一种改进的摄像机线性标定优化方法

现有的摄像机标定方法没有将高精度和简便性很好的衔接在一起。提出一种新的标定优化方法。首先选择主点位置在图像中心,纵横比为1作为初始条件;接着利用改进的摄像机线性标定方法,得到在同一摄像机坐标系下不同图像上所有标定点的摄像机坐标;最后利用摄像机坐标系下的这些三维点来优化内、外参数。实验结果表明：本文提出的标定方法得到的焦距误差在0.1mm以内,主点位置的最大误差在2pixel左右,测试点的最大误差控制在0.5pixel以内。本文提出的标定方法是一种简单、高精度的标定方法。     

一种改进的摄像机标定中的角点提取方法

提出了一种基于Harris算子和SUSAN算子原理的角点提取方法．该方法利用Harris算子提取二值化的标定模板中的标定角点,再利用SUSAN算子原理,去除边界上因为倾斜产生的标定时不需要的角点．实验证明,该方法能准确地提取模板中标定时所需的角点．     

基于投影特征点的多摄像机标定方法

针对标定物存在的自遮挡问题,提出了一种应用于多摄像机的利用投影特征点进行标定的方法。在投影平面幕中投影标定图案,统一投影平面坐标系与世界坐标系。特征提取后,分别对每个摄像机标定,根据立体视觉特性求取摄像机间的相对位姿关系,并计算重投影误差。该方法对标定物自遮挡有一定的鲁棒性,同时有效地降低了计算量。     

一种基于光束平差法的双目鱼眼系统标定方法

针对双目鱼眼系统畸变偏大导致标定误差较大的问题,文中提出了基于光束平差法的双目鱼眼系统标定方法。通过灰度质心法获取标定板的特征点(圆心)坐标并进行排序;基于Kannala鱼眼相机模型和张正友标定法对双目鱼眼系统进行标定,获取系统内外参数及畸变参数;将得到的初始标定参数与特征点的三维空间坐标作为待优化集合,利用光束平差法结合LM法和雅可比稀疏矩阵对该集合进行迭代优化,使得双目鱼眼系统的重投影误差最小。实验表明：相比于传统的双目鱼眼系统标定方法,提出方法的重投影误差减小了52.64%。     

一种自动摄像机标定方法的实现

提出一种自动摄像机标定方法。首先介绍如何结合Harris角点检测器和Chen的亚象素提取算法精确地求取特征点的亚象素位置,然后分析利用透视投影变换矩阵自动提取特征点位置,最后结合T-sai的标定方法给出了实验结果,验证了方法的有效性。     

一种基于平面标定物体的摄像机标定方法

从理论上提出了一种新的直接标定摄像机内部参数的算法。该算法是基于平面定标物体上,且只需一个坐标系统。与其他算法相比,这种算法大大简化了计算过程,避免了对多余参数的计算,可用它来标定摄像机的全部内部参数。     

基于单CCD尺寸检测的摄像机标定方法

为提高机械零件尺寸检测的精度,针对Tsai两步标定法中初始参数不精确的问题,提出了基于直线投影约束的三步标定方法.该方法首先利用直线投影约束条件求解出图像中心点和畸变参数的初始值,然后结合径向排列约束条件求解超定方程组得出全部外部参数和余下内部参数值,最后对全局参数进行非线性优化.为验证提出方法的效果,通过建立基于图像模板的世界坐标系实现,即首先利用图像像素坐标求取摄像机坐标,再将摄像机坐标进行归一化,利用外参数矩阵就可以求解出图像点的世界坐标.结果表明,该方法可以有效提高摄像机标定的精度,像素误差可达0.126 5像素点,单目视觉尺寸检测中任意两点距离误差小于0.41%.     

一种简单高精度的线结构光传感器标定方法

线结构光三维视觉测量是获取物体表面三维数据的主要方法之一,传统的线结构光标定结果完全依赖提取光条纹特征点的数量,实际操作中无法保证提取足够多的特征点来拟合平面。针对这一问题,设计1种新的线结构光标定方法,将相机中心与结构光光条纹中心的任一特征点连成直线,不需求得光条纹中心线所有点的坐标,只需找到光条纹与棋盘格格边的交点;将其作为光条纹的特征点,控制特征点的数量,基于一次拟合特征点在像素坐标系下的直线方程,再联立直线方程与棋盘格平面方程,得到相机坐标系下的特征点坐标,依次求得3条及以上光条纹的中心坐标;利用多条不重合的直线拟合平面,采用二次拟合的方法提高标定精度。通过实验室搭建的线结构光单目相机对本文方法进行标定实验,结果表明：特征点到光平面的平均距离为0.052 mm,该距离在标定误差范围内,本文方法可有效解决因特征点较少而导致标定误差大的问题。     

一种摄像机标定系统的实现

摄像机标定系统中的参数直接影响摄像机三维重建效果的逼真度。本文以张正友两步标定法为基础,设计制作标定模板,并采用针孔摄像机模型对摄像机标定参数的求解过程进行了优化;结合OpenCV库,在Matlab开发环境下实现了摄像机标定系统。实验结果表明,该方法提高了摄像机的标定精度。     

一种基于基础矩阵的摄像机自标定技术

为了解决传统摄像机标定技术的精确度差和使用不方便而提出了一种新的摄像机标定算法.该方法从基础矩阵方程出发,推导出摄像机5个内参数的求解方程,并根据测量得到的沿x轴和沿z轴的平移量t_y、t_z,计算出摄像机的5个内参数.经大量的仿真实验,该方法具有很高的精确度.     

摄像机标定的研究

对摄像机标定的发展现状进行了综述,根据是否需要标定物体将标定方法分为三类：传统标定方法、自标定方法和基于主动视觉的标定方法,并分别给出了三种方法中主流方法的模型,对其优缺点做出评价并指出发展方向。     

基于GA-BP神经网络的双目摄像机标定

为克服传统BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷,本文利用遗传算法的全局寻优能力对神经网络的初始权和阈值进行优化,并将其运用到摄像机BP神经网络标定.采用遗传算法构建的神经网络,在不增加网络结构复杂度的情况下,大大提高了样本训练的精度和成功率,保证了网络的泛化能力.实验结果表明,该算法具有较高的标定精度,而且可行.     

CCD摄像机标定与修正的简便方法

利用透镜成像理论建立摄像机数学模型，提出一种新的简单、快速的摄像机参数标定与修正方法，该方法在摄像机模型中全面考虑了镜头的径向畸变和切向畸变，利用图像中心附近点畸变量较小的性质，用中心附近点和全场视点对摄像机内外部参数和像差修正参数进行分离标定，实践证明，该方法能快速、方便地对摄像机系统进行标定和像差修正，具有较好的稳定性和精度。     

基于微分进化遗传算法的双目摄像机标定

为提高遗传算法全局寻优的性能,将标准遗传算法改进并运用到摄像机标定,提出一种新的双目摄像机标定方法。通过改进编码方法,自适应调整变量搜索区间;引入微分进化进行交叉和变异,使群体呈多元化发展。该方法与现有的非线性标定方法相比,标定精度更高,可有效解决传统优化方法难以解决的多参数、非线性的复杂函数优化问题。实验结果表明,该方法具有较强的泛化能力,鲁棒性好。     

一种新的基于灭点的相机标定方法

对基于单像的灭点相机定标的理论进行了详细的阐述,并在此基础上提出了一种新的基于多方位、多像的灭点标定方法.这种方法克服了原有理论的缺陷,可对相机的内外方位元素以及畸变差联合求解,使标定结果更加精确、稳定.     

一种新的基于灭点的相机标定方法

对基于单像的灭点相机定标的理论进行了详细的阐述,并在此基础上提出了一种新的基于多方位、多像的灭点标定方法。这种方法克服了原有理论的缺陷,可对相机的内外方位元素以及畸变差联合求解,使标定结果更加精确、稳定。     

车载摄像机的立体标定方法

提出了一种简便实用的基于立体标定板的车载摄像机标定方法。基于自制立体标定板对车载摄像机进行标定,方法比较便捷,精度较高,且方便车载摄像机进行后续检测等工作。实验结果及误差分析验证了该方法的可行性。     

全景摄像机标定

针对一般全景摄像机标定方法需要特殊的装置、设备和仅适用于满足单视点约束情况下的问题,依据从单视点指向三维点的向量投影到图像平面的过程可以用泰勒级数描述的理论,建立了双曲面全景摄像机标定方法的一般传感器参数模型.标定方法能够补偿镜子焦点与摄像机光心间的配置误差,能够应用于单视点约束没有精确满足的情况下.同时算法只需摄像机从不同位置获取棋盘格平面模板图像可以进行标定.摄像机和平面模板可以自由移动,而不需知道运动的先验知识,所以算法灵活方便,而模型的参数通过非线性优化得到,所以精度较高.     

红外CCD摄像机固定图案噪声及其校正

首先介绍了固定图案噪声的影响及一些重要红外成像系统对其的限制,然后讨论了固定图案噪声的成因,导出了红外探测单元的输出函数,据此提出了固定图案噪声的校正方案,并给出了校正结果图片。