广角镜头的摄像机非线性标定技术

在路面检测的计算机视觉系统中,采用了线结构光照明和摄像机采集外界三维信息。为了实现在大范围内的测量,摄像机采用了广角镜头摄像,同时也引入了比较大的图像畸变。为了精确标定摄像机,采用比较接近实际情况的几何模型,并采用非线性迭代解方程的方法对摄像机进行标定,求解摄像机的内外参数。实验精度可以达到0.1mm。该方法简洁实用,可以采用这种方法在实际当中对系统进行标定。     

广角镜头的摄像机非线性标定技术

在路面检测的计算机视觉系统中,采用了线结构光照明和摄像机采集外界三维信息。为了实现在大范围内的测量,摄像机采用了广角镜头摄像,同时也引入了比较大的图像畸变。为了精确标定摄像机,采用比较接近实际情况的几何模型,并采用非线性迭代解方程的方法对摄像机进行标定,求解摄像机的内外参数。实验精度可以达到0.1mm。该方法简洁实用,可以采用这种方法在实际当中对系统进行标定。     

全景视频摄像机的非参数化几何校正与拼接

提出了一种新的多相机全景视频拼接几何校正拼接方法。先用全景视频摄像机组采集标准标定场的稀疏特征点阵,利用自适应网格细分技术把采集的图像和标定场坐标细分到像素级对应,则全景视频的几何校正和拼接可以通过直接映射得到。在摄像机阵列相对位置固定时,可以一次校正多次使用。本文方法避免了普通拼接方法的特征点检测、匹配优化等参数求解过程,尤其是采用具有较大畸变的广角镜头和相邻相机视场重叠较少时更能体现出其优越性,并可以很容易地迁移到类似的应用中。通过一个原型系统,验证了本文方法的有效性。     

应用半球图像构建的立木高度测算方法

结合鱼眼相机标定技术、近景摄影测量技术、图像处理技术,提出了应用半球图像测算立木高度的测量方法。利用配有鱼眼镜头的iPhone7苹果手机采集半球图像,图像尺寸为3024×3024像素时,图像光学中心点坐标用图像中心点坐标代替,畸变系数分别取k_x=18.141、k_y=17.936;依据鱼眼镜头的标定、校正原理建立测算树高的数学模型,给出模型参数标定步骤;通过实地测量与计算,分析半球图像立木高度测算方法与传统的超声波测高方法的差异。结果表明:半球图像立木高度测算方法,最高相对误差为3.35%,能够满足国家森林资源二类调查中对树高测量精度的要求。与超声波测距仪相比,半球图像立木高度测算方法——精度更高、测量结果更稳定;测量范围广、单幅采集立木信息量大,能在一幅半球图像中实现一排树的树高测算,有效降低测量工作量;成本低、设备便携、操作简单,单人即可完成测量。     

基于智能手机与机器视觉技术的立木胸径测量方法

针对现有森林资源调查中立木胸径测量工作劳动强度大、效率低,先进设备操作复杂、成本高等问题,结合相机标定、三维重建、机器视觉和近景摄影测量等技术,探索基于智能手机与机器视觉技术的立木胸径测量方法。通过智能手机获取待测立木的图像信息,运用Lab颜色空间模型(Lab color model)和3×3算子对图像进行卷积运算,得到立木图像的视觉显著图; 结合HSV颜色模型(色调H,饱和度S,明度V)中的H分量增强图像中立木树干部分的颜色对比度,通过图像分割算法识别并获取自然环境下的目标立木轮廓区域; 通过一种改进的带有非线性畸变项的相机标定模型标定智能手机的相机内、外参数,并借助相机参数和二维图像信息进行三维世界坐标重建,从而实现树干1.3 m处胸径的测量。经验证,一定距离内胸径测量结果的相对误差小于2.50%。该方法测量精度较高,符合森林资源调查对胸径测量的精度要求,可应用于森林资源调查。     

基于MATLAB的相机标定方法

相机标定是计算机视觉研究的基础,标定结果的好坏直接影响着物体的定位和测量的精度。本文提出了一种基于MATLAB的相机标定方法,该方法简便且实用性较强。使用相机对标靶围绕着光轴旋转拍摄五幅图像,通过对图像进行一系列的处理,求得圆形标志点的中心坐标。通过测量得到圆形标志点的世界坐标,计算出相机的内外参数,完成相机的标定,并对结果进行最大似然估计,求得稳定解。在MATLAB下编程计算,实验结果表明,该方法求得的参数具有较高的精确性。     

基于图像的人体参数测量系统的设计与实现

给出一种基于图像的人体参数自动测量方法,并设计与实现人体参数测量系统.通过2个数码相机拍摄人体的正视图和侧视图,运用图像分割和特征提取等图像处理方法提取2幅图像上的人体特征点;利用三维标定架标定相机的内外参数;利用双目视觉原理从2幅图像上的特征点计算出人体的测量点,完成人体尺寸参数计算.试验结果表明：与传统手工测量相比,本方法能实现自动测量,缩短了测量时间,提高测量的精度和效率;与三维非接触测量相比,本方法测量设备简单和便携,测量速度更快,操作更加方便.     

车辆轮毂直径和圆度的图像法检测

[目的]直径和圆度作为车辆轮毂的基本参数,对车辆行驶的平顺性和安全性有重要影响。研究轮毂尺寸在线测量技术,可以为工厂化轮毂生产及尺寸检测提供高效、准确的方法。[方法]以上海大众桑塔纳轿车轮毂为研究对象,以Matlab图像处理为技术手段,采集自然光状态下车辆轮毂图像,通过灰度化、二值化处理,从原始图像中初步提取出车辆轮毂,再利用imclearborder、bwareaopen等函数对图像进行相应后处理,得到边缘锐利、清晰、平滑、完整的轮毂二值图像,为精确测量轮毂尺寸提供保证。经标定后,利用regionprops函数可以准确计算出轮毂直径及圆度值。[结果]检测结果表明,轮毂直径测量的相对误差为0.6%,圆度为2.47mm,检测精度较高,检测结果可靠。[结论]该研究一方面为轮毂尺寸在线测量提供一种准确性好、精度高的方法,另一方面,也可为解决类似图像处理问题提供参考和依据。     

基于计算机视觉的立木枝干直径自动测量方法

立木枝干直径是智能型立木整枝机器人工作的重要工作参数.该文提出了一种基于计算机视觉原理的立木枝干自动测量方法.该方法利用已知大小的标定尺简化无线性畸变CCD摄像机标定过程.首先,将标定尺与被测立木紧贴在一起并通过CCD摄像机获取它们的图像;其次,从图像中通过二次模板匹配方法检测标定尺并统计标定尺像素数;然后,计算出图像每一个像素代表的实际尺寸;第四,通过立木枝杈点检测分离出树干和树枝;最后,将统计立木枝干直径的像素数与每一个像素代表的实际尺寸相乘就可以很容易地计算立木枝干直径.该文测量了12组立木枝干的直径,平均绝对误差为0.67 cm,平均相对误差为1.9%.实验结果表明,计算机视觉的立木枝干直径自动测量方法能够比较精确地解决智能型立木整枝机器人中的立木枝干自动测量问题,但是该方法在进行复杂背景立木枝干直径测量时精度需要进一步提高.      

人造板厚度激光非接触测量研究

厚度是人造板重要参数之一,随着人造板工业的高速发展,对人造板厚度的测量精度和检测方法也提出了更高的要求。采用上下2台激光传感器对人造板厚度进行了静态和动态非接触测量试验研究,提出了上下2激光传感器间距的标定方法,认为人造板厚度激光非接触测量是完全可行的。在被测板材静止状态下,激光检测厚度与板材厚度实际值之间误差非常小;在板材移动状态下,可以实时得到板材激光检测厚度值。     

计算机视觉测量中CCD摄像机参数的校正

在分析摄像测量坐标系的基础上，根据坐标变换的基本原理，建立了立体视觉中使用的ＣＣＤ摄像机几何模型，确定了校正系数和像距的分析与测量方法，并通过试验测得了校正系数，强调了影响校正系数测量的主要参数。     

图像处理中小边缘消除方法研究

图像预处理的主要目的在于消除噪声因素的影响,突出有用信息,为后续处理提供支持。根据香农定理,图像边缘中含有大量的信息,因此提取边缘就是一项重要的预处理技术,然而在一系列边缘提取方法中都不免会保留下一些由于噪声所引起的小边缘,如何消除其影响一直是一个难题。为了消除边缘图像中小边缘的影响,本文提出了根据边缘连通分量的长度、直径和坐标分布的方差等几种小边缘消除方法,并做了对比试验,结果表明,当我们适当选择参数时,或者几种方法结合使用时,可以取得良好的效果。     

基于蚁群优化算法的图像边缘检测

图像边缘携带了图像的大部分主要信息。通过对图像进行边缘检测不仅能有效地提取图像信息降低计算的复杂度而且是图像测量、图像分割、图像压缩、模式识别等图像处理的基础。本文尝试将蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）用于图像边缘检测，通过选取经典house图像和SAR机场图像设置阈值进行自适应边缘提取，实现了边缘的精确检测。实验结果显示，该算法能够有效地提取图像目标的轮廓信息，很好保持图像纹理，具有理想的抗干扰性能，保证了检测结果的准确性。     

单株立木图像信息的提取与解算

该文采用数码相机获取立木的图像信息，对单株立木图像信息的提取分别运用近景摄影测量DLT模型和双目立体视觉技术进行解算，解决了立木图像信息与立木二维坐标之间的解算问题.基于近景摄影测量技术树木图像信息的二维处理方法，简化了解算方程，提高了求解的运算速度.在提取单株立木形状参数时, 采用计算机双目立体视觉技术存在着操作复杂、成本高的缺点.实验结果表明，应用近景摄影测量技术提取单株立木图像信息的方法有效、可行.      

水稻谷粒考种参数自动提取装置及试验

【目的】传统考种方法测量精度和效率难以满足现代水稻育种研究的需求,设计一种水稻谷粒图像与质量信息同步采集装置,实现水稻谷粒考种参数的自动提取。【方法】采用掩膜法自动提取稻谷区域图像,根据稻谷投影面积、数量规律获取稻谷总粒数;根据空粒、实粒颖壳轮廓差异识别空粒;基于角点间距均值标定法,结合轮廓最小外接矩形法获取粒长、粒宽,结合链码法获取粒周长;采用正方形面积均值标定法结合像素累加法获取粒面积。分析摄像头高度、谷粒数量、谷粒种类、规则图形类型对谷粒性状参数提取精度的影响。【结果】摄像头高度对稻谷总数、空粒数、长、宽测量精度有明显影响,稻谷种类对宽度测量精度有明显影响,规则图形类型对周长和面积测量精度有明显影响。采用本文提出方法测量总粒数、空粒数、粒长、粒宽、粒周长、粒面积的决定系数(R²)分别为0.998 30、0.987 80、0.996 10、0.782 90、0.995 10和0.999 98,测量的平均精度分别为99.47%、87.17%、96.55%、96.36%、98.00%和95.86%,测量效率为16.52粒/s。【结论】本文所采用的稻谷谷粒考种参数自...     

烟草行业水松纸打孔参数的非接触光学测量方法研究

[目的]快速准确地测量水松纸打孔参数。[方法]设计了一种基于图像采集数字处理的测量方法。针对水松纸打孔边缘形状不规则的特性,开发出一种针对性滤波、边缘提取的图像处理方法。[结果]试验设计的测量水松纸打孔参数的方法提高了不规则形状水松纸的检测精度,对水松纸打孔参数的检测精度达0.01 mm。[结论]此方法克服了目前测量方法误差大、操作繁琐、人为因素影响大等缺陷,提高了检测结果的准确性和检测效率。     

基于地形匹配的图像烟火定位方法研究

目的视频监控是林火监测的主要手段,利用数字云台获取方位角、俯仰角等参数来计算林火位置是目前林火定位的主要方式,而林火定位中常用的方法主要有单点定位、双点定位和多点定位3种方法。目前已有许多研究根据光线跟踪算法,依靠视频图像与三维地形的对应关系实现了三维场景的增强表达,为基于视频图像的定位提供了新的途径。当前,林区普遍通过建立视频监控、数字云台、GIS技术三者紧密结合的软、硬件联动系统进行森林火灾的监测、决策和扑救。本文将视频图像与虚拟地形匹配原理,应用于基于GIS的林火视频监控系统,提出基于图像的林火定位方法,并对定位精度进行分析评估。方法利用地形匹配原理建立林火实景图像与DEM之间的坐标映射关系,针对图像烟火区域选定像元,生成在DEM中对应的区域,并计算和分析该区域中心点的坐标、欧氏距离、方位角、俯仰角以及该区域的形状、可视性、面积、跨沟谷数等特征信息,提出定位区域精度信息分析与评估流程。该流程根据分析结果将定位区域分为可定位区与不可定位区,同时提供详细的烟火位置信息。结果选择北京九龙山自然保护区作为研究区域,对提出的定位方法进行了初步验证,结果表明该方法能提供准确定位精度信息,有助于快速找到火源,实现快速扑救。结论本文基于地形图像匹配的林火定位方法,充分利用了虚拟地形与视频图像的特征匹配关系,为林火快速扑救提供丰富的位置信息。该方法的定位精度只与图像分辨率及虚拟地形与实景图像匹配精度有关,避免了传统云台定位受硬件性能指标的限制;同时该方法也适用于手机等移动设备所拍摄的图像,只需获知拍摄点坐标,就可以实现对所采集图像上目标的定位,对于基于图像的定位分析具有重要意义。