-
公开(公告)号：CN110956661A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911154067.X
申请日：2019-11-22
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于图像处理和计算机视觉领域，公开了基于双向单应矩阵的可见光与红外相机动态位姿计算方法。通过提取并匹配红外图像和可见光图像上的直线特征来计算红外图像和可见光图像之间的变换矩阵。在红外图像上检测Harris角点，然后根据变换矩阵计算检测出的Harris角点在可见光图像上的初始对应，并在初始对应周围检测Harris角点作为最终对应。之后在可见光图像上做同样的操作。提高了红外特征点与可见光特征点的匹配数量和匹配效率，从而更有效地对红外相机和可见光相机进行联合自标定。
-
公开(公告)号：CN110910456A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911152551.9
申请日：2019-11-22
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于图像处理和计算机视觉领域，涉及基于Harris角点互信息匹配的立体相机动态标定算法。所述方法包括下列步骤：第一步：Harris角点检测。第二步：基于互信息的角点匹配。第三步：原图校正：输入上一步得到的匹配的左右角点以及红外双目相机各自内参和原来的外参，计算左右两图的角点经过去畸校正后的坐标。第四步：判断角点覆盖区域：将图像分成m*n个格子，如果角点覆盖到所有格子，则进行下一步，否则继续拍摄图像，提取角点。本发明解决了由于温湿度、震动等因素造成红外双目相机位置关系的改变，具有速度快、结果精确、操作简单等优点。
-
公开(公告)号：CN110969667B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201911152421.5
申请日：2019-11-22
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了基于边缘特征的多光谱相机外参自校正算法，属于图像处理和计算机视觉领域。由于可见光相机和红外相机属于不同模态，因此直接提取特征点做匹配得到的满足要求的点对比较少。为了解决这个问题，本方法从边缘特征入手，通过边缘提取和匹配找到红外图像在可见光图像上的最佳对应位置。这样就缩小了搜索范围，增加了满足要求的匹配点对数，从而更加有效的对红外相机和可见光相机进行联合自标定，操作简便，结果精确。
-
公开(公告)号：CN110969670B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201911154076.9
申请日：2019-11-22
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于图像处理和计算机视觉领域，涉及基于显著特征的多光谱相机动态立体标定方法。所述的联合自标定方法步骤如下：第一步，将原图根据红外相机和可见光相机各自内参和原来的外参进行去畸变和双目校正。第二步，基于直方图对比度方法对红外图像和可见光图像分别进行显著性检测。第三步，在红外图像和可见光图像分别提取特征点。第四步，对上一步提取的特征点进行匹配。第五步，判断特征点覆盖区域。第六步，修正标定结果。本发明解决了由于温湿度、震动等因素造成红外相机和可见光相机位置关系的改变。具有速度快、结果精确、操作简单等优点。
-
公开(公告)号：CN110910457B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201911153312.5
申请日：2019-11-22
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明属于图像处理和计算机视觉领域，涉及基于角点特征的多光谱立体相机外参计算方法。本发明通过对图像进行Harris角点检测以及匹配来解决由于温湿度、震动等因素造成红外相机和可见光相机位置关系的改变。此外，由于可见光相机和红外相机属于不同模态，因此直接提取特征点做匹配得到的满足要求的点对比较少。为了解决这个问题，本方法不仅对红外原图进行角点检测，还对红外图像的灰度直方图均衡化后的图像也进行了角点检测，这样增加角点数目，从而更加有效的对红外相机和可见光相机进行联合自标定，操作简便，结果精确。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110880191B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201911152762.2
申请日：2019-11-22
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于图像处理和计算机视觉领域，涉及基于直方图均衡化的红外立体相机动态外参计算方法。由于红外相机的成像与可见光相机的成像不同，直接提取特征点做匹配得到的满足要求的点对比较少。为了解决这个问题，本发明通过提取左右红外相机各自的特征点并进行匹配，并根据这些特征点对原有的标定结果进行修正。此外，为解决特征点不足的问题，我们不仅对原图进行特征点提取，还对灰度直方图均衡化后的红外图像进行特征点提取。本发明解决了由于温湿度、震动等因素造成红外双目相机位置关系的改变。具有速度快、结果精确、操作简单等优点。
-
公开(公告)号：CN111080709A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911153778.5
申请日：2019-11-22
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了基于轨迹特征配准的多光谱立体相机自标定算法，属于图像处理和计算机视觉领域。通过提取并匹配物体运动轨迹获取最佳匹配点，并据此对外参进行修正。相比于普通方法，使用运动物体的轨迹作为自标定所需的特征，使用轨迹的优点是因为其具有良好的跨模态鲁棒性；此外直接匹配轨迹还节省了特征点提取和匹配步骤，具有操作简便，结果精确等优点。
-
公开(公告)号：CN110992409A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911153769.6
申请日：2019-11-22
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于图像处理和计算机视觉领域，涉及基于傅里叶变换配准的多光谱立体相机动态配准算法。所述方法第一步，将原图根据红外相机和可见光相机各自内参和原来的外参进行去畸变和双目校正。第二步，傅里叶变换配准。第三步，在配准后的红外图像和可见光图像上分别提取特征点。第四步，对上一步提取的特征点进行匹配。第五步，根据第二步和第三步的结果计算配准后的红外图像特征点对应于红外原图像的特征点。第六步，判断特征点覆盖区域。第七步，修正标定结果。本发明根据配准之后的结果进行匹配，可以有效利用可见光图像和红外图像之间的位置关系，从而更加有效的对红外相机和可见光相机进行联合自标定，操作简便，结果精确。
-
公开(公告)号：CN110969669A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911153787.4
申请日：2019-11-22
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了基于互信息配准的可见光与红外相机联合标定方法，属于图像处理和计算机视觉领域。通过提取并匹配特征点来对外参进行修正。为了缩小特征点的匹配范围，在特征点检测之前，本发明通过互信息来对红外图像和可见光图像进行配准。根据配准之后的结果进行匹配，可以有效利用可见光图像和红外图像之间的位置关系，从而更加有效的对红外相机和可见光相机进行联合自标定，操作简便，结果精确。
-
公开(公告)号：CN110880191A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201911152762.2
申请日：2019-11-22
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于图像处理和计算机视觉领域，涉及基于直方图均衡化的红外立体相机动态外参计算方法。由于红外相机的成像与可见光相机的成像不同，直接提取特征点做匹配得到的满足要求的点对比较少。为了解决这个问题，本发明通过提取左右红外相机各自的特征点并进行匹配，并根据这些特征点对原有的标定结果进行修正。此外，为解决特征点不足的问题，我们不仅对原图进行特征点提取，还对灰度直方图均衡化后的红外图像进行特征点提取。本发明解决了由于温湿度、震动等因素造成红外双目相机位置关系的改变。具有速度快、结果精确、操作简单等优点。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
20
records
(took 0.022 seconds)
