摘要：
相机标定过程中,我们将相机参数分为固定参数和可变参数,固定参数主要与透镜组和CCD的自身特性相关,其性质较长时间内是稳定的(甚至可以认为这些值是固定不变的),如CCD中像素间的纵横比或像素的间距等.而可变参数除了包含外部参数,还包含一些内部易变的参数,如CCD的成像中心，焦距及畸变系数等。 阅读全文
摘要：
对于理想边缘模型，需将其离散为Nc×Nc的图像，其中，Nc为模板的维数，一般选取3,5,7。模板维数Nc的大小视具体情况而定，Nc越大，最终计算精度越高，但由模板运算带来的复杂度会相应增加。在离散的情况下，矩的计算为相关运算，即模板与图像灰度相乘。由于四个边缘参数已经求出三个，因此求亚像素级边缘位置只需要采用一个矩模板M00. 阅读全文
摘要：
可变参数的标定主要采用平面模板标定法,但是平面模板标定需要一个比较好的初值,若初值寻则不当,则算法难以收敛或者只能收敛到局部最小,从而大大降低标定的精度.在采用平面模板标定法时,虽先不考虑各种畸变,而是先对所有点代入求解,但由于远离图像中心的像点畸变很大,如将这些点也看做没有畸变的像点代入，显然会加大求解初值的误差。新算法考虑到图像中心附近点的畸变很小，因此可以先利用图像中心附近点求取初值，接下来全面考虑各可变参数的非线性优化计算时就能很快收敛。 阅读全文
摘要：
R,T被称为相机的外部参数，用于确定世界坐标系到相机坐标系的转换，其余参数只与相机本身有关系，被称为相机的内部参数；确定相机内外部参数叫做相机的标定；相机的畸变误差主要分为：径向畸变，偏心畸变，薄棱镜畸变。 阅读全文
摘要：
OFMM和ZOM法所求的角度和l相同，而最终亚像素级边缘定位结果仅仅与和l有关，因此，OFMM和ZOM法的亚像素级边缘定位结果完全一致，另外三种方法获得的边缘角度相同。 阅读全文
摘要：
表面法线是几何体表面的重要属性，在很多领域都有大量应用，eg：在光照渲染时产生符合可视习惯的效果时需要表面法线信息才能正常进行，对于一个已知的几何体表面，根据垂直于点表面的矢量，因此推断表面某一点的法向量方向通常比较简单。然而，由于我们获取的点云数据集在真实物体表面表现为一组定点样本，这样估计点云法向量有两种方法： 阅读全文
摘要：
在计算机视觉中，为了从图像中提取空间物体的三维几何信息，必须建立图像中像点位置和空间物体表面点三维几何位置的互相对应关系。这种对应关系是由摄像系统成像的几何模型决定的。模型中的参数也就是摄像机的参数，一般的，利用摄像机进行二维或三维的扫描，必须先确定摄像机的参数，在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算来确定，而确定这些参数的过程被称为摄像机的标定 阅读全文
摘要：
样本方差,协方差,协方差矩阵 阅读全文
摘要：
图像边界往往存在噪声，在获取亚像素级边缘点后，必须对边缘点进行滤波。本文提出一种基于圆曲率的边缘点滤波方法，这种方法很简单，但是却有很好的滤波效果。 阅读全文