法重投影误差分布在[-0.3,0.3],动态识别结果与实际运行轨迹重合率为96%,对降低双目立体视觉三维测量误差率有积极性影响。

一种车载双目视觉系统的标定

为了在线感知汽车行驶前方道路,搭建车载双目视觉系统,从不同拍摄位置和角度获取多组标定板图像。利用传统标定方法,在MATLAB应用程序Stereo Camera Calibrator工具箱中对图像进行校准及合理性验证,最终得到左右两个相机需要标定的内参数和外参数。标定结果将为视觉系统在车辆环境感知方面的研究奠定基础。

基于图模型的视觉SLAM系统误差动态补偿

本文提出一种基于图模型的视觉SLAM系统误差动态补偿方法,可以得到更加精确的位姿估计与三维重建结果。该方法首先利用改进生成树遍历得到包含完整场景的最小关键帧子集;然后通过四叉树均衡化算法进行三维地图点选取,并采用基于双窗口约束的平差策略限制计算量;最后按照自检校光束法平差原理构建误差方程进行求解。实验结果表明,该方法能够在保持计算效率的前提下,准确、稳健地补偿系统误差,提升位姿估计精度与重建模型的内符合一致性。

基于虚拟双目视觉的高速摄像机自动标定系统

虚拟双目视觉测试是基于一台高速摄像机和两面平面镜实现物体的三维重建,重点需解决传统双目视觉测试存在的同步性和成本高的问题。摄像机内外部参数的标定是测试精度的重要保证,为解决标定过程需要人工干预、处理过程繁琐等问题,基于虚拟双目视觉原理和张正友标定法,设计了高速摄像机参数自动标定系统,通过外部触发电路控制安装在云台支架上的标定板自动转动,实现不同角度标定板图像的自动拍摄,通过OpenCV计算机视觉库对图像进行自动处理,得到高速摄像机的内外部参数,最后验证了高速摄像机自动标定系统的准确性和实用性,为后续三维重建和动态三维测试提供了基础。

基于双目视觉的L型板几何参数测量研究

机器视觉在智能制造领域应用越来越广.文章提出一种基于双目视觉模型对L型板几何参数测量的方法.首先对双目相机标定,获取内外参数,然后对比边缘检测算法,采用Sobel算法对L型板图像进行处理,最后基于三角测量原理提取工件特征点的三维坐标,计算出L型板的几何参数.实验表明,该算法测量误差低,能够满足实际需求.