为了提高复杂环境下的目标跟踪精度，提出了一种基于序贯检测机制的双目视觉运动目标跟踪方法．该方法在序贯检测机制下，将粒子滤波、稀疏场主动轮廓和 CamShift 等方法结合．首先用基于颜色特征的粒子滤波，估计最优跟踪窗口；通过跟踪窗口和目标的相似度决定是否采用稀疏场主动轮廓方法，然后由目标轮廓和目标的相似度决定是否需要 CamShift 对轮廓进行修正；最后结合双目视觉的视差信息和标定模型对目标进行定位，引入视差置信区间判据可有效减少噪声影响，提高运动目标定位精度．实验表明本文所提的基于序贯检测

积极的视觉检查已在发展上取得了长足的进步。 由于现场条件的复杂性，主动立体视觉检测系统中的双目立体视觉传感器很难在恶劣的照明环境下获取理想的图像对，或者由于两个摄像机之一损坏而无法正常工作。 为了解决实际问题，提出了一种主动立体视觉检测系统中视觉传感器的可修复性方法。 在具有结构化条纹投影仪和两个工业相机的传统测量平台的基础上，建立了可修复性数学模型，该模型将立体视觉和结构化光学视觉的测量模式进行合并，以基于可修复性测量模型来检查特征点。 同时，基于图像与光平面之间的单应性，建立了结构化光视觉的

为了提高复杂环境下的目标跟踪精度,提出了一种基于序贯检测机制的双目视觉运动目标跟踪方法.该方法在序贯检测机制下,将粒子滤波、稀疏场主动轮廓和CamShift等方法结合.首先用基于颜色特征的粒子滤波估计最优跟踪窗口;通过跟踪窗口和目标的相似度决定是否采用稀疏场主动轮廓方法,然后由目标轮廓和目标的相似度决定是否需要CamShift对轮廓进行修正;最后结合双目视觉的视差信息和标定模型对目标进行定位,引入视差置信区间判据可有效减少噪声影响,提高运动目标定位精度.实验表明本文所提的基于序贯检测机制的目标跟

提出了一种基于可控旋转的主动视觉标定方法,通过控制像机围绕光心(或光心附近)做旋转运动,能够将等效焦距与其他参数分离开来,求解精确的等效焦距。该方法需要控制像机绕其坐标轴进行两次旋转以标定横纵等效焦距。当采用横纵等效焦距相等并且图像主点取为图像中心的简化成像模型时,只需要一次旋转运动即可标定像机线性参数。在此基础上提出了传统标定方法和基于可控旋转方法相结合的像机标定技术,控制摄像机拍摄空间坐标已知的标定块并做一定的旋转运动,从而高精度标定包含像差系数的像机内外参数。实验表明,使用基于可控旋转运动

提出了一种快速高精度的摄像机主动视觉标定方法,建立了摄像机模型并详细分析了其各项参数的求解算法。标定时,令摄像机作一组二维的平移运动,采集圆孔靶标件的图像并计算圆心的像点坐标,同时记录摄像机的移动距离,得到标定所需的特征点。利用这些特征点计算摄像机标定参数,标定精度可达到0.005 mm。利用该方法定制的标定模块实现了摄像机的自动标定。该方法对摄像机运动的限制条件较少,并基本实现了摄像机模型参数的线性求解,为主动视觉系统的摄像机标定提供了一种有效的解决方案。