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摄像头图像匹配的正确方法

    透视N点问题是计算机视觉中的一个重要问题。它由对象摄像头坐标空间中已知的给定N个点及其在图像上的投影组成,估计摄像机与点集之间的距离。通过使用一个不寻常的公式,我们提出了一种基于干扰器线性系统分辨率的严格解析解的方法。该解决方案可以立即计算,并很好地适应实时计算机视觉应用。我们的方法足够通用,可用于非线性传感器,如折反射全景传感器。

    为了提高监控定位精度,我们还提供了一种校正几何失真的技术。该算法还校正了内部和外部参数的小误差。如果实施良好,该校正可以实时执行。本文介绍了采用双摄像机系统模拟人类双眼以实现计算机视觉的全过程。考虑到相机拍摄的左图像和右图像之间的相关性,我们可以通过图像屏蔽器匹配推导出两个照片坐标系的相对坐标关系,然后计算相机“看到”的整个场景的三维信息。

    这种方法只需要简单的监控摄像头拍摄条件或设备,适用范围广,具有巨大的应用价值。描述了航空相机的可见光、MWIR、长焦、斜视和聚焦光学系统,本文设计了一种具有公共光路和折反射配置的创新光学系统。该光学系统在可见波段(0.7~0.9μm)的焦距为1.45m,在MWIR波段(3.7~4.8μm)焦距为0.61m,斜视扫描范围为20km~100km。为了满足高海拔环境和实时可变范围环境下对清晰成像质量的要求,该航空相机通过延长后截止长度以增加反射镜来聚焦,然后光学干扰屏蔽器系统的MTF在Nyquest频率下均大于0.4。