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。     

双目视觉技术在区域目标检测中的应用研究

针对求取区域目标的世界坐标的需要。以Harris角点算法对摄像机图像进行分析,提取图像中目标区域的角点。通过使用VC++环境中的OpenCV进行编程运算,计算出摄像机标定参数并运用双目视觉法计算出目标位置的世界坐标。     

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。     

三维监控系统中基于三维重构的交互式标定

标定多个监控摄像机的位姿是智能监控系统的基础.传统的标定方法需人工逐一标定每个目标摄像机,且难以处理非重叠监控视场以及摄像机运动和扰动的情况.对此本文提出一种基于三维重构的交互式标定框架,通过引入场景三维特征点云作为中间层,仅需一次性建立其与参考背景模型间的几何变换关系,即可通过目标摄像机图像与三维点云的匹配实现自适应标定,可显著降低工作量.由于匹配是建立在监控图像与三维点云之间而非监控图像之间,因此可以处理监控视场非重叠的情况.对于摄像机运动和扰动,提出了一种在线相对姿态传递方法,能够克服摄像机扰动和运动带来的姿态变化问题.实验证明了本文方法的有效性.     

基于视觉信息的移动机器人控制系统设计

机器人的视觉相当于机器人的眼睛,机器人视觉系统是当下研究热点。本文主要研究基于视觉信息的机器人系统,通过对获得的图像信息的处理来实现对机器人的控制。详细讨论了摄像机标定、图像处理等方面的设计,实现了对机器人控制系统的设计。     

一种多视点平行阵列摄像机标定方法

摄像机标定技术是从二维平面图像中获取三维信息的重要前提,是计算机视觉的关键技术,在视觉导航、运动分析、三维重建等领域得到了广泛的研究和应用。文中针对多视点平行阵列摄像机系统实现了一种利用HALCON提供的丰富函数库,开发了八视点平行阵列摄像机标定。然后通过Maya构造虚拟实验场景,验证了所提方案的有效性。最后将所开发的程序移植到通用Windows平台,并集成视频采集系统中。     

基于双目视觉的医疗机器人摆位系统测量方法

为了实现精确放疗过程中精确定位和肿瘤位置的精确测量,建立了基于双目视觉的医疗机器人摆位测量系统,并对系统所采用的摄像机标定方法、标记点识别及其三维坐标计算、摆位系统的位置验证等算法进行研究。建立基于双目视觉的医疗机器人摆位测量系统;提出了一种对摄像机采用基于平面棋盘格和立体标定模板相结合的摄像机标定新方法;采用Roberts梯度算子对图像分割的方法,识别标记点中心并计算其三维坐标;通过比较基于双目视觉计算和三维坐标测量仪器测量的各个标记点三维坐标的摆位误差,实现放疗过程中位置验证和精确摆位。实验结果表明:摄像机的标定精度为36.5×10-3 mm和各个标记点的三维坐标平均偏差为δX=0.573mm、δY=0.495mm、δZ=0.430mm,测量方法可获得较高的标定精度和摆位精度,能满足精确放疗对高精度摆位系统的临床需求。     

基于计算机视觉的弹着点坐标远程测量系统

系统采用双目立体视觉原理，通过捕捉、处理弹落击起的烟尘图像精确地获取弹着点信息。给出了一种适于野外环境构建的视觉测量模型，并提出了一种仅对焦距及光轴水平偏角进行现场标定的相机参数快速获取方法。采用序列图像实时帧间差分阈值法作为主要的图像处理手段，通过构造高斯背景统计模型获得精确的分割阈值。为排除野外环境的各种干扰，提出了依据时空相关性检测的帧间多级差分方法，为解决烟尘快速飘移对后续弹点探测的影响，给出了一种伪目标边缘跟踪算法。远程视觉传感器距靶心1.2 km对?准400 m靶区实测时，图像处理时间小于8 ms，系统响应时间小于75 ms，报靶精度优于2 m，完全满足实时准确报靶的要求。     

新型正交消隐点的摄像机标定方法

在分析了摄像机模型,单双目视觉系统标定以及消隐点几何特性的基础上,提出了一种新型正交消隐点的摄像机标定方法。该方法仅使用摄像机在不同视角拍摄多幅(至少3幅)棋盘格模板的图像。引入一二阶径向畸变的摄像机针孔模型,主要由消隐点的计算与优化,消隐点法线性标定内部参数,新型改进的Tsai两步法线性求解外部参数和非线性全局优化等组成。实验结果表明,所给出的方法在全局优化之后,7幅图像的重投影平均像素误差为0.0043pixel,耗时为1.7911260s,可见速度快且精度高,可广泛应用于计算机视觉研究、工业三维测量与重构、道路测绘等多个领域的摄像机标定。     

基于视频去噪算法移动机器人视觉定位研究

提出基于视频去噪算法的移动机器人的视觉定位方法,应用运动补偿时域视频去噪算法对视频图像去噪,提取去噪视频图像的图像像素,用摄像机标定方法确定目标空间坐标,扩展卡尔曼滤波Matlab仿真算法对目标进行定位,有效地解决了视频图像的拖尾、重影等现象,实现目标动态定位。实验结果表明视频去噪效果良好,摄像机标定准确,目标定位精确度高,达到了预期效果。     

确定CCD相机标定点个数的方法

针对带有径向畸变的单摄像机针孔成像数学模型,提出了确定标定点个数的方法.利用忽略切向畸变的径向一致约束推出线性方程式,应用最小二乘法求得线性方程式的系数.通过不断增加标定点的个数,得到系数的一系列解;观察系数解的变化是否稳定,从而判断所用标定点个数是否足够.     

基于非线性模型的摄像机标定技术研究

摄像机标定的目的是确定摄像机的图像坐标系与物体空间中的三维参考坐标系之间的对应关系。研究非线性模型下摄像机标定两步法的算法实现,并提出用两步法在进行摄像机标定实验时对于算法初步进行的改进。即对于未标定图像在算法初步设定畸变系数初值来校正标定实验所提取的角点,通过实验标定摄像机参数并进行验证,实验表明可以降低重投影误差,使算法精度进一步提高。     

基于空间三角形的摄像机标定新算法

文章提出了一种基于空间三角形的摄像机标定算法.使用空间三角形作为标定物,将其绕一顶点自由转动并拍摄2幅以上标定图片,然后利用三角形三边长度信息作为约束条件建立线性方程组以求解摄像机的内参数.实验表明该算法制作标定模型简单,具有较高的精度和较好的鲁棒性.     

非线性模型下的摄像机标定

摄像机模型的建立对于摄像机标定精度至关重要,针对该问题,对摄像机模型进行研究,对三种畸变模型进行分析,提出了考虑径向畸变和切向畸变的摄像机非线性模型,给出了在此非线性模型下,三维空间物点投影到二维像平面象素坐标的投影过程。同时在基于平面棋盘格的两步标定方法的基础上提出三步标定方法。将非线性模型应用到改进的摄像机标定算法中,实验结果表明:非线性模型下的改进标定算法具有更高的标定精度。     

网络摄像头的标定

摄像机定标是获取摄像机几何和光学参数的过程,也是获得摄像机在外部参考坐标系中的三维位置和面向.本文利用针孔模型对网络摄像头进行定标,该方法是基于标定物上已知参考点的三维坐标和参考点在图像上投影像素坐标之间对应关系,它分为两步,先利用线性模型对摄像机投影矩阵进行估计,然后基于投影矩阵分解出摄像机内外部参数.利用真实标定物图像进行实验和计算,得到较好的结果.     

基于HALCON软件的摄像机标定

摄像机标定是机器视觉的重要研究内容之一,提出了一种基于图像处理软件HALCON的标定方法。它利用HALCON标定板以及HALCON的函数库功能,分析了对面阵摄像机的标定过程,该方法简单易行,提高了标定精度和计算速度,而且具有良好的跨平台移植性。     

一种新的相机外参数标定方法

为了更精确地对飞机姿态进行交会测量,提出了一种新的外参数标定装置来获得相机参数。首先通过高精度全站仪获得标定杆上圆形标记点在世界基准坐标系下的坐标,然后通过摄像测量仪采集标定杆图像,对其进行高精度椭圆拟合得到标记点在像素坐标系下的坐标,在已知相机内参数的情况下求解世界基准坐标系到相机坐标系的旋转矩阵和平移向量。已知距离标记点验证实验结果表明:相邻点间平均距离误差为0.128 8mm,具有较好的易操作性和标定精度。     

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OpenCV的长波红外摄像机标定研究

设计一种适用于长波红外摄像机的标定装置,并用此标定装置对长波红外摄像机进行标定。通过拍摄多张红外标定板图像,并提取图像上圆孔特征点的像素坐标,利用每个像素点的与空间实际三维坐标点的一一对应关系,结合Open CV摄像机标定函数库,求解出长波红外摄像机的内外部参数,并利用求得的畸变系数,对畸变图像进行矫正。本研究中的标定装置能有效解决长波红外摄像机标定的问题,同时验证了Open CV函数库在摄像机标定程序开发中的具有标定结果精确、运算效率高、跨平台移植性好等优点。     

基于数字摄像技术的能见度检测

为了更好地进行能见度的自动检测和全程检测,采用一种基于数字摄像技术的能见度检测方法：读入图像经过预处理设置＂兴趣域＂,提取出对比度大于亮度对比感阈的人眼可分辨像素点,然后通过建立摄像机参数模型,计算出这些点到摄像机的距离,取其最大值即为能见度值。在自行研制的高速公路视频监控系统上,采集某段高速公路上的视频监控图像,进行能见度检测实验,得到923组的观测实验结果。实验结果表明,该算法与人眼观察一致,并对噪声有较好的鲁棒性。