数字相机在类似棋盘检校场中的检校方法研究

针对众多非量测单相机的检校方法,通过分析数码相机的误差来源,并考虑相机的内、外方位元素和物镜光学畸变等因素引起的误差,提出一种基于类似棋盘检校场的数字相机检校方法。利用共线方程和二维DLT之间的关系导出了由二维DLT的9个参数表达的主纵线方程,构建同形矩阵,通过不同摄站拍摄目标的多幅影像,求得内、外方位元素的初始值,并由多张影像的空间后方交会求出相机需要检校参数,再由假设检验来检验相机系统参数的显著性。经实例分析表明,利用改进后的方法求解参数的精度满足实际需求,且效率更高。     

数码相机控制点的自动定位检校

为简化控制场相机检校中的人工量测控制点的繁琐工作,提高相机检校精度,本文提出一种方法:只需均匀量测少量控制点的像方坐标获取相机检校初始参数,便可通过动态模板匹配实现单影像相机检校的控制点高精度自动定位检校。实验证明此方法检校精度与人工量测检校精度相近。     

在相机检校中利用无穷远点进行参数分离

大多数的相机检校方法包括GoldStandard算法都是基于点信息同时需要考察所有的检校参数。与此不同,我们提出一种新的检校方法,这种方法利用直线的定向信息,并且将此问题分离成两个更简单的部分。即单一影像线和其灭点间的平移最小化的问题。和前面的方法不同,我们不需要平行线对。此外,灭点的不变特性意味着通过单纯的平移而联系起来的多幅图像可以用来增大检校数据集合的规模而不必增加考察参数的数目。我们将这种方法与基于灭点的方法和GoldStandard算法进行比较,实验表明这种方法具有更好的结果。     

一种无需控制信息的智能手机自检校方法

传统的相机检校方法受限于高精度的三维检校场或已知空间结构的检校模板,针对这个问题,在分析智能手机成像特征的基础上,提出一种无需控制信息的相机检校方法。该方法主要包括两个步骤:首先按3×3模式采集影像数据,选取基准影像,分别与其他影像进行相对定向以构建单元模型,通过比例系数进行模型连接后建立自由网模型,将所有摄站点、物方点坐标纳入到统一的基准影像坐标系中;然后以选择的基准影像为参考,并考虑附加参数模型,进行自检校光束法自由网平差,解算其余影像相对于基准影像的方位元素以及附加参数,从而完成相机的检校。实验结果表明,该检校方法是有效的,可显著提高测量的精度。     

顾及子影像拼接参数的自检校模型

针对利用多个面阵CCD组合形成较大像幅的大面阵数字航摄相机,提出将子影像拼接参数引入到共线方程中,形成顾及子影像拼接误差的自检校成像模型,并给出利用该模型进行光束法区域网自检校空三数据平差处理,整体得到稳定可靠的子影像拼接参数估值解的算法流程。对一款国产数字航摄大面阵复合相机进行了子影像几何拼接定位试验,效果良好。     

基于平面灭点的相机检校

本文介绍一种应用平面灭点的简单而且高精度的相机检校技术。根据灭点的几何模型和正方形平面模型,找出介于灭点和焦距间的两个约束,依据这两个约束,计算闭合式焦距解决方案。最后,非线性最佳化技术用来精炼参数。计算机模拟和真实数据用来测试此技术。     

玉兔号月球车全景相机的正交变换投影模型

玉兔号安装了一对全景相机,全景相机使用的镜头设计为视场小的长焦距镜头,这种镜头的光线束入射角较小,若采用传统的透视投影模型进行相机检校可能会造成法方程式系数矩阵的病态。针对这一特点,本文提出一种基于正交变换模型的相机检校方法,通过真实数据试验证明,该方法具有很高的精度和稳定性,可以用于对玉兔号月球车的全景相机进行检校。     

基于大比例尺航空影像共面约束条件的相机自检校方法

提出了基于大比例尺航空影像共面约束的相机自检校方法,该方法使用所有立体像对同名点基于共面约束对相机的内方位元素及畸变系数进行解算。首先进行航空影像同名点匹配,构建立体像对;然后基于共面约束使用直接解法和迭代优化进行相对定向,解算相机位置与姿态;最后使用最小二乘优化方法解算相机内方位元素和畸变系数。对于高分辨率大尺寸航空影像,图像中心及边缘的畸变差异较大,为了进一步提高解算精度,对图像进行网格区域划分解算畸变。使用大比例尺航空影像进行解算能真实精确反映航空摄影测量时所获取图像的相机参数和畸变系数,避免检校环境与使用环境不同解算得到的相机畸变参数不能真实反映所获取影像的畸变问题;使用所有同名点解算,避免由于选择不同特征点或控制点对检校精度的影响;通过区域网格划分,进一步提高了解算精度。对检校结果进行了分析,该方法精度较高,与基于室外检校场的精度相当,能真实精确反映航空摄影测量时所获取图像的相机参数和畸变系数,提高了三维重建的精度。     

GNSS约束的长航带无人机影像自检校方法

相机自检校直接决定无人机影像空三的精度。沿输电线路走廊采集的长航带结构无人机影像是一种典型的退化配置,对其自检校容易出现“碗状”效应。为解决该问题,传统方法往往依赖较多控制点,而提出的自检校方法仅需一个控制点。首先研究经典物理模型和最新的数学模型;然后在增量式SfM(structure from motion)框架下,设计了一种联合无人机影像相机检校参数初始化和高精度差分全球导航卫星系统（global navigation satellite system, GNSS)位置信息辅助的相机自检校方法。利用两个实验区域不同采集模式下的4组无人机电力走廊影像进行无控制约束以及单个控制点约束的相机自检校实验。结果表明,提出的相机自检校策略在无控制点约束时,可以有效缓解长航带结构空三的“碗状”效应,减轻模型的弯曲程度,提高自检校空三的绝对精度;单个控制点约束自检校时,水平和高程精度均优于0.06 m。与当前主流开源和商业软件对比,该算法能够得到相当或更高精度。     

相机畸变的混合模型迭代检校法

严格的相机检校是进行高精度测量和三维模型重建的基础。本文通过模拟理想影像并对之加入各种畸变,针对相机平面畸变检校模型中的径向、偏心和平面内3种畸变进行了探讨,结果发现同时考虑径向、偏心和线性3种畸变的物理检校模型要优于只考虑其中某一种或两种畸变的物理检校模型;试验结果同时表明现有物理检校模型并不能完全消除影像畸变;针对物理检校模型不能完全消除影像畸变的问题,本文引入数学检校模型（切比雪夫多项式）,并提出物理检校模型和数学检校模型混合迭代检校的思想,通过模拟影像试验验证这一方法比单一使用物理模型或数学模型更能有效地降低影像畸变;最后本文对运动相机GoPro影像检校试验进一步验证了提出的混合模型迭代检校法能够更好地检校影像畸变。     

空间序列影像共面条件的非量测相机标定方法

针对非量测相机应用于摄影测量和计算机视觉中存在畸变较大、内方为元素未知等问题,该文为了提高相机标定的灵活性和稳健性,根据立体像对间各同名光线相交的共面条件,推导了顾及6个相机参数和5个相对方位元素共计11个参数的共面条件方程线性化表达式,设计了利用空间序列影像共面条件的非量测相机标定方法。该方法无需外部标定物,可在标定相机参数的同时,解算出各相邻影像之间的相对方位元素值。采用由无人机获取的空间序列影像进行了非量测相机标定实验,得到了与标准检校场一致的标定结果,验证了本文方法的有效性。     

普通数码相机的分步检校

为使相机检校过程简单化,本文提出一种分步骤的相机检校方法。即基于延伸焦点的原理标定相机的主点;基于直线求解影像几何畸变系数;对影像进行畸变改正后,利用简单的三角形相似原理,求解相机的主距。     

附加约束条件的光束法区域网平差在四拼数码航空相机平台检校中的应用

介绍了针对四拼数码航空相机的附加约束条件光束法区域网平差原理,包括计算四拼相机外方位元素,并同时计算四台子相机的相对位置关系,获取四拼相机平台检校参数。实验结果表明采用这种方法计算出来的平台检校参数精度高,生成的虚拟影像拼接效果好,测图精度满足大中比例尺地形图规范要求。     

相机检校的迭代处理方法

对相机光学畸变精确检校是提高摄影测量精度的手段之一。常规的相机检校方法一般是利用检校场,对相机检校模型的畸变系数进行估算进而校正相机畸变误差。由于引起各类相机畸变的原因千差万别,目前尚无法找到能对各类相机都适用的理想模型。为此,本文在对现有相机检校模型进行分析的基础上,提出了一种相机检校迭代处理的思路。首先,利用现有条件快速建立简易的室外检校场。其次,利用现有相机检校模型按照迭代处理的思路通过多次应用检校模型进行迭代检校来消除影像畸变。最后,在无控制点情况下,结合自由网平差理论进行无控制点的相机迭代检校处理。本文通过对两种非量测相机进行检校试验,比较分析了常规检校方法和迭代检校方法。试验结果表明,本文提出的相机检校迭代处理的思路能在常规检校方法的基础上进一步提高非量测相机检校的精度。     

车载全景影像的严密拼接方法研究与实验

文中总结了基于特征的全景影像拼接方法的优缺点,此类方法在特征提取与匹配过程中存在速度慢、要求相邻影像有明显的特征地物、对影像间的重叠度要求较高等问题;针对以上主要缺点和不足,参考基于航空组合相机的影像拼接方式,采用一种基于相机检校参数的全景影像拼接方法。     

高分三号SAR影像广域范围联合几何检校技术

在获取广域范围雷达遥感正射影像图时,需要对区域内每景SAR影像进行几何参数修正,提高SAR影像的定位精度。但在广域范围进行控制点的选取和影像的逐一修正,其工作量巨大,严重影响了SAR影像分析应用的效率。对此,本文提出了一种广域范围联合几何检校方法。该方法在R-D模型的基础上,首先利用少许SAR影像计算其独立的系统级检校参数,其次去除系统级检校参数中大气延迟分量的影响,然后依据最小二乘平差原理获取最优的系统级检校参数,最后利用最优的系统级检校参数对所有SAR影像进行几何检校处理。论文采用覆盖中国中东部地区的32景GF-3SAR影像进行联合几何检校试验,检校后的SAR影像定位中误差优于9 m。试验结果表明:该方法能够提高GF-3 SAR影像几何检校的精度,验证了其有效性和可行性。     

平面约束单目序列影像解析方法

针对目前单目监控相机参数与方位元素未知、影像解析方法适用性不强等问题,该文提出一种基于平面约束的单目像机序列影像解析方法。首先以移动三维检校场为基础建立物方坐标系,并用其检校单目监控像机;然后结合视场中的平面元素对直接线性变换(DLT)反变换方程进行约束,利用平面约束DLT反变换方程求解目标物方点位坐标;最后根据监控像机的像机参数和方位元素不变的特点,进而解析序列影像,为单目影像解析提供了新思路。该文最后以一起实际交通事故的监控影像解析为例,验证了该方法的可靠性和实用性。     

双目序列影像三维运动参数确定

结合立体视觉的特点．介绍了一套双目视觉系统与完整的、由双目序列影像确定场景中目标运动信息的方法。其主要步骤包括相机检校、运动与立体影像的匹配、运动前后三维特征点的对应以及运动参数的求解。并给出了从真实双目序列影像中获取物体匀速直线运动和匀加速直线运动参数的实验结果。     

相机三维检校场的精密测量与稳定性分析

为满足摄影测量中相机检校的需要,选用一种室内相机检校场的精密测量方法与实验分析方法,对相机检校场进行检校。根据山东科技大学室内三维检校场中标志点的排列规则,点数众多的实际分布特点,选用高精度的经纬仪测量系统,选取最佳的仪器和基准尺摆放位置对检校场内的标志点进行测量。利用统计检验的方法对标志点点位的稳定性进行分析,判断出标志点稳定可以满足相机检校的需要。     

整体最小二乘法在非量测型相机检校中的应用

目前,非量测数码相机已广泛应用于摄影测量等领域,相机内外方位元素始终是摄影测量计算的基本数据,关系着后续生产成果的质量。针对传统的相机检校中,采用最小二乘平差估计对直接线性变换算法进行求解,进而求解相机内方位元素和畸变参数等相机内部参数,未顾及物方控制点坐标误差的问题,文章引入以变量误差模型为基础的整体最小二乘平差方法计算单应性参数,求解畸变参数、内方位元素等参数。其同时顾及了观测向量和系数矩阵的偶然误差,建立的模型更加严密、更加合理。实验结果表明,在计算焦距、主点偏移量等参数时,采用整体最小二乘平差方法比最小二乘平差方法计算精度更加提高。