可自动提取黑白棋盘格形状的靶标点

在数字近景摄影测量中，最关键的图像间的匹配。但是由于工业测量现场复杂的背景和被测物体表面没有足够的特征，应用在双目视觉中基于关键点匹配的算法在效率、精度、准确率等方面，大多不能满足需求。于是在工业数字近景测量中需要人工设置的靶标点作为关键点进行匹配。 本程序就是实现Schneider编码方案靶标的自动识别。

传统光栅投影轮廓系统需要严格的几何尺寸约束，实际使用中难以构造，而且采用参考平面作为被测物体的相位测量基准，限制了系统的测量和应用范围。针对这些问题，提出了采用辅助参考线代替传统光栅轮廓系统中参考面的系统模型，给出了利用参考线将相对相位校正为绝对相位的公式，利用空间映射及优化求解算法实现了从绝对相位到被测物真实空间坐标的映射。设计了圆线形靶标，只采用一个平面靶标即可实现靶标点空间坐标、靶标相位以及参考线位置的采集，简化了标定过程。最后进行了测量实验，使用两幅图像完成了石膏头像三维数据的获取，通过

为提高线结构光传感器(LSLS)的标定精度, 提出了一种基于平面参考靶标的标定方法。给出了相机坐标系下参考靶标点中心坐标及激光平面方程的计算方法; 将参考靶标点中心向激光平面投影, 并以左下角投影点为原点建立世界坐标系, 得到了靶标点中心像素坐标所对应的世界坐标; 采用多项式拟合得到了任意像素点到世界坐标的转换关系, 实现了传感器的标定, 标定结果仅为多项式的系数, 便于存储和使用; 对标定误差进行了分析。结果表明, 所提方法得到的各测试点与第一个点间距离误差的均方根值为0.0216 mm, 相

提出了一种基于构建初始测量网络的相机内部参数校准方法，有效解决了二维平面靶标在深度方向信息的不足以及三维靶标空间的限制等问题。通过对靶标板进行初始成像，按照测量网络的构建原则建立初始测量网络，经过后方交会求解外方位、前方交会求解空间三维靶标点坐标，最后由光束平差优化求解相机内部参数。利用标定后内部参数求解空间点坐标，实验结果表明，采用构建初始测量网的误差平均值为0.0794，优于平面靶标和立体靶标标定的-0.2443和-0.1916。同时校准所用时间也明显小于虚拟立体校准，即该方法具有快速、精确