1 深圳市智能光测与感知重点实验室，广东 深圳 518060
2 深圳大学物理与光电工程学院，广东 深圳 518060
3 国防科技大学空天科学学院，湖南 长沙 410073
4 图像测量与视觉导航湖南省重点实验室，湖南 长沙 410073
5 深圳市鹰眼在线电子科技有限公司，广东 深圳 518114
变形测量是大型工程建设与运维的基础性、常规性任务，是实验力学、结构健康监测学科最重要的内容之一，现有测量方法难以精准高效经济地实现大型工程结构大尺度高精度测量需求，迫切需要建立新的测量方法和技术。近年来，以摄像机/照相机为传感器的摄像测量理论手段具有非接触性、精度高、成本低等优势，被逐步应用于各种工程结构测量中。本文结合本团队的相机网络测量方法与系统，综述了单相机、多相机摄像测量系统，介绍了多相机系统的图像采集、相机标定、特征提取与跟踪、变形计算等关键算法，论述了摄像测量技术在长期监测和快速检测领域的相关应用，以及系统稳定性的主要影响因素，最后对大型工程结构静动态变形摄像测量方法与技术的成果和问题进行了总结，并展望了其未来发展趋势。
大型结构 变形 静动态 摄像测量 多相机系统 激光与光电子学进展
2024, 61(1): 0112001
1 中国民航大学航空工程学院，天津 300300
2 中国民航大学电子信息与自动化学院，天津 300300
3 天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室，天津 300072
针对现有多相机系统在无公共视场时标定过程繁琐问题，提出了一种基于旋转标定板的多相机系统标定方法。首先通过拟合旋转靶标轨迹实现转轴拟合和建立系统坐标系；然后各相机获取单幅完整的靶标图像，使用PnP算法解算相机与转台系统间的位姿关系；接着将转台转角通过罗德里格斯公式转换为靶标旋转前后的旋转矩阵和平移向量；最后使用计算所得的变换关系实现对多相机系统的标定。实验结果表明，本文方法不受限于相机的视场范围，能够快速、自动地标定多相机系统，在测量精度上也满足大尺寸测量需求。
测量 多相机系统 外方位参数标定 旋转标定板 大尺寸测量 激光与光电子学进展
2022, 59(17): 1712002
南京大学电子科学与工程学院, 江苏 南京 210023
单相机是生物单目视觉的直观模拟,而自然界中的生物主要以双目及多目视觉系统实现场景的精确感知。受此启发,研究人员认为可以应用多相机阵列来增强成像质量。通过不同相机的不同传感器和拍摄条件,实现多维多尺度图像/视频的采集,而后利用相机间的匹配实现不同特征域上的计算融合,从而达到重建场景在尺度或维度上的增强。本文以宽视场超高清成像、时空高速视频采集、高动态范围成像及低照度成像为例,详细介绍了已有多相机系统在成像增强方面的应用,归纳总结多相机系统在提高成像时空分辨率、扩大成像视场、丰富成像动态范围等方面的优势。
成像系统 多相机系统 计算成像 成像增强 时空分辨率 动态范围 激光与光电子学进展
2021, 58(18): 1811013
1 国防科技大学空天科学学院, 湖南 长沙 410073
2 图像测量与视觉导航湖南省重点实验室, 湖南 长沙 410073
3 陆军航空兵学院, 北京 101123
4 火箭军研究院, 北京 100089
自动驾驶应用中,基于视觉的相对位姿估计是实现无人驾驶汽车自动定位的核心技术之一。针对单目视觉系统的视场范围较小以及双目视觉系统需要公共视场等问题,提出一种无公共视场的多相机系统相对位姿解耦估计方法。利用场景中远、近点的不同特性对旋转矩阵和平移向量进行解耦估计。对远处场景特征点采用直方图投票法求解相对旋转矩阵,在相对旋转矩阵已知的条件下,对近处场景特征点采用采样高度法求解相对平移。通过仿真模拟和实际实验对所提方法的可行性、鲁棒性和精度进行验证。实验结果表明,所提方法的相对姿态精度优于0.05°,相对平移向量方向精度优于2.5°,具有较高的精度和较好的鲁棒性。
机器视觉 位姿估计 多相机系统 自动驾驶
1 哈尔滨工业大学 航天学院，黑龙江 哈尔滨 150001
2 哈尔滨工业大学 电气工程与自动化学院，黑龙江 哈尔滨 150001
3 上海航天技术研究院 新力动力研究所，上海 201109
针对多相机系统的高精度快速光束法平差问题，提出一种采用法化矩阵降维的多相机快速光束法平差新算法。充分考虑多相机系统中主从相机间的固定位姿参数关系，设置维数为3N (相机个数)×4的系统位姿变换矩阵，根据此矩阵可快速由主相机参数得到每个从相机的参数，并将此变换关系带入光束法平差算法中完成为对从相机位姿的求取。从相机的外参优化算法中便只需要对主相机的外参变化进行更新，由此将所有相机捆绑为一个整体，使雅可比矩阵与法化矩阵的维数相对下降，在一次迭代更新中可以完成对多个相机特征图像的运算，因此算法的精度与速度得到了大幅提高。根据仿真实验与实测实验表明，文中算法的优化精度比传统的光束法平差精度提高到了15.5%，运算效率提升了7.8%，能够满足实际工程的应用需求。
立体视觉 多相机系统 矩阵降维 光束法平差 stereo vision multi-camera system matrix dimensionality reduction bundle adjustment 红外与激光工程
2021, 50(2): 20200156
天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室, 天津 300072
多相机系统的自主定位技术是通过多个相机对空间中的特征点进行观测而恢复出系统自身的空间位姿,借助多相机的大视场克服复杂现场环境影响,提高测量精度。针对多相机系统结构复杂、位姿恢复难度大、耗时长的问题,提出一种使用基于图优化模型的自主定位方法。在求解高效透视n点定位问题得到近似估计位姿的基础上,借助图优化框架对多相机系统与空间控制点的观测问题进行建模,进而将位姿恢复问题等价为最小化重投影误差非线性优化问题。借助近景摄影三坐标测量系统(VSTARS)搭建的控制场和直线导轨搭建的多相机系统,测量和模拟实验结果表明,该方法具有较高的测量精度和较快的运行速度。
测量 室内空间定位方法 图优化 多相机系统 激光与光电子学进展
2019, 56(3): 031202
1 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室, 湖北 武汉 430079
2 武汉大学资源与环境科学学院, 湖北 武汉430079
提出一种基于虚拟大相机的光学遥感卫星多相机系统成像数据的拼接方法,实现多相机影像的高精度拼接。该方法根据各单相机的几何成像模型,构建虚拟大相机的几何成像模型;利用坐标正算、反算过程对各单相机影像进行间接法几何纠正,得到虚拟大相机图像坐标系下的各虚拟单相机影像;将各虚拟单相机影像基于影像坐标信息拼接处理后得到最终的虚拟大相机影像。该方法利用虚拟大相机实现多相机影像的高质量拼接,为后期处理提供了与之相对应的高精度有理函数模型,可用于不同数量、不同分辨率的多相机系统实现全自动智能地面预处理。
遥感 光学遥感卫星 高精度拼接 虚拟大相机 多相机系统 预处理
