1 长光卫星技术有限公司, 吉林 长春 130051
2 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春130033
视频卫星利用敏捷姿态性能对地凝视成像, 实现对目标的动态监测。为了消除视频卫星获取时序图像中由探测元件响应差异引起的非均匀性, 获得清晰的图像和准确的辐射信息, 需要针对视频卫星传感器进行相对辐射定标。由于成像机理不同, 基于统计的在轨辐射定标方法并不适用于视频卫星, 提出采用均匀场景的视频卫星在轨相对辐射定标方法, 分别对云层、海洋和沙漠三种典型的均匀场景进行凝视视频成像, 解算相对辐射定标系, 其中, 沙漠场景的处理取得了较好的相对辐射定标系数, 校正吉林一号视频单帧影像。该方法能够有效修复图像缺陷, 图像的非均匀性由3.7%降低至1.2%。
视频卫星 凝视成像 在轨相对辐射定标 均匀场景 video satellite staring imaging on-orbit relative radiometric calibration uniform scene 红外与激光工程
2018, 47(8): 0817003
1 长光卫星技术有限公司, 长春 130051
2 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 长春 130033
3 武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室, 武汉 430079
提出一种基于谱段关联的近红外图像模拟方法, 分析遥感图像成像链路模型, 以及卫星载荷传感器可见光多光谱谱段和全色谱段的关联性, 计算得到了谱段关联系数, 并基于谱段的关联系数生成模拟近红外图像.为了提高近红外模拟图像生成的速度, 利用基于GPU的SIFT算法对全色图像与多光谱图像进行匹配.采用所提方法利用吉林一号光学A星的数据, 生成模拟近红外图像, 单景图像计算时间优于3 s, 该方法对合成真彩色图像和去云去雾均有较好的效果.
遥感图像 近红外图像模拟 谱段关联性 基于GPU的SIFT算法 真彩色合成图像 去云去雾 Remote sensing image Near-infrared image simulation Spectral correlation SIFT algorithm based on GPU Synthesis of true color image Removal of cloud and haze
大连理工大学 机械工程学院, 辽宁 大连 116024
针对工业现场中需要对大型回转类零件直径实现实时、非接触测量的需求, 提出了一种基于相交激光光条的双目视觉测量方法。结合双目立体视觉测量技术与直径测量的几何约束, 采用强度高、方向性强的线型激光构造直径重建的特征信息; 通过向待测零件表面投射相交的激光光条构造用于测量的特征点, 提出了一种大型回转体表面激光光条交点的精确提取方法; 利用摄像机标定结果重建激光光条交点的空间坐标, 进而建立符合直径测量的椭圆模型并计算直径。在实验室环境下进行圆柱件直径测量实验, 实验结果表明, 待测物体的直径测量误差为0.5%, 直径重建时间为1.026 s, 所提出的测量方法为大型回转体直径的实时非接触测量提供可靠的技术手段。
激光光条交点 双目视觉 实时测量 非接触测量 intersections of laser stripes binocular vision on-line measurement non-contact measurement 红外与激光工程
2016, 45(11): 1106006
大连理工大学 机械工程学院, 辽宁 大连 116024
针对摄像机镜头畸变对系统测量精度的影响, 提出了基于纯平移两视图几何的镜头畸变参数标定方法。首先, 分析了机器视觉测量中影响测量精度的主要畸变类型, 建立了镜头非线性畸变模型。然后, 利用射影几何及纯平移两视图几何的固有特性, 构建了四组约束方程用于求解畸变参数。最后, 针对大视场测量时标定板无法有效充满视场的问题, 提出了利用四维电控平台对视场分区域拍摄多组纯平移运动图像的畸变参数标定流程, 利用较小的靶标实现了大视场的镜头畸变参数标定。在实验室验证了本文提出的畸变校正方法的可行性。结果显示: 提出的方法标定精度较高, 标定后图像特征点连线的直线度误差减小了89%, 标定精度及可靠性均满足机器视觉测量的要求。
机器视觉 视觉测量 镜头畸变 图像校正 标定 machine vision visual measurement lens distortion image correction calibration
大连理工大学 机械工程学院, 辽宁 大连 116024
提出了互参考激光光条图像质量评价方法用于检测激光辅助立体视觉测量中的图像质量。分析了立体视觉测量中单幅激光光条图像的灰度分布特性以及左右激光光条图像灰度分布的相关性。利用光条截面灰度分布梯度表征图像清晰度, 并建立了综合考虑单幅图像质量与左右图像相关质量的互参考激光光条图像质量评价方法。然后, 确定质量系数的阈值, 通过分析噪声对光条提取误差的影响, 确定提取误差不高于1个像素的单幅图像质量系数QL, QR∈[0 2, 1), 通过不同表面激光光条投影实验, 确定左右图像相关质量系数QLR∈[0 8, 1)。最后, 在锻造车间进行了现场实验, 重建方形锻件高度为1 747.0 mm和491.3 mm。实验结果显示, 清晰的光条图像质量系数符合确定阈值, 受噪声干扰的光条图像质量系数偏离设定阈值, 验证了本文提出的质量评价方法能较好地反映激光光条图像缺陷。
立体视觉 图像质量检测 互参考图像质量评价 激光光条图像 阈值 stereo vision image quality detection cross-referenced image quality assessment laser stripe image threshold 光学 精密工程
2015, 23(11): 3041