相机位姿估计的加速正交迭代算法

面对需要实时计算的相机位姿估计问题,针对经典的广泛应用的正交迭代算法,提出了一种加速正交迭代算法。其关键思想是将每一次迭代过程规整化,从而提炼出每一次迭代的重复计算,若将此重复计算在迭代开始前提前计算,则可以大幅度的减少迭代过程中的计算量,使得每一次迭代的计算复杂度从O(n)降低为O(1)。因此,可以在更短的时间内迭代更多的次数,从而获得更高的精度。进行了对比实验,结果显示本加速算法计算精度更高,速度更快。并通过实验提出了选择稳健n点透视(RPn P)计算初值,再使用加速正交迭代算法进行迭代运算的方法,在控制点不多的情况下,是一种精度接近最大似然估计,计算速度最快的算法。     

嫦娥一号月面成像的高精度匹配及月貌三维重建

针对嫦娥一号探月卫星2C级月面成像,提出了基于待配点最优模板选择的二次函数形变补偿迭代匹配方法。仿真表明它能有效地适应地形起伏引起的图像形变,匹配精度较高且稳定性好。在标准相关匹配的基础上结合所提出的方法完成了下视图与前、后视图的精确匹配,采用三视约束机制和顺序检验机制保证了匹配的稳健性。分析了线阵相机成像的仿射近似模型,并以此为基础实现同轨三视重建。基于邻轨下视图同名特征点,采用RANSAC方法估计邻轨三维坐标转换参数,完成邻轨拼接。实验结果表明,三维重建的月貌图能够更好地表达月球表面的形状和地形。     

准同心广义经纬相机的成像模型及高精度标定

对于大尺度运动目标的参数测量,固定相机存在着视场与空间分辨率之间的矛盾,并且当测量空中或海上目标时相机的标定也十分困难。跟踪式相机(如光电经纬仪)能解决此问题,但存在体积大、成本高和操作复杂等缺点。结合两者特点取长补短,将相机固定在二维旋转平台上,尽可能实现同心放置,组成准同心广义经纬相机进行中远场高精度测量,测量过程中转台实时跟踪目标并为相机提供外参数。此方法并没有光电经纬仪非常严格的同心同轴的安装要求。在合理假设基础上建立了经纬相机成像模型,提出了线性求解及平差优化相机参数的方法。大量仿真与实际测量验证了模型和标定方法的正确性和高精度。广义经纬相机测量系统组合巧妙、装拆和操作简单、体积小、成本低、可全视场测量且测量精度高,有广泛且重要的应用前景。     

相机内参量及像差系数与外参量的解耦标定方法

基于无穷远点与相机内参量关系,提出了一种相机内参量及像差系数与外参量解耦标定方法.首先,根据平面单应计算绝对二次曲线在像面的投影方程,线性求解相机内参量;然后,将重投影像点视为理想像点线性求解像差系数,并计算像点重投影误差;最后,将序列图像的平面单应作为待优化参量,以最小化像点重投影误差为目标函数,重复上述过程,输出最优的相机内参量和像差系数.在相同配置下,分别对本文方法和张正友平面靶板标定方法的标定准确度进行仿真与对比分析.基于不同姿态和位置的27幅棋盘格图片,分别利用这两种方法对相机内参量进行标定实验.实验结果表明:与张正友平面靶板标定方法相比,本文方法的标定准确度提高了至少1％;在实物实验中,张正友平面靶板标定方法和本文方法的重投影残差分别为0.064像素和0.008像素.     

结合模板匹配和梯度峰值的对角标志自动提取方法

为了提高视觉测量系统的自动化水平和测量精度,提出了一种结合模板匹配和梯度峰值的对角标志自动提取方法。使用旋转不变模板匹配方法得到原始图像与标准模板的相关系数矩阵,通过两次阈值筛选获取标志点候选位置。根据两条直线相交于标志中心处以及中心处灰度梯度存在多个峰值的特性,剔除非合作标志点,得到对角标志点初始坐标。通过生成对角标志理想相关模板,利用相关系数拟合极值法进行亚像素定位。实验结果表明,该方法可以正确提取复杂环境下对角标志或棋盘格图像中的角点,而且需要人工调节的参数少、稳健性强、定位精度高且通用性好,可应用于工程实践中环境光源变化较大的测量场合。     

大型结构变形监测摄像测量研究进展

桥梁、隧道、舰船等大型结构变形的全场、高精度、动态测量,是其动态性能实验和质量监测的基本要求。摄像测量具有非接触、高精度、可测点多、实时动态测量等特点,在大型结构的变形监测方面有独特的优势。本文介绍了作者所在科研团队近年来利用摄像测量技术在大型结构变形监测方面的研究新成果和典型应用,包括提出位移传递像机串联网络摄像测量方法与技术,用于自动监测高速铁路、隧道等大型结构的路基沉降;研制天线基座变形摄像测量系统,实时、连续、长时间测量我国远望号测量船的天线基座变形等。     

平面镜反射辅助视场下相机位姿估计问题的Cramer-Rao下界

针对不通视条件下的相机位姿估计问题,可通过移动平面镜实现相机对目标镜像的多次观测,进而求解相机与目标之间的相对位姿关系。本文研究了该配置下位姿估计误差的CramerRao下界问题,推导了平面镜反射中心透视投影模型中物点、光心、镜像虚拟像点三者之间的共线方程及位姿估计误差理论下界的计算公式,并进行了数字仿真验证。结果表明:增大平面镜摆动角度、减小平面镜到相机的距离或增加平面镜有效移动次数,都可降低位姿估计误差的CRLB。上述结果可为某些不通视条件下摄像测量的现场布设提供可靠的性能指标。     

结合纹理和形状特征的在线混合随机朴素贝叶斯视觉跟踪器EI北大核心CSCD

基于机器学习的思想并充分利用外观信息,提出一种在线选择纹理和形状特征的混合随机朴素贝叶斯视觉跟踪器。构造归一化空间金字塔,通过强度二值特征和金字塔梯度方向直方图二值特征,描述全局与局部区域的纹理和形状;并根据特征描述的二值性和多模性,设计并实现了在线混合朴素贝叶斯分类器。分类器预测类别后验概率生成信任图,跟踪器通过分析信任图实现目标跟踪,并利用极大似然估计和交叉验证实现外观学习和特征选择。选用基准测试集比较同类方法,从性能和复杂度两方面评估了跟踪器。实验结果表明跟踪器对光照变化,部分遮挡等情况具有一定的适应能力,且执行速度较快,存储空间较小。     

一种无公共视场的多相机系统相对位姿解耦估计方法

自动驾驶应用中,基于视觉的相对位姿估计是实现无人驾驶汽车自动定位的核心技术之一。针对单目视觉系统的视场范围较小以及双目视觉系统需要公共视场等问题,提出一种无公共视场的多相机系统相对位姿解耦估计方法。利用场景中远、近点的不同特性对旋转矩阵和平移向量进行解耦估计。对远处场景特征点采用直方图投票法求解相对旋转矩阵,在相对旋转矩阵已知的条件下,对近处场景特征点采用采样高度法求解相对平移。通过仿真模拟和实际实验对所提方法的可行性、鲁棒性和精度进行验证。实验结果表明,所提方法的相对姿态精度优于0.05°,相对平移向量方向精度优于2.5°,具有较高的精度和较好的鲁棒性。     

基于多级直线表述和M-估计的三维目标位姿跟踪优化算法

为了实现复杂环境下已知模型目标姿态的快速跟踪和估计,提出了一种结合三维(3D)粒子滤波跟踪和M-估计优化的位姿跟踪估计算法。基于直线的多级向量表示构造了新颖的模型直线和图像直线相似性度量函数;基于粒子滤波跟踪的姿态设计了模型直线和图像直线快速对应方法;利用M-估计实现了目标姿态的优化估计;利用重要性采样方法将优化姿态有效地融合到了粒子滤波框架。另外根据预测的目标位姿定义了图像动态感兴趣区域(ROI),极大地减少了特征检测和搜索的时间。实验表明,所提方法能够实现复杂环境下自由移动目标的快速跟踪和位姿的高精度解算,相比已有方法,所提方法在跟踪精度,计算效率以及稳健性上均有优势。