传统基于圆阵列标靶的相机标定方法通常把椭圆中心作为控制点坐标，忽略了透视投影造成的畸变，给相机标定引入了系统性误差。针对此，提出了一种基于透视畸变矫正的高精度相机标定方法。首先，利用椭圆中心进行相机粗标定；其次，用粗标定参数求相机纯旋转对应的射影变换，直接对椭圆参数进行变换，求取真实的圆心投影；最后，用真实的圆心投影进行相机精标定。仿真和实验结果证明，所提方法有效降低了相机标定的重投影误差与参数标准差，能满足工业视觉测量对相机标定的简便、高精度的要求。

为实时准确地测量两平面之间的夹角值,根据射影变换原理,提出一种基于同心圆标志的空间平面夹角测量的方法。首先拟合出获取的图像中同心圆标志对应的曲线方程;再依据交比不变及调和比原理,先计算多个消隐点,拟合出同心圆所在平面的消隐线方程,以此确定两平面法线的消隐点;最后,结合已知的相机内部参数解算出两法线间的夹角值,对其取补即可得到两平面间的夹角值。仿真结果说明该方法真实可行。真实图像实验表明,该方法测量的绝对误差小于1°,相对误差不超过1%。该方法仅需已知相机内部参数,对同心圆标志尺寸及拍照位置无特殊要求,具有较高的灵活性,能为夹角测量提供便捷高效的技术方案。

系统参数的标定是结构光三维测量系统工作的基础, 且参数标定的精度直接影响测量的精度, 其中投影仪目前还存在标定过程复杂、精度较低等问题。为解决该问题, 通过投影一组圆阵图案到一块本身带有特征圆的平板上, 并由摄像机拍摄; 基于二维射影变换理论, 通过误差补偿法建立投影仪图像坐标和摄像机图像坐标的对应关系, 利用该对应关系计算获取标定点的投影仪图像坐标; 以标定点的两组图像坐标和世界坐标为初始值, 使用非线性算法对系统进行全参数整体优化, 完成系统的标定。实验验证了系统标定误差最大值小于0.05 mm, 误差均方根小于0.03 mm, 结果表明该方法标定过程简单, 能够有效地提高标定精度, 具有较广的适用性。

垂直视差的存在是影响立体视频观视舒适度的主要因素。为了在不影响水平视差的条件下实现对垂直视差的消减, 本文引入Levenberg-Marquardt(L-M)非线性算法实现变换矩阵的精确求解。首先用抗缩放、旋转及仿射变换的SIFT(Scale-invariant feature transform)特征匹配算法检测出双目图像对的特征匹配点, 然后根据匹配点的坐标位置运用L-M算法计算可消减垂直视差的变换矩阵, 将变换矩阵作用于目标图像, 计算出该视图每个像素点的新坐标位置。实验结果表明: 与利用线性算法求解二维射影变换矩阵的垂直视差消减方法相比, 本文提出的求解方法在垂直视差消减上比该算法提高了约0029 1～0323 2个像素, 对水平视差的影响比该算法降低了约0118 7～1139 1个像素。因此本文提出的方法对垂直视差的消减起到了优化作用。

提出一种基于神经网络的系统标定方法.通过射影变换及误差补偿方法, 建立摄像机图像平面与投影仪图像平面的映射关系, 利用该映射关系和标定点的摄像机图像坐标, 计算得到相应的投影仪图像坐标；建立三层结构的神经网络, 该网络以两个图像坐标为输入, 对应的世界坐标为输出, 训练样本由得到的标定点的两个图像坐标及其世界坐标组成, 采用BP算法训练该网络；训练过程即为神经网络逼近系统模型的过程, 训练完成时, 系统完成标定.实验表明, 与传统的结构光标定方法对比, 本文提出的方法简化了建模复杂度和标定过程, 提高了标定精度, 并具有普遍适应性.

为了提高Camshift跟踪方法在复杂环境下的跟踪性能, 应用被跟踪目标内部各特征像素间的交比不变原理, 提出了一种改进的Camshift跟踪方法。该方法通过分析被跟踪的目标模型, 计算出其内部各特征像素间的坐标关系; 将内部数据间的交比不变量作为所提出的跟踪方法的约束条件, 对跟踪错误的像素点进行校正, 并将跟踪过程中连续两帧图像的内部特征像素间的距离比作为跟踪效果的评判标准。用改进的Camshift跟踪方法分别对标准测试视频内的视频信息和实际拍摄的视频信息进行了测试。结果显示, 该方法在两种复杂环境实验条件下, 跟踪目标的距离偏差都能保持在15 pixel以内, 对单帧图像平均处理时间在20 ms以内。试验结果表明, 该方法对复杂环境下的目标具有良好的跟踪效果, 跟踪性能稳定, 跟踪效率高, 可以满足跟踪系统实时性的要求。

在结构光三维轮廓测量系统中，对参数的标定是测量的首要关键技术，但投影仪参数的标定目前还存在着标定精度低等问题。提出了一种简便、高精度的投影仪标定方法，该方法通过投影圆点图案到一块本身带有圆形标志点的平板上实现。根据射影变换原理建立投影仪图像和摄像机图像的基本对应关系，然后对基本对应关系的误差使用二元四次函数拟合并进行补偿的方法建立两者的准确对应关系，进而获得平板上圆形标志点在投影仪上的准确图像坐标，完成投影仪标定。仿真和实验结果表明，提出的投影仪标定方法有较高的精度，其中实验验证投影仪标定误差最大值小于0.1 pixel，有效值小于0.03 pixel，系统测量精度可达0.06 mm。

为了提高动光式激光切割振镜加工网格之间的拼接精度,首先采用线性插值方法,补偿激光光点在不同区域内两轴的区域系数,再利用射影变换建立任意两个平面之间点的射影变换矩阵,以补偿双振镜的梯形以及菱形畸变,通过上述补偿保证整个扫描场中所有的坐标都符合一个线性的比例关系。将该方法应用于柔性印制电路板的切割,得到的切割精度和效率远高于普通的定光式切割。结果表明,通过以上方法的补偿后,激光切割系统的网格之间拼接精度大幅度提升,达到国外最新同类系统的精度与效率,具有广阔的应用前景。

基于空间变换模型的目标跟踪问题常归结为非线性最小二乘优化问题，射影变换模型的高度非线性使得基于向量空间的优化算法倍显局限。通过李群指数映射将正则射影变换群局部线性化，在内蕴几何优化理论的框架下，结合目标跟踪的具体特点，提出一种无需计算赫森阵的二阶最小化射影变形目标跟踪算法。与基于向量空间和基于李代数参数化的高斯－牛顿两种优化算法作对比实验，结果证实本文算法的可行性和高效性。

提出了一种基于特征圆单目视觉的非接触式飞机舵面角位移标定技术。用一台数码摄像机对固定在飞机舵面上的特征圆进行拍照，经数字图像处理后确定五个特征点的坐标，利用针孔成像和射影变换原理建立物像空间坐标解算模型，计算出特征圆的法线相对方向和圆心的相对位置，舵面角位移由该圆的法线方向确定。仿真结果表明，该方法具有标定过程简单、实时、快速和准确的特点，标定精度可达到0．1°。该技术也可用于航天器上实时测量交会对接时的相对位姿参数。