CN110570354A - 一种基于长条形棋盘格标定板的近景图像拼接方法 - Google Patents

一种基于长条形棋盘格标定板的近景图像拼接方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110570354A
CN110570354A CN201910854817.8A CN201910854817A CN110570354A CN 110570354 A CN110570354 A CN 110570354A CN 201910854817 A CN201910854817 A CN 201910854817A CN 110570354 A CN110570354 A CN 110570354A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
spliced
splicing
calibration plate
strip
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910854817.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110570354B (zh
Inventor
潘玥
董一庆
王达磊
徐聿升
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Hesse Intelligent Technology Co Ltd
Original Assignee
Shanghai Hesse Intelligent Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Hesse Intelligent Technology Co Ltd filed Critical Shanghai Hesse Intelligent Technology Co Ltd
Priority to CN201910854817.8A priority Critical patent/CN110570354B/zh
Publication of CN110570354A publication Critical patent/CN110570354A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110570354B publication Critical patent/CN110570354B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformation in the plane of the image
    • G06T3/40—Scaling the whole image or part thereof
    • G06T3/4038—Scaling the whole image or part thereof for image mosaicing, i.e. plane images composed of plane sub-images
    • G06T5/80—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/33—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T9/00—Image coding
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/32—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving image mosaicing

Abstract

本发明涉及一种基于长条形棋盘格标定板的近景图像拼接方法，该方法包括以下步骤：步骤1：通过覆盖法或安装法使长条形棋盘格标定板与待拼接区域的图像相拼接，得到待拼接原始图像；步骤2：采用图像正视校正算法对待拼接原始图像进行正视校正，得到正视序列图像；步骤3：采用图像几何定位算法对待拼接原始图像进行几何定位，得到每张图像的拼接参数；步骤4：利用每张图像的拼接参数将所有正视序列图像进行拼接，得到最终完整的正视拼接图像。与现有技术相比，本发明具有适用性广，可扩展性强，执行效率高等优点。

Description

一种基于长条形棋盘格标定板的近景图像拼接方法
技术领域
本发明涉及图像拼接技术领域，尤其是涉及一种基于长条形棋盘格标定板的近景图像拼接方法。
背景技术
图像拼接是图像处理领域的重要问题之一，针对常规图像的拼接算法已经较为成熟，但在一些特殊环境下，传统拼接算法可能失效，比如常见的大型基础设施(建筑、桥梁、隧道等)，其特点是结构物表面尺寸大，所以需拍摄一系列图像，表面图像信息熵低，所以图像特征差，且难以做到正视拍摄，因而难以得到完整的正视表面全景图。
图像拼接一般首先进行特征的提取和匹配，进而计算单应性矩阵，进行图像配准，然后将待拼接图像转换到参考图像的坐标系中，完成统一坐标变换，最后进行图像融合重构。
棋盘格多为方形或矩形，一般应用于相机标定。通过识别棋盘角点及坐标解算，可以获得从世界坐标到相机坐标的外参矩阵，以及相机的畸变参数。
在特殊的应用场景，比如低信息熵的近景图像上，由于特征不明显，难以提取到鲁棒的特征点，导致传统图像拼接方法失效。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于长条形棋盘格标定板的近景图像拼接方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于长条形棋盘格标定板的近景图像拼接方法，该方法包括以下步骤：
步骤1：通过覆盖法或安装法使长条形棋盘格标定板与待拼接区域的图像相拼接，得到待拼接原始图像；
步骤2：采用图像正视校正算法对待拼接原始图像进行正视校正，得到正视序列图像；
步骤3：采用图像几何定位算法对待拼接原始图像进行几何定位，得到每张图像的拼接参数；
步骤4：利用每张图像的拼接参数将所有正视序列图像进行拼接，得到最终完整的正视拼接图像。
进一步地，所述的步骤1中的通过覆盖法使长条形棋盘格标定板与待拼接区域的图像相拼接，得到待拼接原始图像的过程包括以下分步骤：
步骤11：将长条形棋盘格标定板覆盖待拼接区域；
步骤12：拍摄长条形棋盘格标定板的序列图像；
步骤13：解算拼接参数并保存；
步骤14：撤除长条形棋盘格标定板后进行待拼接区域的拍摄；
步骤15：利用保存的拼接参数使长条形棋盘格标定板与待拼接区域的图像相拼接，得到待拼接原始图像。
进一步地，所述的步骤1中的通过安装法使长条形棋盘格标定板与待拼接区域的图像相拼接，得到待拼接原始图像的过程具体包括：将长条形棋盘格标定板放置于待拼接区域一侧后一同拍摄后在解算棋盘格拼接参数的同时，即完成拼接得到待拼接原始图像。
进一步地，所述的步骤2具体包括：判断待拼接原始图像是否为三通道图片，若是则复制并将原始图像转变为灰度图像进行棋盘格角点识别，获取棋盘格角点坐标，根据棋盘格角点坐标得到透视变换矩阵并利用该变换矩阵对待拼接原始图像进行透视变换后得到正视序列图像。
进一步地，所述的步骤3包括以下分步骤：
步骤31：对待拼接原始图像进行阈值化处理，得到二值化图像；
步骤32：对二值化图像进行轮廓检测，得到所有可能轮廓；
步骤33：对所有可能轮廓进行圆形拟合，剔除非圆形轮廓并进行同心圆归并，得到多组编码同心圆；
步骤34：对多组同心圆的编码进行排序，以最下方的同心圆编码作为定位标记，裁剪编码同心圆以外区域，保存定位参数，即拼接参数。
进一步地，所述的步骤1中的长条形棋盘格标定板的棋盘分布的比例尺寸为N×5，N表示长度，取决于实际所需，5表示宽度。
进一步地，所述的步骤1中的待拼接区域比例尺寸为840×560。
进一步地，所述的步骤33中的同心圆n的个数为2≤n≤5。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)本发明设计了一种长条形棋盘格标定板，用于所拍摄序列图像的正视校正；然后通过解算棋盘格上按规则编码的同心圆标记，编制图像处理算法，进行序列图像的几何定位；最后通过校正参数和定位参数，进行序列图像的配准和融合，得到完整的拼接图像，适用于低信息熵图像的拼接，适用于获取正视校正图像，普适性。
(2)本发明通过覆盖法或安装法使长条形棋盘格标定板与待拼接区域的图像相拼接，得到待拼接原始图像，普适性佳，不受拼接场景的影响，只需满足最低重叠要求。
(3)本发明方法可扩展性佳：长条形标定板的长度可以扩展、同心圆循环的规则可以扩展，标定板根据实际拍摄任务而确定，具有可扩展性；
(4)本发明方法抗干扰性好，对图像噪声不敏感，不存在特征匹配错误；不需复杂的特征提取运算，效率大大提高。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图；
图2为本发明中的图像正视校正算法流程图；
图3为本发明中的图像几何定位算法流程图；
图4为本发明中采用的长条形棋盘格标定板的结构示意图；
图5为本发明实施例方法实测的序号1的局部各阶段图像，其中，图5(a)为序号1的原始图像，图5(b)为序号1的正视图像，图5(c)为序号1的当前拼接图像；
图6为本发明实施例方法实测的序号2的局部各阶段图像，其中，图6(a)为序号2的原始图像，图6(b)为序号2的正视图像，图6(c)为序号2的当前拼接图像；
图7为本发明实施例方法实测的序号3的局部各阶段图像，其中，图7(a)为序号3的原始图像，图7(b)为序号3的正视图像，图7(c)为序号3的当前拼接图像；
图8为本发明实施例方法实测的序号4的局部各阶段图像，其中，图8(a)为序号4的原始图像，图8(b)为序号4的正视图像，图8(c)为序号4的当前拼接图像；
图9为本发明实施例方法实测的序号5的局部各阶段图像，其中，图9(a)为序号5的原始图像，图9(b)为序号5的正视图像，图9(c)为序号5的当前拼接图像；
图10为本发明实施例方法实测的序号6的局部各阶段图像，其中，图10(a)为序号6的原始图像，图10(b)为序号6的正视图像，图10(c)为序号6的当前拼接图像；
图11为本发明实施例方法实测的最终拼接图像；
图12为本发明实施例棋盘格图像正视校正算法流程图；
图13为本发明实施例裂纹图像正视校正算法流程图；
图14为本发明中的编码配准算法原理图；
图15为本发明实施例棋盘格图像几何定位裂纹图的算法流程图；
图16为本发明实施例局部裂纹图最终编码配准的算法流程图；
图17为本发明实施例方法实测的棋盘格的最终拼接全景图像；
图18为本发明实施例方法实测的裂纹的最终拼接全景图像。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
实施例
如图1所示为本发明的方法流程示意图，本发明的图像拼接方法分为三个模块：首先对每张图像进行正视校正，得到正视的序列图像；其次对正视序列图像进行几何定位，得到每张图像的拼接参数；最后利用拼接参数，将序列图像进行拼接，最终得到完整的正视拼接图像。
在本发明方法实际使用前，还需通过覆盖法或安装法使长条形棋盘格标定板与待拼接区域的图像相拼接，得到待拼接原始图像；
其中，覆盖法：对于待拼接区域，在可以保证固定位置处拍摄(如具有确定步长的步进电机)时，可以采用覆盖法。
具体步骤包括：
1、将标定板覆盖待拼接区域；
2、拍摄标定板的序列图像；
3、解算拼接参数并保存；
4、撤除标定板；
5、进行待拼接区域的拍摄；
6、利用保存的拼接参数进行待拼接区域的图像拼接。
安装法：可以将棋盘格置于待拼接区域一侧，将棋盘格与待拼接区域一同拍摄，在解算棋盘格拼接参数的同时，即可实现待拼接区域的拼接。
如图4所示为本发明方法采用的长条形棋盘格标定板，其棋盘分布为：N×5，N表示长度，取决于实际所需。
如图2所示为本发明中的图像正视校正算法流程图，其具体步骤为：判断待拼接原始图像是否为三通道图片，若是则复制并将原始图像转变为灰度图像进行棋盘格角点识别，获取棋盘格角点坐标，根据棋盘格角点坐标得到透视变换矩阵并利用该变换矩阵对待拼接原始图像进行透视变换后得到正视序列图像。
如图3所示为本发明中的图像几何定位算法流程图，其具体步骤为：
步骤S1：对待拼接原始图像进行阈值化处理，得到二值化图像；
步骤S2：对二值化图像进行轮廓检测，得到所有可能轮廓；
步骤S3：对所有可能轮廓进行圆形拟合，剔除非圆形轮廓并进行同心圆归并，得到多组编码同心圆；
步骤S4：对多组同心圆的编码进行排序，以最下方的同心圆编码作为定位标记，裁剪编码同心圆以外区域，保存定位参数，即拼接参数。
实施例1
为验证本发明的拼接方法，实施例中采用安装法，将标定板安装在拍摄画面中，共拍摄6张图片，保证相邻图片至少重叠1组同心圆。
如图5(a)-5(b)为本发明实施例方法实测的序号1的局部各阶段图像，该序号的局部各阶段图像的定位标记为5，拼接参数相关信息为：发生了拼接，拼接有效区域为840×560，对应透视变换矩阵(小数点后两位)为：
如图6(a)-6(b)为本发明实施例方法实测的序号2的局部各阶段图像，该序号的局部各阶段图像的定位标记为2，拼接参数相关信息为：发生了拼接，拼接有效区域为840×560，对应透视变换矩阵(小数点后两位)为：
如图7(a)-7(b)为本发明实施例方法实测的序号3的局部各阶段图像，该序号的局部各阶段图像的定位标记为4，拼接参数相关信息为：发生了拼接，拼接有效区域为840×560，对应透视变换矩阵(小数点后两位)为：
如图8(a)-8(b)为本发明实施例方法实测的序号4的局部各阶段图像，该序号的局部各阶段图像的定位标记为4，拼接参数相关信息为：未发生拼接，因此无其他相关信息；
如图9(a)-9(b)为本发明实施例方法实测的序号5的局部各阶段图像，该序号的局部各阶段图像的定位标记为5，拼接参数相关信息为：发生了拼接，拼接有效区域为840×560，对应透视变换矩阵(小数点后两位)为：
如图10(a)-10(b)为本发明实施例方法实测的序号5的局部各阶段图像，该序号的局部各阶段图像的定位标记为2，拼接参数相关信息为：发生了拼接，拼接有效区域为840×560，对应透视变换矩阵(小数点后两位)为：
经过以上6张局部图片各自的拼接处理之后，最终拼接图像如图11所示。
实施例1中的重要实施要求及参数如下：
1)使用要求
序列图像要求：序列沿单向排布，若有旋转，则须在90度范围内；
拍摄图像要求：不出现多个相同的同心圆标记(根据实际拍摄要求，进行标定板的扩展设计)；
相邻图像重叠要求：至少1组同心圆；
2)标定板参数
长×宽×厚：500×12×1mm；
同心圆个数规则：二、三、四、五循环排列。
3)图像处理算法参数
亚像素精确化区域大小：5；
同心圆解算最小半径：4。
本发明方法中的图像正视校正算法的实施例2
图像预处理流程如图12所示。首先对原图进行灰度化处理，得到灰度图，以提高图像处理效率。然后对灰度图进行棋盘角点检测，得到棋盘角点的像素坐标，为图像投影变换作准备。最后进行透视投影变换，进行正视校正，得到正视图像。
在对棋盘格进行图像预处理后，按照同样的处理参数，对裂纹图像进行处理，最后得到正视图像，如图13所示。
本发明方法中的图像几何定位算法的实施例3
本发明中图像几何定位算法的原理为编码配准算法，根据标定板的编码规则，可以对图像进行配准，本发明据此提出了“编码配准”算法。编码配准算法根据标定板自带的同心圆编码，将裂纹图像划分为多个区域，对于相邻图像，编码相同的区域即为重叠区域，据此可对图像进行配准，如图14所示。
棋盘编码标定板采用中间的同心圆进行编码，同心圆的编码根据同心圆个数而定，沿运动方向依次为“5-4-3-2-5-4-3-2-···”。据此，拍摄时满足具有一个同心圆编码的重叠，即可按照编码定位参数进行配准。编码定位参数的求解流程如图15所示。
首先对图像进行阈值化处理，得到二值化图像。然后进行轮廓检测，得到所有可能轮廓。接着对所有的轮廓进行圆形拟合，剔除非圆形轮廓，进行同心圆归并，从而得到多组编码同心圆。最后进行同心圆编码的排序，以最下方的同心圆编码作为定位标记，裁剪编码同心圆以外区域，保存定位参数。
将保存的定位参数应用于相同编号的裂纹正视图像，进行裁剪，即得到了带定位参数的裂纹图像。
对序列图像中的每幅图像进行上述处理，根据定位标记确定重叠区域，然后进行图像配准。以两张相邻图像的配准为例，示意如图16所示。
以11#横隔板的12#U肋的序列图像为例，首先对棋盘编码标定板的50张序列图像进行配准参数的求解，然后保存配准参数，最后将配准参数应用于裂纹的50张序列图像，得到裂纹全景配准图像。编码配准结果如图17和18所示。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种基于长条形棋盘格标定板的近景图像拼接方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤1：通过覆盖法或安装法使长条形棋盘格标定板与待拼接区域的图像相拼接，得到待拼接原始图像；
步骤2：采用图像正视校正算法对待拼接原始图像进行正视校正，得到正视序列图像；
步骤3：采用图像几何定位算法对待拼接原始图像进行几何定位，得到每张图像的拼接参数；
步骤4：利用每张图像的拼接参数将所有正视序列图像进行拼接，得到最终完整的正视拼接图像。
2.根据权利要求1所述的一种基于长条形棋盘格标定板的近景图像拼接方法，其特征在于，所述的步骤1中的通过覆盖法使长条形棋盘格标定板与待拼接区域的图像相拼接，得到待拼接原始图像的过程包括以下分步骤：
步骤11：将长条形棋盘格标定板覆盖待拼接区域；
步骤12：拍摄长条形棋盘格标定板的序列图像；
步骤13：解算拼接参数并保存；
步骤14：撤除长条形棋盘格标定板后进行待拼接区域的拍摄；
步骤15：利用保存的拼接参数使长条形棋盘格标定板与待拼接区域的图像相拼接，得到待拼接原始图像。
3.根据权利要求1所述的一种基于长条形棋盘格标定板的近景图像拼接方法，其特征在于，所述的步骤1中的通过安装法使长条形棋盘格标定板与待拼接区域的图像相拼接，得到待拼接原始图像的过程具体包括：将长条形棋盘格标定板放置于待拼接区域一侧后一同拍摄后在解算棋盘格拼接参数的同时，即完成拼接得到待拼接原始图像。
4.根据权利要求1所述的一种基于长条形棋盘格标定板的近景图像拼接方法，其特征在于，所述的步骤2具体包括：判断待拼接原始图像是否为三通道图片，若是则复制并将原始图像转变为灰度图像进行棋盘格角点识别，获取棋盘格角点坐标，根据棋盘格角点坐标得到透视变换矩阵并利用该变换矩阵对待拼接原始图像进行透视变换后得到正视序列图像。
5.根据权利要求1所述的一种基于长条形棋盘格标定板的近景图像拼接方法，其特征在于，所述的步骤3包括以下分步骤：
步骤31：对待拼接原始图像进行阈值化处理，得到二值化图像；
步骤32：对二值化图像进行轮廓检测，得到所有可能轮廓；
步骤33：对所有可能轮廓进行圆形拟合，剔除非圆形轮廓并进行同心圆归并，得到多组编码同心圆；
步骤34：对多组同心圆的编码进行排序，以最下方的同心圆编码作为定位标记，裁剪编码同心圆以外区域，保存定位参数，即拼接参数。
6.根据权利要求1所述的一种基于长条形棋盘格标定板的近景图像拼接方法，其特征在于，所述的步骤1中的长条形棋盘格标定板的棋盘分布的比例尺寸为N×5，N表示长度，取决于实际所需，5表示宽度。
7.根据权利要求1所述的一种基于长条形棋盘格标定板的近景图像拼接方法，其特征在于，所述的步骤1中的待拼接区域比例尺寸为840×560。
8.根据权利要求5所述的一种基于长条形棋盘格标定板的近景图像拼接方法，其特征在于，所述的步骤33中的同心圆n的个数为2≤n≤5。
CN201910854817.8A 2019-09-10 2019-09-10 一种基于长条形棋盘格标定板的近景图像拼接方法 Active CN110570354B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910854817.8A CN110570354B (zh) 2019-09-10 2019-09-10 一种基于长条形棋盘格标定板的近景图像拼接方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910854817.8A CN110570354B (zh) 2019-09-10 2019-09-10 一种基于长条形棋盘格标定板的近景图像拼接方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110570354A true CN110570354A (zh) 2019-12-13
CN110570354B CN110570354B (zh) 2023-02-28

Family

ID=68778906

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910854817.8A Active CN110570354B (zh) 2019-09-10 2019-09-10 一种基于长条形棋盘格标定板的近景图像拼接方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110570354B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112184662A (zh) * 2020-09-27 2021-01-05 成都数之联科技有限公司 应用于无人机图像拼接中的相机外参数初始方法及系统
CN113269671A (zh) * 2021-04-09 2021-08-17 浙江省交通运输科学研究院 一种基于局部和全局特征的桥梁表观全景图生成方法
WO2021189626A1 (zh) * 2020-03-24 2021-09-30 深圳奥比中光科技有限公司 一种标定板、标定方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140098229A1 (en) * 2012-10-05 2014-04-10 Magna Electronics Inc. Multi-camera image stitching calibration system
CN107067371A (zh) * 2017-05-12 2017-08-18 浙江工业大学 大幅面皮革图像拼接方法
CN109064404A (zh) * 2018-08-10 2018-12-21 西安电子科技大学 一种基于多相机标定的全景拼接方法、全景拼接系统
CN110033407A (zh) * 2019-03-29 2019-07-19 华中科技大学 一种盾构隧道表面图像标定方法、拼接方法及拼接系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140098229A1 (en) * 2012-10-05 2014-04-10 Magna Electronics Inc. Multi-camera image stitching calibration system
CN107067371A (zh) * 2017-05-12 2017-08-18 浙江工业大学 大幅面皮革图像拼接方法
CN109064404A (zh) * 2018-08-10 2018-12-21 西安电子科技大学 一种基于多相机标定的全景拼接方法、全景拼接系统
CN110033407A (zh) * 2019-03-29 2019-07-19 华中科技大学 一种盾构隧道表面图像标定方法、拼接方法及拼接系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
宋阳等: "鱼眼镜头径向畸变的校正方法", 《仪器仪表学报》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021189626A1 (zh) * 2020-03-24 2021-09-30 深圳奥比中光科技有限公司 一种标定板、标定方法及系统
CN112184662A (zh) * 2020-09-27 2021-01-05 成都数之联科技有限公司 应用于无人机图像拼接中的相机外参数初始方法及系统
CN112184662B (zh) * 2020-09-27 2023-12-15 成都数之联科技股份有限公司 应用于无人机图像拼接中的相机外参数初始方法及系统
CN113269671A (zh) * 2021-04-09 2021-08-17 浙江省交通运输科学研究院 一种基于局部和全局特征的桥梁表观全景图生成方法
CN113269671B (zh) * 2021-04-09 2024-02-23 浙江省交通运输科学研究院 一种基于局部和全局特征的桥梁表观全景图生成方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN110570354B (zh) 2023-02-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110570354B (zh) 一种基于长条形棋盘格标定板的近景图像拼接方法
CN110047109B (zh) 一种基于自识别标记的相机标定板及其识别检测方法
CN107993263B (zh) 环视系统自动标定方法、汽车、标定装置及存储介质
CN109215016B (zh) 一种编码标志的识别定位方法
CN112785656B (zh) 双立体相机的标定方法及装置、电子设备及存储介质
CN111754536B (zh) 图像标注方法、装置、电子设备及存储介质
CN111981982B (zh) 一种基于加权sfm算法的多向合作靶标光学测量方法
CN112132907B (zh) 一种相机标定方法、装置、电子设备及存储介质
CN109325381B (zh) 一种qr码定位和校正方法
CN109191562B (zh) 基于彩色伪随机编码结构光的三维重建方法
CN106919883B (zh) 一种qr码的定位方法及装置
CN110084743A (zh) 基于多航带起始航迹约束的图像拼接与定位方法
CN113963067B (zh) 一种采用小靶标对大视场视觉传感器进行标定的标定方法
CN113129397B (zh) 一种基于图形几何关系的平行四边形编码标志的解码方法
CN116228539A (zh) 一种无人机遥感图像拼接的方法
CN115272477A (zh) 应用于全景影像拼接的棋盘格编码角点检测算法
CN113031582A (zh) 机器人、定位方法及计算机可读存储介质
CN116205993A (zh) 一种用于3d aoi的双远心镜头高精度标定方法
CN115841517A (zh) 一种基于dic双圆交比的结构光标定方法和装置
CN115511716A (zh) 一种基于标定板的多目全局地图拼接方法
US10007857B2 (en) Method for the three-dimensional detection of objects
CN113129396B (zh) 一种基于区域分割的平行四边形编码标志的解码方法
CN112070842B (zh) 一种基于正交编码条纹的多摄像机全局标定方法
CN111508067B (zh) 一种基于垂直平面和垂直线的轻量级室内建模方法
CN114494316A (zh) 角点标记方法、参数标定方法、介质及电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant