一种基于视觉的飞行器接近角估计方法

提出了一种基于图像序列的飞行器接近角的估计方法.飞行器的接近角对于飞行器的着陆来说是一个非常重要的参数,是指飞行器在着陆时的飞行轨迹与地平面之间的夹角.飞行器在着陆时近似作平移运动,在这种情况下,图像上的极点称作FOE(focus-of-expansion),地平面的消失线被称作Horizon.首先给出了从已标定的图像序列中提取FOE和Horizon的方法,然后由这两个参数估计出飞行器的接近角.模拟实验和真实图像实验表明该方法是可行的.     

单幅图像测量的一种新方法

本文方法表明,由一空间平面(参考平面)与其图像间的单应性矩阵(Homography)不仅 此参考平面上的距离可以测量,而且可以测量与此参考平面垂直的平面上的距离.同时,分别位 于两平面上的点间的距离也可以测量.这样就可以得到关于场景的更多的几何信息,此结果是在 前人的基础上又向前跨了一步.另外,本文提出一种新的基于平面单应性矩阵的摄像机标定方 法.模拟和真实图像试验均表明本文方法是可行的,并得到了令人满意的结果.     

三视校正的理论及鲁棒性算法

主要讨论两方面的工作.首先,对三视校正问题进行理论分析,给出了校正后图像的基本矩阵与其约束条件之间的关系,讨论了三视校正过程中的6个自由参数的几何含义.这些结果为处理校正过程中带来的图像射影畸变提供了理论根据.其次,在RANSAC(random sampling consensus)框架下,提出了一种鲁棒的三视校正算法.与传统的校正算法不同,该算法不再只依赖于基本矩阵,而是直接利用了原始匹配点的信息.这种基于点的方法有两个优点:一方面,由于噪声的干扰,基本矩阵往往估计得不够准确;另一方面,由于基本矩阵的评价准则与校正结果的评价准则不同,即使从好的基本矩阵出发,也未必能获得好的校正结果.大量的模拟和真实图像实验表明,该算法具有很强的抗噪声及抗错误匹配的能力,能够获得令人满意的校正效果.     

基本矩阵的5点和4点算法

基本矩阵(Fundamental Matrix)是两幅图像之间的基本约束,在摄像机标定和三维重建 中起着至关重要的作用.本文证明,当摄像机在两幅图像之间的运动为纯平移运动时,给定5对 图像对应点,如果其中的4对对应点为共面空间点的投影(称为共面对应点),则可以线性确定基 本矩阵.另外,如果摄像机不是5参数模型(完全针孔模型),而是4参数模型(畸变因子为零),则 此时仅使用该4对共面对应点即可线性确定基本矩阵.据我们所知,这些结果在文献中还没有类 似的报导.     

基于平面与直线的仿射重建

首先给出了无穷远平面的单应矩阵以及仿射重建算法，然后从数学上严格证明了下述命题：在变参数模型下，如果场景中含有一张平面和一对平行直线，或者场景中含有两张平行平面，则从两个平移视点下的图像均可以线性地对场景进行仿射重建；文章同时指出：如果场景中包含一对平行平面和一对平行直线，则从两个一般运动视点也可以线性地重建场景的仿射几何．大量的模拟和真实图像实验表明，该线性仿射重建算法是正确的，同时具有较高的重建精度和鲁棒性．     

针对大规模点集三维重建问题的分布式捆绑调整方法

捆绑调整(Bundle adjustment, BA)是三维重建中的关键步骤,它需要消耗大量的计算时间和内存存储空间.本 文旨在处理三维点数比相机模型数多很多的捆绑调整问题,我们称之为针对大规模三维点集的捆 绑调整(Massive-points bundle adjustment, MPBA)问题.此类问题在对高分辨率图像进行三 维重建时会经常出现.为了高效地解决MPBA问题,本文提出一种分布式的捆绑调整算法.通过基 于三维点集划分的分解方法,原MPBA问题被分成若干子问题.该分解方法不依赖于输入参数的内在 联系,因而分解结果与具体BA问题无关.算法被映射于两个集群上,一个集群有5台计算机,另一个集 群有3台计算机,其中每台机器都配置一块图形处理器(Graphic processing unit, GPU).通过对若 干MPBA问题的实验,与经典捆绑调整算法SBA (Sparse bundle adjustment)相比,本文算法获得了 最高达75倍的加速比,并保持了算法的高精确度.而且,本文算法的两个实现所消耗的单机内存存储 空间,仅为SBA实现的1/7和1/4.     

基于垂线和水平线的机器人自定位方法

对基于垂线和水平线的机器人自定位问题进行了系统的研究,所得主要结论如下：（１）当空间直线都垂直于机器人运动平面时,机器人的位置有向无法线性求解;（２）当空间直线都平行于机器人运动平面时,至少需要三组直线对应对（一组直线对应地由一条空间直线和对应的图像直线构成;垂直直线对应对是指空间直线为垂线的直线对应对;水平直线对应对是指空间直线为水平线的直线对应对）才能线性求解机器人的位置与朝向;（３）当空间直     

一种新的基于主动视觉系统的摄像机自标定方法

摄像机标定是从二维图像取获三维信息必不可少的步骤。该文提出了一种新的基于主动视觉系统的摄像机自标定方法,通过控制摄像机平台作4次平移运动（其中任意3次均不在同一平面上）即可线性地标定摄像机的内参数以及摄像机坐标系与平台坐标系之间的旋转矩阵。同时,还分别给出了利用立体视觉方法和纯极点方法唯一求解摄像机坐标系与平台坐标系之间的平移向量的充要条件。     

基于平面二次曲线的摄像机标定

提出了一种基于平面二次曲线的摄像机标定方法 .该方法只需要摄像机在 2个或 2个以上不同的方位摄取一个含有 3个或 3个以上同心二次曲线的平面模板的图像 ,摄像机和平面模板都可以自由移动 .所提出的摄像机标定方法在求解过程中不需要非线性迭代 ,可以直接获得解析解 .由于该方法利用二次曲线作为标定基元 ,简化了基元对应问题 ,并且精度和稳定性都比较高 .另外该方法原理简单 ,对设备的要求比较低 ,非常适合对计算机视觉不太熟悉的人员使用 .     

P3P问题的多解现象的概率研究

一般情况下,P3P问题可能出现1,2,3或4个解.但是,若3个控制点和摄像机光心这4点共圆,则会出现无穷多组解.利用"蒙特卡洛"方法模拟出P3P问题分别出现1,2,3,4个解的概率为0.9993,0.0007,0.0000,0.0000.结果论证了如下的事实,即在大多数情况下,P3P问题有唯一解.