大视场远距离摄像机外部参数标定算法研究

针对现有的标定方法不适用于大视场远距离测量系统的现场标定,以高炮武器随动系统性能为测量对象,提出了一种新的摄像机现场标定方法.该方法借助于球状标定物,对标定物在不同角度拍摄一组图像,通过测量炮身管位置坐标拟合运动轴心位置,可得两摄像机相对于炮台轴心的平移矩阵;计算空间直线在两摄像机坐标系中的位置信息,得出两摄像机间的旋转矩阵.实验表明,该方法在大视场远距离测量情况下,能够快速稳定地实现两摄像机外部参数的现场标定,并可获得较高的标定精度.     

大视场摄像机标定方法研究进展

摄像机标定通过求解摄像机的内外参数,获取空间物体三维坐标与图像二维坐标的对应关系,在计算机视觉中起到越来越重要的作用。介绍了摄像机标定技术中的常用坐标系及转换关系、摄像机成像的线性及非线性模型,以及三类典型的标定方法。相比于小视场,针对大视场摄像机标定方法的研究较少,重点针对六个方面的改进,归纳了国内外近年来大视场摄像机标定方法的研究进展。     

一种靶标姿态多方位的大视场摄像机标定方法

针对大视场摄像机标定中大尺寸靶标难以制作与维护、小尺寸靶标标定精度较低等问题,文章提出一种靶标姿态多方位的大视场摄像机标定方法。首先,将姿态多方位自由靶标在摄像机视场内任意摆放;然后,分别计算各个自由靶标图像所对应的内部参数和外部参数,进而获得摄像机参数的约束条件;最后,建立以重投影误差为最小的目标函数,并利用遗传算法获得摄像机参数的最优解。实验结果表明,该方法具有靶标摆放自由、标定精度高等特点,能够实现对大视场环境下摄像机的精确标定。     

一种实用的CCD像机标定方法

机器视觉测量系统中,对于短焦距、视场角较大的CCD镜头,图像畸变较大,为了获得高精度的测量结果,需要对镜头进行标定.提出了一种实用的像机标定方法,采用了从畸变像点到理想像点变换的镜头畸变模型,通过优化搜索算法,得到了镜头畸变参数.进行了CCD像机标定实验,实验结果表明,该方法得到的摄像机的内部参数和镜头畸变参数能较好地还原畸变图像.     

基于小尺寸靶标组合的大视场摄像机标定方法

摄像机标定是计算机视觉中的一个重要过程。大视 场摄像机标定中,大尺寸靶标加工困难,而使 用单一小靶标只能得到局部最优解。本文针对这一问题,提出一种基于小尺寸靶标组合的 大视场摄像机标定方法。利用摄像机多项式投影模型,通过差分式求解方法将各个小尺寸靶 标组合成一个大尺寸靶标,然后使 用大尺寸靶标对大视场摄像机进行精确标定;在小尺寸靶标组合过程中,为了消除 利用差分式方 法进行求解时各个小尺寸靶标间只能平移、不能旋转的安放限制,提出了一种基于交比不变 性的直线夹角 求解方法,并设计了相应的复合靶标,提高了方法的灵活性。仿真和实际的实验结果表明, 本文所提方法能够实现对大视场摄像机的精确标定。     

双平面法标定的双目视觉三维测量系统

针对传统摄像机标定过程复杂、三维测量精度不高的问题,提出了一种基于投影直线相交的双目视觉三维测量方法,并给出了基于神经网络的标定方法。根据摄像机成像特点,利用双标定平面上的点求取投影直线方程;针对摄像机成像复杂的畸变模型,利用BP神经网络对复杂非线性映射关系的强大逼近能力,对左右两台摄像机于远近标定平面处分别进行隐式标定,得到图像像素坐标到平面模板二维物理坐标的映射关系;设计制作了试验平台,采用手工辅助的方法获得网格模板训练样本。此标定方法完全适用于大视场、近距离、高精度的双目视觉传感器。试验结果表明,系统对空间已知长度的测量结果误差约为0.109 mm,测量精度较高。     

基于双CCD的锻件尺寸测量的研究

针对大型锻件尺寸的在线测量问题,提出一种基于双CCD的立体视觉测量方法。设计了大空间内立体视觉传感器的优化配置模型,介绍了所使用的大视场、远距离条件下摄像机模型及其标定方法。为提高测量的精度,考虑了摄像机镜头的径向畸变和切向畸变的影响。最后描述了以实物进行立体视觉尺寸测量的实验方法,实验结果表明:立体视觉测量方法实用有效,具有方便快捷,简单可靠的特点。     

任意位姿平面靶标实现立体视觉传感器标定

提出一种基于任意位姿平面靶标的立体视觉传感器标定新方法。利用平面标定参照物,并允许其在测量空间内自由移动,结合镜头畸变的摄像机标定数学模型,实现传感器中摄像机标定;在立体视觉传感器三维测量模型基础上,引入特征点约束优化传感器结构参数,同时实现了传感器现场标定。该方法降低了标定设备的成本,灵活方便,切实可行。实验结果表明,该方法标定精度高,已标定传感器测量空间距离的相对误差优于0．3％。     

基于Matlab的计算机视觉测量中摄像机标定方法研究

本文以视觉测量系统中的摄像机标定为研究对象,以物体在摄像机上所成的像与物体实际的形状之间具有一定的函数关系为基础,以获得该函数参数为目的用Matlab进行摄像机标定。该方法利用了Matlab的工具箱及VC＋＋6.0编译软件,设计标定方法及软件程序,方便准确的完成了单摄像头标定和双摄像头的立体标定,得出摄像机的内部参数和外部参数,简化了标定求解过程,提高了标定速率,并具有良好的移植性,适合于其他视觉测量系统。     

利用立体视觉的线结构光参数标定

准确标定系统参数是利用线结构光进行高精度测量的前提,文中提出了一种基于双目立体视觉的线结构光参数标定算法,以期达到在工业现场进行高精度、强鲁棒性标定的目的。算法首先采用Tsai两步法标定摄像机内参数和双目相机坐标系间的刚体变换,然后利用立体视觉极线约束条件匹配双目激光条纹点,并将其重构到三维空间以进行光平面标定。相对于...     

一种基于OpenCV的简易摄像机标定方法

摄像机标定是在机器视觉和工业测量等领域中的一个基本步骤,也是从二维图像获取三维信息必不可少的.为了提高传统摄像机标定方法的效率,在VC ++6.0平台下调用OpenCV1.0库函数实现摄像机的标定.此方法的简易性主要体现在不需要很多的优化算法,仅仅利用库函数中已有的标定函数便可实现.并通过实验证明了此方法的可行性与有效性.     

基于主动红外辐射标定板的超广角红外相机标定

为了准确标定超广角红外相机,从超广角红外相机的泰勒多项式标定模型出发,提出了一种基于主动红外辐射标定板的标定方法。该标定板克服了以往超广角相机标定板制作困难的问题,可用于标定超广角红外相机。实验结果显示,角点平均重投影误差(MRE)和角点重投影方均根(RMS)分别为0.30和0.34像素。     

小视场环境下的摄像机标定

摄像机标定旨在建立三维世界坐标与二维图像坐标之间的映射关系。传统标定板为数十个整齐排列的标准圆或网格,通过提取圆心坐标或网格角点坐标进行标定。在微小物体测量系统中,摄像机视场较小,无法从传统标定板提取足够多点坐标信息。针对这一问题,提出一种基于二次曲线与直线的混合标定方法。该方法抛弃了利用点对点关系的标定方法,转而利用二次曲线方程及直线方程在两种坐标系下相对应的关系进行标定,使摄像机即使是在非常小的范围内仍然能够提取足够的信息进行标定。仿真与实验证明,相对于基于点的标定方法,混合标定方法精度高,具有更好的稳健性。另外,标定模板为一个标准的半圆,制作简单,方便应用到小视场的环境中。     

基于标志自动编码的多视组合相机隐式约束标定方法

为了提高大视场靶标场标志点自动编码的容量和效率,设计自编码标志和普通标志,建立以自编码标志作为编码基准、以普通标志点作为控制点靶标的室内靶标标定场。基于"同名点同编号"的原则,提出自编码标志和普通标志点的自动编码方法。该方法能自动实现同名影像标志点与同名物方控制点标志的自动编码映射,避免人工交互设置影像标志点编号,提高了标定的效率。推导出含有隐式约束条件的多视组合相机标定的间接平差模型的一般形式,并用其标定一种由网络摄像头组成的多视相机。实验结果表明:该方法具有标志点编码容量大(可达65535个)、解码效率高、能自动解码的优点;该标定方法的反投影像点平面方均根误差(RMS)小于0.20 pixel且相机之间的相对定向元素波动较小,能够有效地提高多视相机标定的稳健性和精度;该方法可方便地扩展到其他同类多视相机或者全景相机的标定应用中。     

一种基于非参数模型的相机内参校准方法

影响大空间视觉三维坐标测量不确定度的主要因素有相机内参数、外部方位参数和特征成像质量.传统相机内参数校准方法需要参数模型化及全局最优化求解方法,会造成各内参数相关性过高,局部校准误差较大,对基于测角的测量方式不确定度影响较大、结合相机成像原理及垂线法,提出了一种基于物理参数校准的方法,对主点位置偏移、全视场范围非均匀镜头畸变等参数进行了精细校准.最后,以交比不变误差作为相机校准精度的评价方法,与传统校准方法的对比实验表明,该校准方法能够有效地提高测量不确定度指标,是一种简单、实用的校准方法.     

基于平面模板的摄像机两步标定方法

摄像机标定是计算机视觉中的一个重要问题.基于平面模板的摄像机两步标定方法,该方法只要平面模板在摄像机前运动,并拍摄其不同位置的图像,标定中提取平面模板在每个位置获得图像的网格角点,建立每幅图像对应的单应性矩阵,第一步线性求解内外参数,第二步对线性结果进行非线性优化,实验结果表明该方法具有较高的精度,而且简单、有效、实用.     

基于双一维靶标的摄像机标定方法

针对大视场摄像机的标定,提出一种基于双一维靶标的摄像机标定方法。两个一维靶标任意放置在摄像机视场内,摄像机从多角度拍摄靶标图像;利用一维靶标特征点共线的特性进行图像畸变校正;计算两个一维靶标所在空间直线在图像中的消影点,得到在空间中的夹角关于摄像机内参数矩阵的表达式,利用其所成角度恒定这一约束求解摄像机内部参数;采用非线性优化方法,求解摄像机内、外参数在最大似然准则下的最优解。仿真试验结果表明,当噪声水平小于0.5 pixel时,摄像机内部参数的相对误差均小于0.3%。实物试验结果表明,视场范围为1 200 mm×800 mm时,该方法的标定精度优于0.1 mm。     

基于小靶标拼接的大视场摄像机标定方法

为了解决在大视场摄像机高精度标定中大尺寸靶标难以制作加工的问题,提出了一种基于小靶标拼接的大视场摄像机标定方法。该方法将小靶标在摄像机视场内多个位置进行摆放,通过各个小靶标之间的刚体变换,并考虑拼接过程中存在的约束条件,将各个小靶标拼接成一个覆盖整个摄像机视场的大靶标,然后使用该大靶标对大视场摄像机进行标定。仿真和实际实验表明该方法标定精度与使用实际大靶标进行标定时标定精度相当,能够实现对大视场摄像机的高精度标定。