基于正交消隐点无穷单应的摄像机内参数自标定方法

利用正交消隐点的几何特性和不同位姿摄像机图像平面中对应消隐点间的无穷单应关系,提出了一种摄像机内参数的自标定方法。该方法在任意两个位置下拍摄两组正交平行线,获取两幅图像上共四个消隐点后,设计了判定算法确定其间的对应情况。利用对应消隐点之间的无穷单应关系,结合正交消隐点与摄像机光心连线的正交性建立约束方程,实现了对摄像机内参数的线性求解。为了抑制噪声对标定结果的影响,建立基于矩形成像反演点特性的指标函数,利用LM寻优算法实现了对内参数的非线性优化。实验结果表明,该算法具有对应消隐点判断简单有效,标定结果精度高、实时性强、适用范围广的优点,而且参数优化能够有效地抑制图像噪声,提高了标定算法的稳健性。     

一种双正交消隐点的双目相机标定方法

为了保证双目相机标定精度的同时,提高算法速度。利用田字形模板中的两对正交消隐点,拍摄两幅图像,实现快速标定。首先,提出了消隐点寻优的方法来提取每幅图像中误差最小的两对正交消隐点,线性计算相机主点和归一化焦距,作为内参数的初值。再根据同一幅图像消隐点共线和所有直线畸变后也为直线的原则,构建约束函数,利用优化的差分进化算法进行全局寻优,完成相机畸变校正。最后,根据优化后消隐点坐标求得左右相机的旋转矩阵,并结合左右相机的角点世界坐标,利用刚性变换求得平移向量。双目标定的平均重构误差为0.598pixel,跟传统方法标定误差相当。该标定算法重构误差与传统算法在一个级别,能满足标定中稳定可靠、精度高、抗干扰能力强等要求。     

一种基于单幅图像的相机标定方法

本文提出了一种相机快速标定方法,使用一个平面标定板,仅拍摄一幅图像,就能完成相机标定.与通用的相机标定方法相比,可以减少拍摄图像及计算相机多个参数初值的麻烦,提高了相机标定的效率,尤其适用于多相机同时标定的情况.在计算相机内参时,使用Levenberg-Marquarat方法优化求解.实验结果表明,本算法速度快且精度较高,可应用于机器视觉研究、工业三维测量等多个领域的摄像机标定.本方法也可以选择拍摄二幅或者任意多幅图像,来参与算法的迭代优化过程,以进一步提高标定精度.     

CCD摄像机参数标定实验设计

CCD摄像机标定技术是视觉检测技术中的最基本内容,为有助于学生正确理解和掌握视觉检测技术,本文设计了CCD摄像机参数的标定实验。详细介绍了CCD摄像机透视成像模型、RAC标定方法以及标定点空间坐标和图像坐标的获取方法,结合标定软件讲述了标定的主要步骤。     

CCD摄像机参数标定实验设计

CCD摄像机标定技术是视觉检测技术中的最基本内容，为有助于学生正确理解和掌握视觉检测技术，本文设计了CCD摄像机参数的标定实验。详细介绍了CCD摄像机透视成像模型、RAC标定方法以及标定点空间坐标和图像坐标的获取方法，结合标定软件讲述了标定的主要步骤。     

双目摄像机的自标定方法研究

摄像机标定是计算机视觉的关键技术之一。针对现有的标定技术计算过程复杂,标定物使用不方便等问题,提出了一种用于双目摄像机自标定的方法,该方法要求场景中有两组正交的平行直线即可进行标定,利用其在图像平面上形成的消失点之间的约束关系来建立标定方程,从而求解出摄像机的内外参数,再结合双目立体视觉原理标定双目摄像机的结构参数。将该方法在实验室现有设备上进行对比实验。实验结果表明,该方法简单、有效,可广泛应用于机器视觉研究、三维重建等多个领域。     

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.     

基于彩色同心圆的投影仪标定算法

本文研究主动视觉系统中投影仪的平面标定方法。用固定的投影仪向画有青色同心圆的标定板上投影黄色与洋红色相间的棋盘格,用固定的摄像机采集若干幅标定板不同朝向的图像,对采集图像进行颜色通道过滤,得到投影仪标定所需的同心圆分量和棋盘格分量,结合摄像机投影仪图像之间的映射关系和同心圆的秩2约束来标定投影仪。此方法仅需用三幅图像,不仅可以标定出投影仪的所有内参数(包括倾斜参数),如果再一步深入,还可以标定出摄像机的内参数矩阵和主动视觉系统的外参数矩阵。实验结果表明本文的标定算法精度比较可观。     

采用棋盘格模板的摄像机标定新方法

在分析Opencv摄像机模型和现有的双目视觉系统标定方法的基础上,提出了一种新的标定算法.该算法包括3个步骤,首先利用最小二乘法求解图像的像面中心坐标,在不考虑畸变的情况下,选取中心处一小块作为摄像机标定的初始空间,采用线性优化方法求出除畸变系数以外的其他摄像机内外参数;然后将求得的参数作为初值,利用线性优化方法求解畸...     

文摘

在视觉检测系统中,针对视觉传感器数量多,且每个摄像机需标定的内部参数及外部参数较多的特点,提出了一种新的简单的快速摄像机标定方法.分析了摄像机的各个关键参数,采用了全线性标定方法和矢量分析法,逐步求出CCD摄像机的参数.该方法具有标定速度快、精度高、实用和算法性能分析容易等优点,适用于一般视觉检测系统的摄像机参数的标定,尤其是大型视觉检测系统中多视觉传感器的摄像机参数的标定.实验结果表明,摄像机标定误差优于0.05mm.     

双目摄像机标定与特征点匹配方法的研究

传统标定方法具有实验环境要求高、结果精确度低、鲁棒性差等显著缺点,为此提出一种基于软件编程的主动视觉标定方法。通过建立摄像机针孔成像线性模型,考虑畸变影响的非线性模型矫正,推导出双目摄像机标定参数,并应用软件编程实现摄相机标定,获得精度高、鲁棒性较好的结果。同时,针对当前已有的图像匹配算法,对图像尺度变化适应性较差等问题,以Harris算子为基础,通过增加图像变换尺度参数,得到具有尺度不变性的改进算法。基于软件编程实现特征点坐标提取与匹配,结果显示改进后算法耗时变短、计算结果精度和鲁棒性均有所提高,为深入研究双目摄像机障碍物识别与路径规划奠定了基础。     

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。     

巡线机器人视觉导航中的摄像机现场标定

为在工作现场对巡线机器人视觉系统中的摄像机进 行标定,提出了一种自动化的标定方法。方法首先通过视觉检测地线和线上的运动目标,发 现目标后,控制机器人沿地线作低速运动。检测到目标进入处理区域时,记录目标上最前端 点的坐标,然后变换2次视角,获取3个视角下的一系列图像。在处理中, 提取每个视角下间隔Δn帧的n幅图像中目标上的最前端点,以通过该点的地线 的垂线与地线两侧边缘线及轴线的交点形成 2×(n－1)的棋盘格,并对格点进行校正。然后利用地线尺寸、机器人速度和被处理帧间的 时间差等已知条件,获取图像中的点 与其三维空间点间的对应关系,最后利用张氏标定法相同的处理方式,解算出摄像机的内外 参数。结果 通过实验验证,以张 氏标定结果为准,该算法对内参中的焦距误差不超过5%。通过本文算法,可实 现摄像机的工作中的自动标定,无需人工拍摄标定参照物,不需人工干预,能较好的实现自 动化。     

激光再制造机器人待加工零件形貌三维重建

采用双目摄像机结合结构光组成主动视觉测量系统,并与机器人耦合,构建了一种具有视觉功能的智能激光加工机器人,能够感知各种复杂曲面轮廓,重建三维形貌。系统由六自由度机器人、双目摄像机和结构光发射器组成。机器人带动双目摄像机和结构光发射器运动,既实现多视角测量,消除测量中的"死角",重建工件的完整三维形貌,又将测量到的点云数据转换到机器人坐标系。阐述了测量原理和数学模型,进行了单摄像机内外参数的标定,双目摄像机相对关系的标定,双目摄像机与机器人之间的手眼关系标定,得到摄像机内参数矩阵,手眼关系矩阵,机器人与世界坐标系关系矩阵。对双目图像进行大步距图像分割,提取目标区域,平滑降低图像噪声,重心法提取亚像素级结构光条纹中心,根据极线约束进行左右条纹配准,三维算法得到空间点坐标,可方便地转换到世界坐标系,实现全局坐标的统一。     

超大尺度线结构光传感器现场标定技术

针对大尺寸三维物体的测量需求,提出了一种超大尺度的线结构光传感器标定方法。使用平面靶标标定出摄像机内参数的初值,以相邻两控制点之间的距离为约束用LM优化算法对初值进行优化;采用准一维靶标进行结构光参数标定,提出了一种利用两行标记点求解控制点三维坐标的方法,该方法基于消隐点性质以及各控制点与标记点之间的几何约束。实验结果表明,所提出的标定方法和控制点三维坐标求解方法具有较高的精度和稳定性,且准一维靶标较平面靶标加工成本低、加工难度小、标定过程灵活方便,更适用于大尺度现场标定。     

一种基于三正交约束的摄像机标定方法

提出一种基于三正交约束的摄像机标定方法.设定摄像机坐标系为世界坐标系,标定摄像机内参数中的5个未知量和1个投影缩放因子,设计一种由7个空间点组成的标定模板,在不需要已知标定模板线段长度的情况下,仅需要2幅以上不同姿态标定模板的图像即可根据三正交关系建立约束方程组,通过矩阵特征值分解,求得摄像机内参数的解析解.对同一个摄像机进行对比实验,本文标定结果与平面经典法标定结果的相对误差仅为1.3%左右,且仿真数据实验和真实图像实验的结果表明,该算法具有较高的标定精度和鲁棒性.     

一种基于共面圆的摄像机自标定算法

提出了一种基于自由移动平面圆靶标的摄像机标定算法,由摄像机拍摄自由移动平面圆靶标的多幅图像,利用欧氏空间中平面模板上的不变量作为约束,采用非线性优化技术估计摄像机的内部参数。该方法操作简单,具有较高的精度和较好的稳定性,且抗遮挡,无需进行特征匹配,适用于在线标定和自标定。仿真实验和真实图像实验结果均表明,该算法准确、可靠。     

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％。     

基于逐步优化的摄像机阵列标定算法

摄像机标定是计算机视觉研究中由图像进行三维重建的重要步骤。本文提出了一种基于逐步优化的摄像机阵列标定方法,首先使用基于平面模板的方法求解出各个摄像机的内参数以及相对于模板的位置关系。然后选定一个摄像机作为参考摄像机,再逐步地标定出其余摄像机相对于参考摄像机的位置,最后得到所有的摄像机在同一个世界坐标系下的位置关系。标定过程简单,易于实现。实验结果表明,该方法是一种有效的摄像机阵列标定方法。