采用加权最小二乘准则的影像仪自动对焦方法

针对影像测量领域中自动对焦方法存在的对焦准确性不高、对焦过程复杂等问题,提出了一种采用加权最小二乘准则的自动对焦方法。首先,根据不同种类图像清晰度评价函数的评价特性,选定对焦过程中所用的图像清晰度评价函数。其次,在图像清晰度评价函数的基础上进行两阶段对焦,即粗对焦阶段与精对焦阶段。然后,分析了加权最小二乘准则中加权系数的确定原则并给出了其具体确定方法。最后,对精对焦阶段所得清晰度评价值进行归一化处理,采用加权最小二乘准则进行高斯曲线拟合求取极值,极值位置即最终正焦平面。实验结果表明:在步距为0.1mm的条件下,该方法与现有的洛伦兹(Lorent)、Gauss拟合方法相比,对焦误差由0.05mm降低到0.02mm,有效地提高了现有曲线拟合法的对焦准确性。

一种基于非参数模型的相机内参校准方法

影响大空间视觉三维坐标测量不确定度的主要因素有相机内参数、外部方位参数和特征成像质量。传统相机内参数校准方法需要参数模型化及全局最优化求解方法,会造成各内参数相关性过高,局部校准误差较大,对基于测角的测量方式不确定度影响较大、结合相机成像原理及垂线法,提出了一种基于物理参数校准的方法,对主点位置偏移、全视场范围非均匀镜头畸变等参数进行了精细校准。最后,以交比不变误差作为相机校准精度的评价方法,与传统校准方法的对比实验表明,该校准方法能够有效地提高测量不确定度指标,是一种简单、实用的校准方法。

基于GSI编码点的二维散斑测量技术研究

在摄影测量中,采用人工编码点可以有效提高测量精度。为了提高二维散斑测量的精度和效率,引入了一种有效的GSI(Geodetic Systems Incorporation)编码点。研究了GSI编码点对二维散斑测量精度和效率的影响,采用亚像素搜索和曲面拟合相结合的方法进行数据处理,并对结果进行了分析。实物实验中引入编码标志点,降低了测量误差,提高了计算效率。

数字散斑相关技术最优光照条件研究

研究了光照条件对数字散斑相关技术(DSCM)测量精度的影响,获得了数字散斑相关计算最优的取值参数及光照条件。通过分析DSCM测量理论模型,获得误差与空间频率和平均灰度梯度的关系式,通过计算机模拟数字散斑图像,确定了最优散斑尺寸、最佳拟合窗口和计算窗口。实物实验中引入GSI编码技术,精确地标定了刚体位移,并对不同光照条件下的DSCM测量结果进行了误差分析,结果表明散斑图像的空间频率和平均灰度梯度与光照条件成规律性变化,并与理论分析结果一致。研究结果表明,DSCM测量的最优光照强度为8000 lx,此时图像平均灰度梯度高,DSCM测量精度高。