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公开(公告)号：CN109345587B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201811017301.X
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于机器视觉领域，公开了一种基于全景与单目视觉的混合视觉定位方法，包含如下步骤：组成混合垂直立体视觉，使用平面棋盘格标定，得到全景相机与普通视觉相机的内部参数；在混合垂直立体视觉中，统一化为球面统一投影模型，根据全景与普通视觉的共同方位对全景有效坐标系转换得到新的全景方位坐标系；根据立体标定结果，得到旋转矩阵与平移矩阵；利用旋转矩阵与平移矩阵对混合垂直立体视觉立体校正，得到垂直视差，再根据混合垂直立体视觉系统的三角测量公式确定目标点的三维位置坐标信息。本发明保证全景视觉的大视场，弥补了全景相机分辨率低且不均匀的劣势，解决了混合视觉中立体标定的问题并将混合视觉定位通用化。
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公开(公告)号：CN111445504A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010217655.X
申请日：2020-03-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于图像序列的水对空畸变校正算法，包括：计算图像序列的均值获取一帧均值图像作为图像配准的基准图像；采用图像去模糊的方法来解决这一问题，基准图像完成图像模糊之后，为了估测图像畸变矩阵，本发明采用了一种非刚性图像配准方法。为了优化配准方法，采用L-BFGS优化方法。L-BFGS是一种基于BFGS的改进方法。对于无约束优化，它是有限记忆的准牛顿。L-BFGS方法通过用来自最后迭代的信息近似逆Hessian矩阵来迭代地找到最小化值。在估计畸变矩阵之后，可以基于2D插值来恢复畸变的图像序列。本发明在实现图像畸变的同时，较现有算法对畸变图像恢复质量进一步提高，可以实现各种波形扰动下产生的畸变图像的恢复。
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公开(公告)号：CN109345587A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811017301.X
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于机器视觉领域，公开了一种基于全景与单目视觉的混合视觉定位方法，包含如下步骤：组成混合垂直立体视觉，使用平面棋盘格标定，得到全景相机与普通视觉相机的内部参数；在混合垂直立体视觉中，统一化为球面统一投影模型，根据全景与普通视觉的共同方位对全景有效坐标系转换得到新的全景方位坐标系；根据立体标定结果，得到旋转矩阵与平移矩阵；利用旋转矩阵与平移矩阵对混合垂直立体视觉立体校正，得到垂直视差，再根据混合垂直立体视觉系统的三角测量公式确定目标点的三维位置坐标信息。本发明保证全景视觉的大视场，弥补了全景相机分辨率低且不均匀的劣势，解决了混合视觉中立体标定的问题并将混合视觉定位通用化。
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