1 国防科学与技术大学 航天与材料学院，湖南 长沙 410073
2 中国人民解放军 第二炮兵驻航天科技集团第一研究院型号办公室，北京 100076
对无人机拍摄视频中的地面运动目标提出一种实时检测跟踪算法。该算法利用特征点的对应关系将图像对配准，再对配准图像进行变化检测，根据变化和运动信息检测目标并消除虚警，将检测与跟踪相结合，对目标跟踪失效的情况，能重新正确定位目标，从而获取目标的完整运动轨迹。采用无人机拍摄的地面车辆图像的测试结果表明，算法能有效检测跟踪运动目标，并能达到25 f/s以上的实时处理速度。
计算机视觉 图像配准 无人机 变化检测 目标检测 目标跟踪 computer vision image matching unmanned aerial vehicle variation detection target detection target tracking
国防科学技术大学 航天与材料工程学院，湖南 长沙 410073
提出一种用图像对标定摄像机参数的新方法。传统自标定方法需要先由图像特征计算基础矩阵，该方法则是从图像中提取一组未知长度和长度比的平行直线，以图像中心坐标为主点初值，利用直线的射影不变性先求得摄像机焦距、旋转矩阵和平移向量的初值；再由图像对固有的极线约束来优化摄像机的参数，从而得到高精度的主点、焦距、旋转矩阵和平移向量。使用该方法对图像目标进行三维重建，仿真实验表明：该方法对场景要求较少，原理简单，方法易行，标定摄像机参数精度较高。
光学测量 图像对 自标定 平行直线 几何不变性 optical measurement image pair self-calibration parallel line geometry invariance
国防科学技术大学 航天与材料工程学院,长沙 410073
提出了一种基于空间共面直线从单幅图像进行摄像机自标定的线性方法。本方法结合工程应用实际,直接利用场景的直角信息,根据点的中心投影关系,推导直线的投影关系,基于平面上不平行的3条直线,由单幅图像线性的高精度的标定出摄像机内、外参数。算法用仿真实验和实拍图像都得到了精确、可靠的结果,在精度上明显优于基于共面点的算法。
自标定 共面直线 直角 self-calibration coplanar line rectangular information
国防科技大学 航天与材料工程学院，长沙 410073
跑道直线参数的实时提取是反机场子弹末敏器进行末端修正的前提条件。提出了实时提取直线参数的两步法：通过采用Sobel算子细化边缘的方法来提取图像中的边缘点，计算边缘点的梯度方向直方图，确定最大的响应方向，即跑道的法线方向，同时将梯度方向不在最大响应方向的边缘点剔除；在确定了跑道方向之后，通过采用一维参数的Hough变换法来把跑道的直线参数提取出来。试验结果表明，在保证精度的情况下两步直线提取法计算量小，在DSP芯片上运行，其处理帧频可达到50帧／s，满足了实际的作战要求。
跑道提取 Hough变换 梯度方向直方图 runway extracting Hough transform histogram of gradient's direction
国防科学技术大学 航天与材料工程学院，长沙 410073
提出了一种基于仿射变换重建物体三维结构的新算法。不同于以往的基于仿射变换的重建算法，该算法首先基于新的仿射投影矩阵分解算法得到物体三维结构值及摄像机的外参数信息；其次用光束法平差修正模型误差和提高三维结构的精度。算法用仿真实验和实拍图像都得到了精确、可靠的结果。
仿射分解 初值 光束法平差 三维结构 affine factorization initial value bundle adjustment 3D structure
