摘要：以无人飞行器下视光学成像平台为研究背景,提出了一种相机半标定的下视图像极线校正方法.先对机载下视摄像机的成像几何模型进行了分析,在此基础上推导出一种新的极线校正单应估计函数,并用最小二乘法估计变换参数.结合惯导参数分析可知:所提出的方法不依赖于基础矩阵的精确求解,且在理论上只须1对同名点即可求解.实验结果验证了该方法校正精度高,校正速度快,且图像变形明显小于经典的极线校正算法.

摘要：为了扩大双目立体视觉的视场范围,提高双目立体匹配的速度和准确度,设计了一种双目全方位视觉传感器(ODVS)立体视觉成像系统,提出了一种基于竖直线的极线校正算法.将两个结构相同的ODVS以上下同轴同向的方式进行组合,得到全景立体视觉空间,分析了双目ODVS的成像特性,实现了一种无需任何专门的标定设备、仅利用场景中与ODVS成像平面垂直的竖直直线(如门框、窗框,墙角线等)来校正其极线的算法.实验结果表明,该算法对双目立体全景视觉成像系统是一种有效的极线校正方法.

摘要：将Seitz方法和Francesco方法结合起来,给出了一种改进的极线校正方法。该方法利用改进的八点算法算出基本矩阵,根据基本矩阵采用Seitz方法计算投影变换矩阵,最后以算出的投影变换矩阵为初值采用Francesco方法对其进行最优化,从而有效地避免了最优化时陷入局部最优的可能,同时又不过分依赖基本矩阵的精度。通过对Francesco方法、Mallon方法和该方法进行对比实验,可以发现该方法具有更高的校正精度,图像的扭曲也比较小。

摘要：为减小计算量,提高匹配效率,首先采用Bouguet算法对待匹配的左右图像进行极线校正,使其极线处于平行对准状态;采用Harris角点探测器提取左图像中的感兴趣角点作为待匹配的特征点;分析最大互相关匹配、最小向量夹角匹配2种准则的不足之处,并针对此问题设计一套逻辑判断程序从2种准则确定的若干候选匹配点中优选出最佳匹配点。实验结果表明,采用逻辑判断程序优选候选匹配点后,双目匹配成功率有了较大提高,达到97%,具有较强的鲁棒性。

摘要：针对双目立体匹配中存在的误匹配、视差场稀疏等不足,提出了一种将区域匹配和特征匹配相结合的块匹配算法。对匹配图像对进行极线校正和限定搜索区域,采用SAD算法进行相似度测量。对小型无人机动平台的双目系统采集的任意一幅图像对用不同大小的匹配窗进行匹配。对结果进行了分析,结果表明了该方法的良好效果及实用性。

摘要：在三维场景图像中,像素色度不均匀会影响图像的视觉表现效果,维持像素色度的均匀分布是提升图像视觉表现效果的有效方法。为满足实际应用需求,大幅提升三维场景图像的视觉表现效果,提出一种基于双目视觉的三维场景图像表面重建算法。首先,确定视觉相机的内参、外参标记结果,通过极线校正双目图像的处理方式,完成基于双目视觉的三维场景图像标定;然后,求解像素代价聚合条件,根据像素节点的三维视差推导图像表面的重建表达式,完成基于双目视觉的三维场景图像表面重建算法的设计。实验结果表明,双目视觉技术作用下,三维场景图像的像素色度呈现出较为均匀的分布状态,符合提升图像视觉表现效果的实际应用需求。