采用摄影测量方法对航天器天线面形进行在轨高精度测量，需对大视场角相机内外参数进行实时在轨标定。恒星可作为不变基准辅助在轨相机标定，但需对所拍星图中的星点进行识别得到其星点矢量信息。提出了一种针对大视场角相机所拍星图的快速识别方法：首先，结合标定结果的星图识别策略，提高匹配准确性；然后，基于四颗星星间角距的标签搜索匹配方法，将复杂度减小至线性，实现快速准确匹配；最后，基于反投误差分析的匹配检验方法，避免误识别。实测实验表明：对采集到的2000张星图进行识别，相比于传统三角形星图识别算法，所提方法兼顾了识别速度和识别率，识别率达到99.5%，识别时间减少75%，证明此方法合理有效，可节省存储空间，提高星图识别速度，提高星图识别率，具有很好的实用价值。

摄像机标定在机器视觉系统研究中占据十分重要的部分,为更好更快地标定摄像机,提出一种基于混合粒子群算法的摄像机参数优化方法。用最小二乘法求出摄像机的内外参数,并以此作为待优化参数的初始值;然后以最小距离准则建立目标函数,再利用混合粒子群算法对摄像机参数进一步优化计算,最终获得误差小的摄像机参数。实验结果表明混合粒子群优化算法能够快速、高精度地收敛,可在一定程度上提高摄像机的标定精度。

提出一种基于量子粒子群算法的摄像机标定优化方法。通过MATLAB软件的标定程序快速获得摄像机的内外参数;利用量子粒子群优化算法,建立了目标函数,进一步优化摄像机参数。实验结果表明,所提优化算法收敛快,精度高,能在一定程度上提高摄像机的标定精度。

为实现大型自由曲面工件的高精度快速三维测量, 设计了一种由超大尺度结构光传感器和两轴导轨构成的三维测量系统。结构光传感器在两轴导轨的带动下获取图像, 通过计算得到目标工件的三维坐标。为了将二维图像坐标转换到三维相机坐标, 提出一种线结构光传感器内外参数同时标定的方法。该方法使用准一维靶标进行标定, 通过获取运动机构平移过程中靶标与激光光条的图像, 计算得到线结构光传感器内外参数。实验结果表明, 该标定结果可靠, 系统的测量误差在0.6 mm以内, 满足设计需求。标定过程操作简便, 靶标制作简单, 适合于工业现场标定使用。

针对鱼眼镜头所存在的畸变问题, 提出了基于张正友标定法的一种改进的两步标定法。该方法把作为解析解求解出来的初始参数用非线性最小二乘法进一步完善, 得到了内外参数, 提高了初始数值的鲁棒性, 并把切向畸变作为影响重建精度的考虑因素。实验结果与张正友的方法相比, 改进的两步标定法快速收敛, 并具有1.2σ的精度。

摄像机标定是计算机视觉的关键技术之一。针对现有的标定技术计算过程复杂, 标定物使用不方便等问题, 提出了一种用于双目摄像机自标定的方法, 该方法要求场景中有两组正交的平行直线即可进行标定, 利用其在图像平面上形成的消失点之间的约束关系来建立标定方程, 从而求解出摄像机的内外参数, 再结合双目立体视觉原理标定双目摄像机的结构参数。将该方法在实验室现有设备上进行对比实验。实验结果表明, 该方法简单、有效, 可广泛应用于机器视觉研究、三维重建等多个领域。