[发明专利]面向运动估计的跨帧超高速相机设计方法及运动估计方法在审

专利信息
申请号: 202011349247.6 申请日: 2020-11-26
公开(公告)号: CN112489134A 公开(公告)日: 2021-03-12
发明(设计)人: 安丰伟;姚若恒;邓寰识宏;张文玥;王鹏飞 申请(专利权)人: 南方科技大学
主分类号: G06T7/80 分类号: G06T7/80;G06T7/33;G06T7/246;G06T5/00;G06T5/20
代理公司: 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 代理人: 陈专
地址: 518055 广东省深*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 面向 运动 估计 超高速 相机 设计 方法
【说明书】:

发明所提供的面向运动估计的跨帧超高速相机设计方法及运动估计方法,所述方法包括:对双目摄像机进行相机标定;设定两个摄像头拍摄的物体图像进行图像配准,拟合两个摄像头之间的物理状态;设定两个摄像头之间的曝光时间差,模拟高速相机的拍摄效果。本发明通过对双目摄像机进行设定,进而达到高速摄像机的拍摄效果,从而降低了面向超高速运动估计时采用的高速摄像机成本过高的问题,也避免了需要对高速图像进行后续处理时运算量大和效率低的问题。

技术领域

本发明涉及通讯、生物、交通、军事、气象、虚拟技术领域,尤其涉及的是面向运动估计的跨帧超高速相机设计方法及运动估计方法。

背景技术

目前对超高速运动的估计在许多领域得到应用,比如,在通信领域中,需要实现超高速的视频压缩;在生物领域中,需要使用超高速运动记录与分析显微镜下生物组织的运动;在医疗领域,需要使用超高速运动技术对病理诊断中的X光序列图片和B超序列图片进行三维合成与立体重建;在工业领域中,通过超高速运动实现对目标的识别跟踪。除此之外,超高速运动估计在诸如军事领域、交通运输领域、气象领域、航空航天领域、AI智能领域、微观领域等均广泛应用,因此,对超高速运动的估计必不可少。

但目前在运动估计方面的技术主要是基于超高速相机进行高速视觉和高速图像处理,此种方式需要配置高质量的超高速相机,造成成本过高;再者,对高速图像的处理方面则需要提取图片中的部分进行处理,造成资源浪费,且对高速视觉和高速图像的处理需要复杂的算法支撑,造成系统运算量大、效率低。

因此,现有技术存在缺陷,有待改进与发展。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于,针对现有技术的上述缺陷,提供面向运动估计的跨帧超高速相机设计方法及运动估计方法,旨在解决现有技术中的面向超高速运动估计所采用的超高速相机成本过高,且对超高速相机拍摄的高速图像处理时造成运算量大和效率低的问题。

本发明解决技术问题所采用的技术方案如下:

面向运动估计的跨帧超高速相机设计方法,其中,包括:

对双目摄像机进行相机标定;

设定两个摄像头拍摄的物体图像进行图像配准,拟合两个摄像头之间的物理状态;

设定两个摄像头之间的曝光时间差,模拟高速相机的拍摄效果。

进一步地,所述对双目摄像机进行相机标定包括:

控制所述双目摄像机拍摄标定板,得到多张标定图片;

对所述标定图片进行标定计算,确定所述双目摄像机的标定参数,其中,所述标定参数包括:内参数和畸变参数。

进一步地,所述对双目摄像机进行相机标定,之后还包括:

设定所述双目摄像机通过所述标定参数对所述物体图像进行畸变校正;

其中,对所述物体图像进行畸变校正包括:

根据所述内参数对应的内参矩阵对所述物体图像的图像坐标系进行归一化处理;

通过所述畸变参数校正经归一化处理的图像坐标系;

对校正后的图像坐标系进行归一化逆变换,完成对所述物体图像的畸变校正。

进一步地,所述对双目摄像机进行相机标定,之后还包括:

设定两个摄像头对所述物体图像进行阴影校正;

其中,对所述物体图像进行阴影校正包括:

分析两张所述物体图像上同一位置的亮度,基于光照一致性对两张所述物体图像的亮度进行光照标定。

进一步地,所述设定两个摄像头拍摄的物体图像进行图像配准包括:

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