摘要：采用传统棋盘格进行相机标定时,标定模板旋转角度对角点排序带来较大的影响,针对此设计了一种黑白环扇圆盘标定模板,并提出了与该标定模板相应的角点识别和排序算法。新的标定模板设计中心圆为1/4缺口的黑色圆,以此来消除标定模板旋转给角点排序带来的影响。通过模板区域分割算法实现标定模板的提取;创建圆形检测器剔除Harris算法提取的伪角点;利用向量积和角点几何特性完成角点排序。实验结果表明:该标定模板及其角点识别与排序算法可以有效剔除伪角点,角点排序具有良好的旋转不变性,能够实现自动相机标定。

摘要：设计一种由矩形和圆构成的合作标志;为克服动态环境下拍摄影像的旋转、平移、变形等问题,提出了一种改进的SIFT尺度信息提取方法,通过统计信息量,设定合适阈值去除误差点,根据均值对尺度信息排序,优化尺度信息;将优化后的特征量作为支持向量机(SVM)的输入,经过训练、预测,完成标志识别。与传统HU不变矩、仿射矩(AMI)相比,在清晰、加噪、遮挡等条件下,改进的SIFT尺度信息特征量都具有更高的识别精度。实验表明:利用SIFT顺序尺度进行目标识别的方法在准确性和鲁棒性方面能够满足要求,算法能较准确的进行标志识别。