西北工业大学自动化学院, 陕西 西安 710129
提出一种在变量投影框架下的多点透视问题求解算法。多点透视问题是确定相机旋转与平移参数的基础问题,广泛应用于计算机视觉、摄影测量、机器人、空间交会以及虚拟现实等场合。相机的旋转与平移参数在变量投影的框架下被分开估计。首先,将平移参数固定,根据Wahba问题的解法求解出最优旋转矩阵;然后,应用奇异值分解导数的计算公式计算当前最优旋转矩阵对平移参数的导数,并由此计算出代价函数对平移参数的导数;最后,针对平移参数,采用Levenberg-Marquardt算法迭代优化代价函数,直到精度满足要求。实验结果证明,本文算法不仅误差较小,计算效率较高,而且具有较大的收敛域。
机器视觉 多点透视问题 变量投影 Wahba问题 光学学报
2018, 38(11): 1115006
西北工业大学自动化学院, 陕西 西安 710129
针对测角误差与定位误差对精度的影响持平的高精度场合, 提出了能够同时考虑测角误差与定位误差的相机姿态估计算法。在传统最小二乘平差相机姿态估计算法的迭代过程中, 将定位误差的协方差投影到单位球面上并与测角误差的协方差融合; 用块松弛迭代法解决投影过程依赖于待估计参数的问题; 用融合后的协方差作为权重构建加权最小二乘平差方程; 从平差方程中解出融合定位与测角误差的相机姿态在当前迭代状态下的估计值。该方法统一了位置测量误差模型与角度测量误差模型, 实验结果表明其可有效应用于导弹发射车定向系统。
机器视觉 姿态估计 定位误差 测角误差 物体空间误差 重投影误差 激光与光电子学进展
2018, 55(9): 093601
针对传统直线段检测算法计算量大、鲁棒性差的不足，本文提出了一种在数字图像中检测直线段的算法.图像梯度对于检测图像中的边缘结构具有重要意义，算法首先求取图像梯度的模值和方向; 然后根据梯度模值伪排序结果采用梯度区域增长方法扩张方向一致的邻域像素，得到的连通像素区域作为直线段候选区域; 最后用外接矩形描述候选区域，其长轴和短轴可作为直线段判定标准，满足判定标准的长轴就是所求的直线段，并用MATLAB对图像进行仿真实验.结果表明：本文算法耗时8.87 s检测出了108条直线段，与传统算法相比,不但耗时降低了17%,而且检测出的直线段增加了16%.
直线段检测 图像梯度 区域增长 外接矩形 Line segments detection Image gradient Region-growing Enclosing rectangle
