单目摄像机标定方法的研究

摄像机标定是计算机视觉领域的一个研究热点,为了解决单目摄像机标定中的精度不高、模型复杂、鲁棒性差等问题,依据神经网络、遗传算法及摄像机标定的特点,提出了基于遗传算法和BP神经网络相结合的单目摄像机标定方法。该方法充分利用遗传算法的全局优化和神经网络的局部收敛的特点,一方面避免了建立复杂的摄像机成像模型,另一方面增强了摄像机标定的精度和鲁棒性。实验表明该方法有效。     

基于Matlab工具箱的摄像机标定

研究了摄像机成像的基本原理,论述了摄像机内部参数和外部参数的推导过程,借助Matlab标定工具箱,采用平面靶标的标定方法,快速准确地完成了标定实验,得出内部参数和外部参数,并对所得外部参数进行数据处理,得出摄像机运动前后两坐标系之间的相互位置关系.     

基于平面二次曲线的摄像机标定

提出了一种基于平面二次曲线的摄像机标定方法 .该方法只需要摄像机在 2个或 2个以上不同的方位摄取一个含有 3个或 3个以上同心二次曲线的平面模板的图像 ,摄像机和平面模板都可以自由移动 .所提出的摄像机标定方法在求解过程中不需要非线性迭代 ,可以直接获得解析解 .由于该方法利用二次曲线作为标定基元 ,简化了基元对应问题 ,并且精度和稳定性都比较高 .另外该方法原理简单 ,对设备的要求比较低 ,非常适合对计算机视觉不太熟悉的人员使用 .     

基于CCD摄像机恢复空间Z坐标方法的研究

视觉测量是计算机视觉与图像处理领域诸多研究成果应用于测量领域而形成的一类新的测量方法.二维图像的特征抽取是三维计算机视觉的第一步,通过二维图像恢复出被测量的三维信息这一问题可以理解为两个互逆过程:1.根据摄像机参数及获得的两维图像信息进行三维重建;2.根据三维空间信息及两维图像信息标定摄像机内部和外部参数.鉴于此,本文从物理光电学及数学角度.采用CCD激光测距法.推导了基于静态CCD激光测距的通用公式.该算法的最大优点是无需进行复杂的迭代计算,大大降低了计算量,且有效的提高了测量精度.分析表明:该方法计算简单、易于实现、实用价值高.     

光学动作捕捉中的摄像机标定

摄像机标定是光学动作捕捉中必不可少的部分,其作用是将摄像机获取的2D点还原为空间3D点.其主要工作是若干个摄像机对带有跟踪点的物体进行拍摄,根据空间中3D坐标与摄像机图像中2D坐标的对应关系,建立标定方程,对标定方程作一定的变换,得到计算相对简单快速的线性方程,最终求得用来将2D点还原成3D点的六个摄像机内部参数和外部参数(旋转矩阵和位移坐标).     

基于射影重建的线性摄像机自标定方法

提出了一种基于射影重建的线性摄像机自标定方法.该方法只需要摄像机作一次纯平移运动和两次带旋转的任意运动即可.该方法有3个主要特点.第1,由于该方法是一种线性方法,所以避免了大多数非线性方法的局部极小问题.第2,该方法是一种基于射影重建的自标定方法,由于在射影重建过程中利用了所有图像的信息,因此比以前的方法具有更好的鲁棒性.第3,该方法对硬件设备几乎没有特殊要求,在实际应用中易于实现,比如人手持一个摄像机摄取一些图像即可.模拟实验和真实图像实验均证明了该方法的可行性.     

CCD摄像机标定的研究

在计算机视觉中,二维计算机坐标和三维物体空间坐标的关系可通过摄像机模型来建立.模型中的参数包括:摄像机几何、光学特性参数(内参数)及摄像机空间位置参数(外参数).摄像机的标定就是要确定这些参数.本文分析了三维空间点投影在像平面的像点产生畸变的原因:在大视场摄像机镜头各向同性,而且物像空间媒质均匀的情况下,像素单位元面积产生的变化引起像点畸变,并在实际图像坐标到计算机图像(帧存)坐标标定过程中推导出CCD传感器单元N方向的比例系数N<,x>的表达式,并进行了实验测量分析,取得的结果对提高标定精度具有意义.     

单目变焦摄像机自运动的标定测量法

为了在单目摄像机变焦情况下测量其自运动参数,提出一种单目变焦摄像机自运动的参数标定测量法。在飞行平台着陆过程中,固连其上的单目俯视摄像机对包含已知世界坐标的特征点的静态着陆平面进行连续拍摄,该方法利用单帧图像可解算得到摄像机拍摄当时的等效焦距及其相对于着陆平面的6自由度位置,结合多帧信息即可对摄像机自运动的运动速度进行估计,进而转换为飞行平台的着陆运动参数。实验结果证明该方法可行有效。     

基于单幅回旋曲面图像的摄像机标定方法

针对传统摄像机标定方法存在的局限性问题,提出一种基于单幅回旋曲面图像的摄像机标定方法,综合运用计算机视觉、图像处理和计算机辅助几何设计技术,为单幅图像提供足够的几何信息用以摄像机标定,研究单幅未标定的包含回旋曲面以及特殊标定块的图像。仿真实验结果表明,该方法能够有效标定摄像机,为推广基于图像处理的应用技术提供条件。     

基于点云法矢变化的点云简化方法研究

为了提高实体反求的效率,提出一种点云快速简化方法。该方法基于空间六面体栅格分割点云,依据栅格的拓扑结构搜寻测量点的邻域点,并采用一种三角面片的加权算法估算出每个测量点的法矢,并由此计算出每一个测量点到微切平面的距离,通过设置相应的法矢角度及距离阈值来对点云进行简化。实验表明该方法能够明显提高数据简化的效率。     

基于摄像机模型的平面动态测量方法

为了简化不适合人工测量场合(如超高目标、超细微粒等)的平面长度测量问题,提高其测量精度,减小由于人为检测带来的误差,提出了一种基于摄像机模型的在线非接触式动态测量长度的方法。介绍了动态检测系统的工作原理,详细说明了检测过程和方法,对实验结果和引起误差的几个原因进行了分析。该方法过程简单,对硬件要求不高,而试验结果表明测量精度比较高,效果好,在平面长度测量领域内有广泛的应用前景。     

利用虚拟3D模板的摄像机标定技术

利用二维平面模板多次自由移动产生的绝对旋转和平移矩阵,转换成相对于参考位置的相对旋转和平移矩阵,结合模板参考位置合成了虚拟的三维模板,该合成方法克服了传统的合成方法需要特殊的设备来对模板进行辅助运动的缺点.并将针孔模型和非线性失真模型应用于虚拟三维模板,对摄像机参数进行标定.经实验验证,采用虚拟三维模板的标定技术具有较高的标定精度.     

基于摄像头定标的无人机位置和姿态的检测

近年来,无人机技术发展十分迅速,已经被广泛的应用于军事和民用等领域。无人机的回收是无人机整个控制过程中的重中之重。无人机相对机场的方位和三维姿态信息是反映其飞行状态的重要指标,只有精确得到了这些数据信息,才能实现对其正确的稳定的控制,保证无人机安全着陆。随着计算机视觉相关算法性能和可靠性不断提高,完善的实时算法的广泛应用,针对无人机的特点,文章设计了一种基于单目视觉的无人机自主着陆法,完成了无人机空中位姿的判断。实验证明,该方法是可靠和有效的。     

基于图像融合技术的经络实时三维可视化研究

本研究目的是将三维可视化应用于人体经络.通过磁场跟踪仪Wintracker和多通道经络测试仪共同获得经络的三维坐标.利用OpenCV相关函数实现摄像机标定,计算出坐标变换矩阵M,将世界坐标系下的经络三维坐标变换成图像二维坐标系下的经络坐标,最后利用图像融合技术实时地将经络线绘制于现场人体体表图相应位置上,实现经络穴位的...     

基于Hough变换的显微图像测量系统标定算法

针对显微图像测量系统的特点,提出了一种结合标准显微标尺的标定方法。该方法首先获取已知尺寸的显微标尺图像,接着通过预处理及边缘检测分离出图像中的标尺刻度线,然后基于Hough识别出长刻度线,并计算刻度线对应的像素距离,从而计算出标定系数。标定过程中采用了现有的显微刻度尺,使用方便。实验结果表明,该方法标定精度较高。     

一种新的基于圆环点的摄像机自标定方法

提出了一种基于圆环点的新的摄像机自标定方法.该方法仅要求摄像机在3个(或3个以上)不同方位摄取一个含有若干条直径的圆的图像,即可线性求解全部摄像机内参数.该方法原理简单,完全摆脱了匹配问题,也无须知道任何物理度量.整个定标过程不需要人的干预,可以自动进行,非常适合非视觉专业人员使用.模拟和真实图像实验表明,该方法精确度较高,鲁棒性较强,有一定的实用性.     

一种基于相机标定的图像配准方法

图像配准是把同一场景的两幅或者多幅图像在空间上进行配准,它在图像分析领域应用广泛,如医学,遥感图像分析,图像融合,图像检索及目标识别等．匹配困难是图像配准的主要问题,造成匹配困难的原因之一是待匹配图像存在畸变．该问题是由于待配准图像相对于基准图像会产生大面积相同区域或产生平移、旋转、缩放等多种畸变．针对以上各种畸变,本文提出一种解决方案：利用相机标定信息求解畸变情况的平移矩阵、旋转矩阵和缩放比,通过反变换达到矫正图像畸变的效果．然而标定信息常会因为相机位置移动而发生改变．对于此问题,本文则是通过求解多角度下的云台转角来确定相机的标定信息．实验表明：本文提供的方案很好的解决了图像配准阶段的一些畸变问题,使图像配准有较高的精度．     

基于相机标定的跨相机场景拼接方法

针对单相机场景下的智能交通应用得到了较好的发展,但跨区域研究还处在起步阶段的问题,本文提出一种基于相机标定的跨相机场景拼接方法.首先,通过消失点标定分别建立两个相机场景中子世界坐标系下的物理信息到二维图像的映射关系;其次通过两个子世界坐标系间的公共信息来完成相机间的投影变换;最后,通过提出的逆投影思想和平移矢量关系来完成道路场景拼接.通过实验结果表明,该方法能够较好的实现道路场景拼接和跨区域道路物理测量,为相关实际应用研究奠定基础.