移轴组合相机拼接模型及自检校技术研究

研究了非量测型移轴组合相机的图像拼接技术,以双拼移轴相机为研究对象,探讨了其虚拟像空间坐标系建立,并以此为基础建立子影像至虚拟影像的变换模型。提出一种基于初值约束的投影矩阵自检校方法,该方法利用移轴相机检校参数,结合子影像变换模型,推导和计算自检校方程,精确解求虚拟影像拼接参数。设计了室内外地面实验以及航飞实验,对提出的方法进行了验证。实验结果表明,利用该方法进行移轴组合相机虚拟影像拼接,精度优于0.4像素。     

基于十字靶标的双目立体测量系统标定

提出了一种基于十字靶标的双目立体测量系统标定方法。采用多视图几何约束和光束平差优化精确获得两相机内参数,同时得到在两相机各自坐标系下重建出的靶点三维坐标点集;由两组三维点集之间的刚体变换直接求得系统外参数。该方法只需双相机同时对十字靶标拍摄一次,再由两相机单独拍摄若干幅靶标图像即可,现场操作简单灵活。在标定结果的基础上,对长度为611.800mm的标尺进行多次测量,平均值为611.776mm,标准差为0.030mm。     

一种基于对偶四元素描述的线面特征约束的点云配准方法

针对地面三维激光扫描仪采集到的相邻测站点云存在空间特征关联,以及城市建筑群中含有大量的线面特征,提出一种基于对偶四元素描述的线面特征约束的点云配准方法,该方法在利用对偶四元素统一描述空间变换参数的同时考虑到尺度因子。将依据直线和平面存在的几何关系,以及线面相交所产生的交点与夹角等作为配准约束条件,构建出空间相似变换目标函数,利用最小二乘准构建出平差模型以计算空间相似变换相关参数。为了避免不恰当的初始值所导致的迭代不收敛问题,将Levenberg-Marquardt法应用于平差模型的解算。最后对该方法的正确性与可行性进行实验分析。结果表明,相较于仅考虑线特征或面特征约束的点云配准方法,所提方法的配准精度更高,并且采用Levenberg-Marquardt法解算平差模型能在任意给定的初始值下正确收敛。     

影响区域网光束法平差测量精度的初值因素分析

光束法平差是一种高精度的摄影测量优化方法,在大尺寸三维测量中起不可替代的重要作用。但光束法平差优化参数初始值的误差会影响最终结果的优化精度、优化发散以及局部收敛等现象发生。以高精度的区域网光束法平差为研究对象,系统性的对包括重建三维点坐标、图像坐标、外参数旋转角和平移向量四种初值参数对测量精度的影响进行深入分析。模拟研究表明,光束法平差优化将毫米级的重建三维点初值误差降低10倍以上;随着图像坐标定位误差的增加优化精度下降很快,但光束法平差优化精度仍能提高一个数量级;相机外参数旋转角和平移向量初值误差都对光束法平差优化精度影响较大。模拟结论对实际测量实验具有重要的指导意义。     

基于激光扫描的鱼眼相机三维标定方法

由于鱼眼相机成像存在较大的畸变,采用二维标定板的方法难以在图像边缘区域获得准确可靠的角点,从而导致标定精度下降,而传统的三维标定法存在标定场建造复杂,特征点数目有限等问题。为此,提出一种基于激光扫描的鱼眼相机三维标定方法。该方法首先通过激光扫描仪获取室内标定空间的三维点云图,然后利用尺寸不变特征变换匹配方法得到点云图与待标定相机照片的对应点的匹配关系,并进行分块随机抽样一致性(RANSAC)筛选,再根据对应点的图像坐标和物理坐标进行三维RANSAC筛选,估算最终的鱼眼相机内外参数。与经典的张正友标定法及其改进方法相比,该方法能够获得更多的有效特征点,使标定精度明显改善,从而较好地实现鱼眼相机的畸变校正。该方法简便、精确,有广泛的适用性。     

基于三维控制场的鱼眼影像检校和纠正方法

视场在180°左右的鱼眼影像的变形主要包括由镜头球形结构引起的变形和光学畸变,针对这两种畸变提出一种基于三维控制场的分步检校方法,该方法基于直接线性变换(DLT)建立像方空间与物方空间的对应关系模型,结合球面透视模型迭代解算与鱼眼结构有关的变换半径,在第一步检校结果的基础上建立影像的畸变模型,并将该模型引入到DLT中对光学畸变参数进行检校,利用第二步检校的结果对影像进行再纠正,解决了鱼眼影像严重的畸变问题,并通过实验验证了该方法的有效性及精度。     

附有高程约束的三维平差方法研究

当前加速器准直主要采用激光跟踪仪进行三维空间位置测量,三维测量数据用三维平差方法计算从理论上讲更为严密,但在实践中却发现存在误差累积现象,其中在高程方向的误差累积十分明显。为了控制三维平差高程方向的误差累积,研究将大地水准面做为基准引入测量和数据处理过程之中,获得基于大地水准面的高程测量数据,用高程数据构建约束条件方程,进行附有高程约束的三维平差。以激光跟踪仪为例给出了三维平差函数模型,研究了约束方程的构建方法,推导了附有高程约束的三维平差计算公式。研究了附有高程约束的三维平差函数模型的两种应用方法,通过模拟计算展示了这两种方法对高程方向误差累积的控制效果。最后对一组实测数据采用多种平差方法进行计算对比,结果显示附有高程约束的三维平差相比无高程约束的三维平差能够更有效的控制平差中高程方向的误差累积。     

基于非参数测量模型的摄影测量方法研究

由于近景摄影测量具有测量范围广、精度高和效率高等优点,其在大尺寸精密测量任务中承担越来越重要的角色。其中,基于平差优化的自标定测量模型是保证该方法实现高精度测量的重要原因。然而,随着越来越多的商业级单反相机应用到三维空间测量,发现其测量精度与专业相机相比有一定差距。经过大量分析发现,除了相机本身原因外,自标定模型过多地依赖相机内部参数,尤其是畸变参数,是导致测量精度降低的重要原因。为了降低参数化模型对测量结果的影响,提出一种不依赖相机内部参数的摄影测量方法。结合垂线法和Zeiss实验室标定方法,设计了一种针对大视场相机的非参数标定方法。经过不同图像间同名点匹配和平差初值确定后,便可建立基于角度信息的非参数测量模型。结合平差优化算法,完成对空间被测点三维坐标的精确解算。经过与传统摄影测量结果比对,证明该方法可以有效提高大视场单反相机的摄影测量精度。     

一种基于模型采样的镀膜双镜头多光谱相机成像畸变校正方法

针对传统畸变校正方法无法完成镀膜双镜头多光谱相机影像畸变校正的问题,提出了一种基于数字畸变模型采样的单波段影像畸变校正方法。采用多片后方交会完成相机检校得到各类参数,建立起原始影像的数字畸变模型;对原始数字畸变模型采样得到各波段数字畸变模型;利用各波段数字畸变模型完成对应波段影像畸变的校正。实验结果表明,数字畸变模型采样法能够有效解决镀膜双镜头多光谱相机单波段影像畸变的校正问题,校正精度较高;通过进一步实验证明,经畸变校正后的单波段影像配准误差达到亚像素级,数据可用性高。     

基于改进型反射率基法的资源三号卫星多光谱相机在轨辐射定标研究

针对资源三号卫星(ZY-3)多光谱影像特点,提出了一种改进型反射率基法,实现相机在轨辐射定标。该方法以ZY-3 Level 1A 级影像为数据源,建立严格的几何模型获取定标点处准确的观测几何参数,降低因影像重采样和成像几何产生的误差对辐射定标精度的影响。基于山东东营遥感综合实验,利用两点法和多点法获取ZY-3多光谱相机在轨辐射定标系数。与官方定标系数相比,多点法的定标精度高于两点法定标精度。通过分析各定标点与拟合直线间的离散程度后发现,水体定标点的残差较大,其中绿波段残差值约为67.39%。以置信度95.4%为标准,可将水体定标点判识为误差点。在剔除水体后,采用多点法获得的定标系数除近红外波段相对差异优于5%以外,其他波段相对差异均优于2%。该结果表明该改进型反射率基法能够获得精度可靠的绝对定标系数,可以为其他类似卫星在轨辐射定标提供参考依据。     

A novel optimization method of camera parameters used for vision measurement

Camera calibration plays an important role in the field of machine vision applications. During the process of camera calibration, nonlinear optimization technique is crucial to obtain the best performance of camera parameters. Currently, the existing optimization method aims at minimizing the distance error between the detected image point and the calculated back-projected image point, based on 2D image pixels coordinate. However, the vision measurement process is conducted in 3D space while the optimization method generally adopted is carried out in 2D image plane. Moreover, the error criterion with respect to optimization and measurement is different. In other words, the equal pixel distance error in 2D image plane leads to diverse 3D metric distance error at different position before the camera. All the reasons mentioned above will cause accuracy decrease for 3D vision measurement. To solve the problem, a novel optimization method of camera parameters used for vision measurement is proposed. The presented method is devoted to minimizing the metric distance error between the calculated point and the real point in 3D measurement coordinate system. Comparatively, the initial camera parameters acquired through linear calibration are optimized through two different methods: one is the conventional method and the other is the novel method presented by this paper. Also, the calibration accuracy and measurement accuracy of the parameters obtained by the two methods are thoroughly analyzed and the choice of a suitable accuracy evaluation method is discussed. Simulative and real experiments to estimate the performance of the proposed method on test data are reported, and the results show that the proposed 3D optimization method is quite efficient to improve measurement accuracy compared with traditional method. It can meet the practical requirement of high precision in 3D vision metrology engineering.     

平顶线结构光的中心检测算法及光刀平面标定

针对传统线结构光光刀平面标定方法测量精度不高,应用范围小的问题,提出基于平面标靶的线结构光系统光刀平面标定,对无激光的标靶图片进行迭代摄像机标定,有激光的标靶图片进行光刀平面标定.提出光强符合均匀分布的平顶激光检测中心算法,将平顶激光建模为矩形的台阶函数,估计背景亮度和前景亮度,确定亮条纹宽度,再将窗口内的有效像素参与重心计算,得到光条纹中心.用该算法对不同噪声及不同量块的图片进行处理,结果表明,处理后图像的均方根误差分别在0.149pixel和0.176pixel内,表明该算法抗噪声能力强、精度高.用该算法提取光条中心,计算光条在标靶上的位置,根据至少两个姿态下的光条中心三维点,基于最小二乘法拟合光刀平面.通过迭代摄像机标定和光刀平面标定,利用三角测量法,在立体视觉模型下获取物体的三维点云数据.实验测量两个距离为100.5mm的标准球,相机与标准球距离为500mm,比较两球心距离与标准距离,测得平均误差为0.236mm.表明平顶激光检测中心算法切实可行,光刀平面标定方法基本满足要求.     

A novel planar calibration method using the iterative correction of control points information

In the camera calibration using translational planar object instead of 3D target, the skew affected by the imprecision in installation causes the object to deviate from the designated position, which produces errors to the world coordinates of control points and reduces the calibration accuracy. In this paper, a skew correction model is established to correct this skew. We note and prove that the skew bias of control point which is close to the fix point is tiny. According to the projection regulation, the pixel distance between two adjacent control points which is close to the fix point in skewed situation is a value extremely approximate to that in the ideal situation. Based on this property, we utilize the pixel distance to assign the image coordinates based on the fix point. The assigned values are then employed to estimate the skew factors, by which the initial camera parameters are optimized and lens distortion in the calibration images are corrected. This process is then repeated until convergence. Experiments based on real images prove that this method is more accurate than other methods without correcting skew. The parameters obtained by our method can be applied to the 3D reconstruction directly and effectively.     

基于闪烁体3D剂量测量系统中光场重聚焦位置的标定方法

放疗中基于闪烁体光场成像的3D剂量测量方法是，利用光场相机对射线在闪烁体沉积能量所产生的闪烁光进行拍照，给出每一个聚焦层的光分布后进行三维重建，进而得出剂量的三维分布。光场相机所获取图像的重聚焦位置影响闪烁光三维重建的准确性，作者提出利用棋盘格标定板进行重聚焦位置标定的方法。使用Lytro Illum光场相机拍摄置于已知位置的棋盘格标定板，经光场数据处理得到焦点堆栈序列，利用刃边法得到所有重聚焦像的高斯离焦参数σ，经比较后获得最小σ对应的重聚焦参数α，最终给出若干α和重聚焦位置的对应关系，最终完成重聚焦位置标定。与常用的刻度尺标定方法相比，高斯离焦参数减小2%～10%，有利于放疗3D剂量测量精度的提高。     

基于图像自标定的3D打印模型高效生成方法

为了克服三维重建高度依赖标定板,满足3D打印模型的工业需求,提出基于图像自标定的高效3D打印模型生成方法,无需借助标定板计算相机参数,直接使用单相机采集序列图像进行三维重建。为了克服基于自标定方法易受图像质量和特征点匹配精确度的影响,根据人机交互与自适应分割算法相结合的方法去除原始图像背景及过滤噪声,使图像感兴趣区域特征更为明显,采用快速稳定特征算法提取序列图像中特征点并根据特征点的匹配度进行精确的特征点匹配,再使用匹配信息自标定求解得到相机模型参数,最后根据相机模型以及特征点信息完成三维目标的稠密重建。实验结果表明,自标定及重建方法对大小各异,表面材质不同的目标均可实现重建。     

基于无穷单应的大视场摄像机标定方法

在大视场摄像机标定中,常常会出现由于场景过于单一而很难达到自标定所需要的场景约束和运动约束条件、立体标定所需要的强立体条件或者平面靶板标定所需要的绝对共面条件,如指向高空区域的摄像机标定任务就很难满足上述要求,因而大视场摄像机标定需要较为弹性的标定算法。提出一种基于无穷单应的大视场摄像机标定方法,该方法最少只需要4个非共线控制点和摄像机粗略的位置即可求解无穷单应,并且提出一种坐标变换方法以保证线性求解和优化无穷单应时的稳定性。从无穷单应中分解得到摄像机参数初始值,通过Levenberg-Marquardt(LM)优化算法最终实现摄像机的标定。在优化过程中,通过假设图像中心为主点和采用一阶径向畸变模型,相对增加了优化过程中的剩余自由度,能够实现4个像点为观测值的参数优化。相比于强立体或共面的条件,此方法所需条件很容易满足。仿真和实际实验验证了此方法的正确性和高精度,以及重复测量实验的灵活易实施。     

基于里程计法的双目云高系统外参标定研究

双目成像系统测量云底高基线长，外参标定困难。提出一种适用于地基云高测量系统的双目相机外参标定方法，采用ORB算法提取与匹配左右云图同名点，然后根据对极几何约束计算两个相机之间的旋转平移关系。为验证该算法的精度，在室外搭建基线60 m的双目云高系统，采用里程计法标定外参，标定得到两个相机之间的距离误差为34.44 cm，精度达到99.43%。通过分析校正后的双目云图和天空视差图，验证了大基线里程计外参标定法的精度较高。     

融合Kinect与γ相机图像的放射性区域重建与定位

针对核设施退役、核应急处置过程中放射性分布信息的可视化需求，提出了一种基于Kinect与γ相机图像信息融合的放射性区域重建与定位方法。首先，基于γ相机的特殊成像方式，构建了Kinect与γ相机组合成像模型，并完成相机组合联合标定；其次，基于视觉地图构建方法，建立了核辐射环境稠密点云地图并得到Kinect位姿；然后，提取γ相机图像中的放射性分布信息，根据相机组合模型计算地图中的放射性区域点云；最后，基于最小包围盒对γ相机成像的中心区域进行三维定位。在实验中，通过将Kinect和γ相机数据同步与空间对齐，在少量γ相机图像的情况下，实现了单个点源的三维分布重建模型与辐射场景地图的融合。在8×12 m2的实验室环境中点源定位的均方根误差为0.11 m，证明了本文方法的有效性。     

三维形貌柔性测量系统标定方法及验证

为了避免机器人模型误差对三维形貌柔性测量系统手眼标定的影响,对手眼关系的标定方法进行了研究。提出了一种融合特征点拟合的手眼标定方法。将三维形貌扫描仪安装在工业机器人末端搭建三维形貌柔性测量系统。标定时,首先利用激光跟踪仪对工业机器人末端法兰盘坐标系进行测量,得到两者转换关系;然后,利用三维形貌扫描仪和激光跟踪仪对空间固定的特征点组进行测量,利用特征点约束和基于罗德里格矩阵的算法求解两者转换关系即可间接地求解出手眼关系。基于ATOS三维扫描仪、安川HP20D机器人和API公司生产的激光跟踪仪进行了手眼标定实验,并进行了精度验证。结果表明:标定后的三维形貌柔性测量系统,其重复性测量精度(3σ)不超过0.1 mm,长度测量精度的均方根误差在0.2 mm以内,点云拼接精度优于±0.7 mm。该方法有效避免了传统手眼标定过程中会引入机器人模型误差的问题,在求解手眼关系解时采用了线性的解法,并且适用于三维形貌柔性测量系统。     

面向大视场视觉测量的摄像机标定技术

提出了一种面向大视场高精度视觉测量的摄像机标定新方法,该方法采用亮度自适应的单个红外发光二极管(IR-LED)作为目标靶点,将该靶点固定在三坐标测量机的测头上,并依次精确移动至预先设定的空间位置,每次靶点到达设定的空间位置时,摄像机对靶点进行图像采集。利用三坐标测量机的精确位移,在三维空间构成一个虚拟立体靶标。针对虚拟立体靶标在大视场摄像机标定中只能覆盖一小部分标定空间的问题,通过自由移动摄像机在多个方位对虚拟立体靶标进行拍摄,使得多个虚拟立体靶标分布于整个标定空间。摄像机在每个方位对虚拟立体靶标的拍摄都标定出一组摄像机的内、外参数,然后以摄像机内参数和摄像机在各个方位下拍摄的虚拟立体靶标在摄像机坐标系下的位置及姿态参数为优化变量,建立以所有三维靶点位置重投影误差平方和为最小的目标函数,采用非线性优化方法求解摄像机标定参数的最优解。该方法较好地解决了大视场视觉测量中大尺寸靶标加工困难、摄像机标定精度难以保证的问题。仿真和实际标定实验均证明此方法可以有效提高大视场摄像机的标定精度。