基于新型双轴摇摆直线升降运动校准装置，提出了一种喷管运动视觉测量系统的校准方法。首先，将校准装置提供的摆心、摆角的标准值与视觉测量系统的测量值在空间上对应起来，通过校准装置提供给喷管模型2次不同轴的摆动，推导出视觉运动测量系统的世界坐标系与喷管摆角坐标系之间的位姿关系。然后求解出二者位姿矩阵和平移向量，在视觉运动测量系统中建立喷管的摆角坐标系；通过时间同步系统向校准装置和视觉运动测量系统发送同步时间基准信号和同步触发信号，同步二者的采样时间，实现标准值与测量值在时间上的对应关系，完成摆动动态数据的直接比较。最后对喷管运动视觉测量系统进行了校准实验，分析了喷管在±12°的摆动空间内不同位置的摆心、摆角的测量误差。实验结果表明，在运动范围内摆角的最大测量误差为0.093°，摆心的最大测量误差为0.832 mm。

快速自动对焦是机器视觉和数字视频系统中的关键技术。根据光学离焦成像模型，提出了一种基于微分图像自相关的快速自动对焦方法。首先利用拉普拉斯算子对离焦图像进行无方向二阶微分并求微分图像的自相关，然后从自相关图的环形槽鉴别出光学系统点扩展函数的半径，即离焦图像的弥散斑半径，最后依据离焦图像弥散斑半径与离焦量的几何光学关系推导出光学系统正确的对焦位置。实验结果显示该方法适用了任何目标，能够以较高的精度估计出弥散斑半径，并推导出离焦量，从而实现快速自动对焦。这种算法仅需要2幅离焦图像，相对于传统的基于图像清晰度评价函数的对焦方法，减少了计算量，提高了速度，降低了系统复杂度。

在射影重建问题中,广泛应用的分解算法尽管能够平等地看待所有的图像,但它们要求全部空间点在所有的图像上都可视。为了克服这一限制,该文提出了一种基于分解算法的射影重建方法。该方法迭代地估计空间点、投影矩阵、深度因子和丢失的数据。投影矩阵和空间点通过奇异值分解被求取。深度因子则根据每幅所有图像点构成的行向量生成的线性子空间和与射影重建空间点构成的行向量生成的线性子空间是同一线性子空间的特性被估计出来。模拟数据和真实图像的实验结果表明,该射影重建方法具有重投影误差小、收敛性好和实用性强的特点。

为了解决运动参数光电探测过程中的相机标定问题,制作一种两端及中间各安装一个红外反光标记球的一维标定物。不需要其它复杂标定装置,只要将这种特制的一维标定物在测量空间内多次随意移动并摄取其图像,即可实现标定。算法首先假定主点位于像面中心附近的某个位置,再求出焦距、旋转矩阵、平移向量和比例因子,最后通过评价函数将相机标定转换成寻找两相机最佳主点对的非线性最小化问题。在传统进化策略中引进个体的自我改进系数、个体间距离等概念,提出了求取子代个体间的欧式距离并排序的方法,设计了搜索最佳主点对的改进型进化策略算法。与传统标定方法相比,基于一维标定物的方法克服了多相机场合的遮挡问题,改进进化策略的引入打破了一维标定物需做某种特殊运动的限制,使一维标定物自由运动时相机内、外参数的同时求解成为可能,改进的模拟退火进化策略改善了算法的全局收敛性能并加快了收敛速度。

针对用于大空间运动分析的运动参数光电探测系统中多台高速摄像机的内外参数校准需求,制作了一种两端及中间各安装一个红外反光标志球且两端球距为已知(精确校准)的刚性球杆。将这种特制的刚性球杆在测量空间内多次随意移动,并用多台前端装有红外发光板和滤光片的高速摄像机摄取其图像,即可实现焦距不同的多台摄像机的内外参数校准。假定主点位于像面中心附近的某个位置,通过Hartley改进8点法求出基本矩阵,利用极点和外极线约束线性地求出各台摄像机的焦距。接着,求出本质矩阵,对其进行奇异值分解后得到旋转矩阵和比例因子意义下的平移向量。利用三角法确定刚性球杆两端点的重建坐标和距离,与标准距离对比确定比例因子。最后,通过评价函数将摄像机校准转换成寻找摄像机最佳主点配对的非线性最小化问题,运用改进的模拟退火进化策略迭代求解出最佳主点配对,继而求解出摄像机的其它内外参数。标定实验表明,焦距和主点求解精度达到了0.1 pixel。对比测量实验表明,对长为750.607 mm的刚性杆进行长度测量,标准差达到了0.046 mm。与传统方法相比,本方法扩展到了多台摄像机应用场合并允许摄像机焦距各不相同,不需要对球杆的运动做任何限制,能够同时求解出摄像机内外参数,而改进的模拟退火进化策略改善了算法收敛速度和全局收敛性能。

火箭发动机喷管三维运动参数的测试是对其精确控制的前提,其校准装置是保证测试精度的关键。本文提出了一种能够直接模拟火箭喷管实际运动并提供标准的位置和运动参数的校准装置,用于火箭喷管三维运动测试的静态和动态校准。在分析火箭喷管运动的基础上,设计了一种新型校准装置的结构。该装置主要由基座、升降台、摇摆台以及喷管标准件组成;具有三个自由度,分别为绕X轴和Y轴的摆动,以及Z轴方向的直线移动。应用多体系统运动学误差理论推导了几何误差源影响校准装置的指向误差和摆心位置误差的公式,分析了几何误差的来源。通过仿真得出了指向误差和摆心位置误差在喷管摆动范围内的分布,指出为满足校准精度,对指向误差影响较大的垂直度误差应控制在15″之内,对摆心位置误差影响较大的相交度误差应控制在80 μm以内。

基于人体模型的跟踪方法易于实现视频的运动人体跟踪,而且利用较少的视频帧数即可学习获得人体模型。本文针对给出的视频提出了学习人体模型的学习算法。利用片图模型表示未经学习的人体,改进的隐马尔可夫模型( HMM)模拟人体在视频序列各帧间的运动,并使用机器学习方法对该改进的HMM进行推理,获取改进HMM的参数,从而获得所需的人体模型。学习得到的人体模型由包含颜色信息的各人体肢体模板组成。实验显示只用80～90帧包含有人体运动的序列图像,便可学习得到该运动人体的人体模型。结果表明,该学习框架效果明显,可用于快速学习视频序列中的运动人体模型,且可用于学习一人或多人的人体模型。

为实现大空间复杂工件的准确测量, 精确校准立体视觉系统变得越来越重要。提出了一种利用光学参考棒, 基于单位四元数法的灵活、有效的立体视觉测量系统现场校准技术。该方法以光学参考棒为校准靶标, 以参考棒上的三个共线的距离已知的红外LED作为特征点, 通过在测量范围内不同位置对光学参考棒上特征点成像, 灵活、有效地实现两摄像机之间的外参校准。参数校准过程中, 自动地控制光强, 优化曝光时间, 从而使得不同位置处光点图像的强度一致, 并且可以获得高的信噪比, 提高校准精度。实验结果表明该方法具有相当高的在线校准精度, 在实际应用中能获得很好的效果, 最大测量误差为0.15 mm, 最大标准差为0.11 mm。

提出了一种基于测量与校准功能合一的光学测棒的立体视觉坐标测量系统。采用光学测棒作为成像目标, 通过任意放置的两台摄像机获取测棒上的发光特征点的图像实现被测物体三维坐标的测量, 同时利用测量数据定期对两台摄像机外部方位参数进行校准。深入研究了两台摄像机内部参数和外部方位参数校准过程中的校准件和校准算法的设计, 以及系统测量建模等关键技术, 提出了相应的解决方案, 减小了摄像机内外参数校准及测量模型对测量结果的影响, 提高系统的测量精度。实验结果表明,该系统的最大测量误差为0.11 mm。

为实现大空间复杂工件的准确测量,精确标定立体视觉系统变得越来越重要。为了克服传统立体摄像机标定过程繁复、户外实现困难的弱点,提出了一种基于光学参考棒的灵活、有效的立体视觉测量系统标定技术。参考棒水平和深度方向各有三个距离已知的红外LED作为特征点。通过在测量范围内的不同位置和方位移动光学参考棒,两像机同时捕获参考棒上特征点的图像。基于匹配的特征像点以及对极线约束,利用线性算法和Levenberg-Marquardt(LM)迭代算法快速地标定立体视觉测量系统。两像机之间平移量的比例因子由参考棒上特征点间的已知距离确定。参量标定过程中,自动地控制光强,优化曝光时间,使不同位置处光点图像的强度均一致,可以获得高的信噪比,提高标定精度。实验结果表明,该方法灵活、有效,在线标定能达到很高的精度,将现场标定过程应用到实际的大空间三维测量系统中,测量最大误差为0.18 mm。