基于归一化算法的一维标定物多相机标定

为了提高多相机一维标定的精度,提出了一种基于归一化算法的分层逐步标定法,由基本矩阵获得射影投影矩阵,进而转换成度量投影矩阵。对标定物图像特征点的坐标进行归一化预处理,以提高标定精度,同时又保持线性方法快速、易实现的优点。在所提标定方法中,一维标定物可自由运动,不受场地环境约束,使用灵活。通过仿真和真实实验,验证了归一化特征点坐标可以显著提高标定结果的精度和稳健性。     

采用空间投影的深度图像点云分割

点云分割是点云处理的一个关键环节,其分割质量决定了目标测量、位姿估计等任务的精确与否。提出了一种采用空间投影的深度图像(RGB-D)点云分割方法,在分析了相机模型、RGB-D数据特征以及图像阈值与目标点云关系的基础上,建立靶标坐标系与点云区域的模型,进一步地结合靶标坐标系和图像阈值,把点云变换至靶标坐标系以突出目标区域、弱化背景区域,并用图像形态学处理所投影的像素值以及分割图像以获得所对应的点云区域。建立3种测试场景以获得3组不同的点云数据,采用4种方法对点云进行分割对比,其中采用空间投影的方法能获得较高的点云分割质量;对空间投影中的膨胀元素、数值与分割质量的关系进行测试分析,结果表明了采用空间投影的方法对RGB-D点云分割的有效性和可行性。