红外与激光工程
2022, 51(7): 20210611
红外与激光工程
2022, 51(6): 20210950
光子学报
2022, 51(11): 1112001
西安理工大学机械与精密仪器工程学院,陕西 西安 710048
普通靶标用于相机标定时需要保证其在各角度成像的完整,靶标占相机视场比例较小,相机标定精度低,且变焦测量中相机视场改变,标定精度进一步降低。理论分析了单应矩阵的特点,发现从各角度拍摄的靶标图片中靶点不完全相同,这不影响单应矩阵的计算和相机标定。结合仿真分析,设计了一种定向分层靶标,第一层设计定向标志点,靶点向外层逐渐增大,针对不同的视场采用不同范围的层,靶点在视场中所占比例一直较大,确保相机标定精度。提出基于共线原理和射影变换结合的靶点匹配方法,只要靶标的定向特征点出现在图片中,即能实现靶点识别与匹配,进而提高靶标使用的灵活性和相机标定效率。实验结果表明,定向分层靶标的靶点识别与匹配方法准确有效,不受靶标部分靶点缺失的影响;使用该靶标可以提高相机标定精度,且标定精度不受相机视场改变的影响。
测量 相机视场 单应矩阵 定向分层靶标 共线原理 靶点匹配 光学学报
2022, 42(16): 1612004
1 中国人民解放军陆军工程大学,a.研究生院
2 中国人民解放军陆军工程大学,b.野战工程学院,南京 210000
针对特征点较少时网格运动统计(GMS)算法存在误匹配集中、鲁棒性差等问题,提出一种基于特征匹配质量评价的GMS特征匹配改进算法。该算法不依赖于增加特征点数量,而是通过引入特征匹配质量因子,依据高质量匹配对计算单应矩阵,剔除误匹配提高匹配准确性,因此具有更好的实用性。实验表明,该算法不仅有效地解决了GMS 算法中特征点较少时误匹配集中的问题,而且对特征点数量依赖性更小,算法运行时间相比ORB+RANSAC缩短约 30%,算法具有更高的鲁棒性、准确性和实时性。
特征匹配 误匹配剔除 质量因子 单应矩阵 GMS算法 feature matching mismatching rejection quality factor homography matrix GMS algorithm
1 南京航空航天大学机电学院, 江苏 南京 210016
2 南京景曜智能科技有限公司, 江苏 南京 211100
为提高标定精度,提出一种基于直线空间变换的光平面标定方法。首先利用互相关模板与5点滑动平均法提取激光条纹中心,然后采用正交回归法拟合图像中的光条直线方程。通过平面单应性变换获得靶标面光条直线方程,进一步再将靶标坐标系中的直线方程转换成Plücker矩阵形式。根据位姿转换关系得到相机坐标系下的直线方程,并建立超静定线面共面约束方程组,使用奇异值分解(SVD)求解光平面方程参数。所提方法测量的标准台阶块长度方均根(RMS)为0.065mm,平均误差小于0.030mm,圆柱直径的测量平均误差与RMS小于0.050mm。结果表明,利用光条自身整体信息拟合光平面,所提方法可实现较高的标定精度且标定过程简单,同时避免对每个特征点进行单独求解。
测量 机器视觉 光平面标定 Plücker矩阵; 单应性矩阵 线结构光 图像处理 激光与光电子学进展
2021, 58(2): 0212001
提出通过构造光刀平面,采用单应性矩阵的计算方法,完成线结构光系统标定。该方法通过在相机景深范围内平移标定靶,获取不同位置的光刀图像和靶标图像,从同一位置的两幅图中提取出特征点图像,构成一个光刀平面。按照相机针孔成像模型,可以建立光刀平面与相机系统的单应性矩阵关系,并计算出该矩阵,从而完成标定。在测量时,只需根据提取出的光刀图像像素坐标,结合单应性矩阵即可得到待测物体坐标,再结合平移设备,便可完成对整个物体的测量。实验证明,线结构光系统标定最大残差小于0.05 mm,标准差小于0.02 mm,两个面之间的测量距离相对误差低于1.3%。整个系统标定过程简单,适用于快速标定线结构光系统和工业化测量。
机器视觉 线结构光 单应性矩阵 标定 光刀平面 machine vision line-structured light homography matrix calibration light plane
烟台大学计算机与控制工程学院, 山东 烟台 264005
线结构光视觉测量系统参数标定是三维测量应用的首要步骤,其中光平面特征点的稳定获取最为关键。针对平面标靶的特点和基于交比不变定理获取特征点方法的不足,提出一种高效的基于相机投影矩阵和单应矩阵的标定法。首先,通过平面标靶特征点与其世界坐标对应关系计算出单应矩阵,然后根据相机投影矩阵和单应矩阵一次计算出光平面和标靶的交线上所有特征点。实验结果表明,本文方法可以利用所有的特征点,稳定性好,易实现,能达到需要的精度。
机器视觉 线结构光 交比不变原理 单应矩阵 投影矩阵 激光与光电子学进展
2019, 56(22): 221505