基于参考像面法的CCD摄像机标定新技术

摄像机标定是计算机视觉检测中必不可少的步骤.在现有的摄像机参数标定算法中,纯线性算法标定速度快,但标定精度不是很高;相反如采用非线性搜索算法,标定精度高,但存在标定速度慢以及会出现不收敛现象.通过对现有线性标定算法的研究,提出一种既考虑摄像机的径向和切向畸变,又能实现全线性化求解的全新标定算法--参考像面法.经验证该方法标定速度快、精度较高、算法健壮,适用于大型视觉系统多摄像机的快速标定.     

视觉导航中的单目摄像机标定改进算法

在基于单目视觉的智能车自主导航系统中,摄像机标定是智能车实现安全准确视觉导航的前提和关键。研究摄像机理想模型和实际模型,提出一种改进的标定方法。结合线性模型和非线性模型的优点,在求解摄像机内外参数的过程中,先采用线性模型标定摄像机的一部分参数,进一步考虑简化畸变模型,将非线性方程组转化为线性方程组迭代求解,最终获得摄像机全部参数。该方法既保证了标定精度,又简化了复杂的摄像机实际模型。实验结果表明该方法能满足视觉导航要求。     

一种双目视觉传感器的快速自标定方法

为克服传统的立体视觉传感器标定过程繁琐、不适应现场操作等弱点,提出一种基于本质矩阵求解的双目视觉快速自标定方法。该方法离线标定摄像机的内部参数,通过双目匹配的对应点,线性求解双目视觉的本质矩阵,快速地得到双目视觉传感器的各个外部参数。实验结果表明,该方法在精度上与传统标定方法相当,且标定过程快捷、方便,适合现场标定操作。     

基于主动视觉的摄像机自标定方法

摄像机标定是计算机视觉的一项基本任务．目前基于 主动视觉的摄像机内参数自标定方法可分为两类：第一类方法是通过摄像机在三维空间内作 两组平移运动,来求解摄像机内参数．第二类是由Basu, Du, 和Hartley等人提出的通过摄 像机旋转,求解摄像机内参数方法．后者在实际应用中存在严重不足,由于它要求摄像机只 绕光源中心旋转,不能有任何平移,而在工程实践中摄像机光源中心难以测定,其旋转也难 以保证无任何平移,因此难以实用．本文提出的摄像机标定方法属于前一类方法．与以往方 法相比,它不要求摄像机作多组相互正交的平移运动,只要能准确测定出摄像机相对于初始 位置三次线性独立平移运动的平移矢量,即可线性求解出摄像机内参数．理论证明,解存在 且唯一．数值模拟表明该方法具有较强的鲁棒性,最后给出了采用真实图像的实验结果．     

双目视觉测量系统的标定及3维测量

针对结构光形位公差视觉测量系统,提出了一阶径向畸变的摄像机成像模型和标定方法,并对传统的直接线性变换(DLT变换)标定算法做了些改进。即先针对没有畸变的线性模型,利用传统的标定算法,解线性超定方程组求解摄像机的全部参数,再针对引入一阶径向畸变的成像模型,以线性模型的参数为初值,通过非线性迭代优化摄像机的图像中心,等效焦距,倾斜因子,畸变系数等内部参数。实验结果表明,该方法无需预标定,精度适中,是相对简单实用的标定方法。     

基于空间平行直线束的CCD摄像机内外参数标定

为提高计算机视觉检测中的摄像机标定算法的效率与稳定性,降低对标定设备的要求,提出了一种新的基于主动视觉的摄像机标定算法.在分析了空间平行直线束的中心投影规律的基础上标定摄像机内外参数.与以往方法不同,在标定过程中保持摄像机位置不动,通过控制标定模板沿具有直线边缘的物体作任意量值的平移运动来实现对摄像机内外参数的求解.利用焦线的直线约束对镜头畸变进行修正,有效地提高标定结果的精度.将内外参数标定分为3个独立的阶段分别进行,克服了整体求解过程中未知参数间的相关性影响.该方法原理简单,且不需要知道模板上的任何物理度量.模拟实验和真实图像实验结果表明了该方法的高精度和高稳定性.     

3D靶标的摄像机三步标定算法与实现

摄像机标定是计算机视觉中的一个必不可少的重要环节,其标定精度影响着三维重建结果的精度。利用摄像机对一个三维正交的棋盘格拍摄一幅有效靶标图像,提取角点,第一步通过透视变换矩阵算法线性求解各内外参数;第二步引入径向和切向畸变,将第一步求得的内外参数作为初始值,求得畸变系数的解;第三步对内参数进行线性优化,得到更为精确的内参数值;最后求解反投影后图像坐标的绝对误差。实验结果表明,该方法具有较高的精度,且简单有效。     

3D靶标的摄像机三步标定算法与实现

摄像机标定是计算机视觉中的一个必不可少的重要环节,其标定精度影响着三维重建结果的精度。利用摄像机对一个三维正交的棋盘格拍摄一幅有效靶标图像,提取角点,第一步通过透视变换矩阵算法线性求解各内外参数;第二步引入径向和切向畸变,将第一步求得的内外参数作为初始值,求得畸变系数的解;第三步对内参数进行线性优化,得到更为精确的内参数值;最后求解反投影后图像坐标的绝对误差。实验结果表明,该方法具有较高的精度,且简单有效。     

快速有效的摄像机标定方法

提出了一种快速有效的基于径向约束的两步算法.该算法综合了线性模型和非线性模型的优点,在求解摄像机参数的过程中,采用线性模型标定摄像机中的一部分参数,进一步考虑非线性畸变,通过条件化简将非线性方程转化成线性方程求解其余摄像机参数,有效避免了直接求解非线性方程带来的计算繁琐和结果不稳定的缺陷.最后对标定结果采取最优化算法求精.实验结果表明,优化后的两步算法提高了摄像机标定的效率和准确性.     

一种新的基于主动视觉系统的摄像机自标定方法

摄像机标定是从二维图像取获三维信息必不可少的步骤。该文提出了一种新的基于主动视觉系统的摄像机自标定方法,通过控制摄像机平台作4次平移运动（其中任意3次均不在同一平面上）即可线性地标定摄像机的内参数以及摄像机坐标系与平台坐标系之间的旋转矩阵。同时,还分别给出了利用立体视觉方法和纯极点方法唯一求解摄像机坐标系与平台坐标系之间的平移向量的充要条件。     

摄像机线性三步定标方法研究

计算机视觉中，在对景物进行定量分析或对物体进行精确定位时，都需要进行摄像机标定，即准确确定摄像机的内部参数和外部参数。由于真实的摄像机光学模型存在很多类型的畸变，因而导致透视投影关系是非线性的。为了解决标定过程的非线性最优化问题，针对常用的带有一阶径向畸变的摄像机模型，提出了一种新的线性三步摄像机定标方法，即首先通过径向排列约束计算摄像机参数的旋转矩阵、x轴平移向量和y轴平移向量；然后根据透视投影的交比不变性解算一阶径向畸变参数；最后利用求得的摄像机参数建立有效焦距和z轴平移向量的线性方程，采用最小二乘法来得到线性解。实验表明，该方法简单快捷，不仅具有较高的标定精度，而且解决了原有算法采用非线性搜索寻优可能存在的解不稳定的问题。     

一种考虑二阶径向畸变的主动视觉自标定算法

基于主动视觉的摄像机自标定是摄像机标定的一个重要分支 ,由于普通的 CCD摄像机拍摄的像片存在着各种类型的几何畸变 ,其中以径向畸变最为严重 ,因此研究考虑径向畸变的自标定技术有着重要的意义 .为了使标定结果更精确 ,提出了一种考虑二阶径向畸变的内参数自标定方法 ,并通过推导考虑二阶径向畸变的极线几何约束 ,得出了如果能控制摄像机做 4次不在同一平面上的平移运动 ,则可以标定摄像机的内参数和二阶径向畸变系数的结论 .仿真实验结果表明 ,该算法精度很高 ,且具有一定的鲁棒性 ,可用于摄像机的标定 .     

Self-calibration of hybrid central catadioptric and perspective cameras

Hybrid central catadioptric and perspective cameras are desired in practice, because the hybrid camera system can capture large field of view as well as high-resolution images. However, the calibration of the system is challenging due to heavy distortions in catadioptric cameras. In addition, previous calibration methods are only suitable for the camera system consisting of perspective cameras and catadioptric cameras with only parabolic mirrors, in which priors about the intrinsic parameters of perspective cameras are required. In this work, we provide a new approach to handle the problems. We show that if the hybrid camera system consists of at least two central catadioptric and one perspective cameras, both the intrinsic and extrinsic parameters of the system can be calibrated linearly without priors about intrinsic parameters of the perspective cameras, and the supported central catadioptric cameras of our method can be more generic. In this work, an approximated polynomial model is derived and used for rectification of catadioptric image. Firstly, with the epipolar geometry between the perspective and rectified catadioptric images, the distortion parameters of the polynomial model can be estimated linearly. Then a new method is proposed to estimate the intrinsic parameters of a central catadioptric camera with the parameters in the polynomial model, and hence the catadioptric cameras can be calibrated. Finally, a linear self-calibration method for the hybrid system is given with the calibrated catadioptric cameras. The main advantage of our method is that it cannot only calibrate both the intrinsic and extrinsic parameters of the hybrid camera system, but also simplify a traditional nonlinear self-calibration of perspective cameras to a linear process. Experiments show that our proposed method is robust and reliable.     

On improved calibration method for the catadioptric omnidirectional vision with a single viewpoint

The single viewpoint constraint is a principal optical characteristic for most catadioptric omnidirectional vision. Single viewpoint catadioptric omnidirectional vision is very useful because it allows the generation of geometrically correct perspective images from one omnidirectional image. Therefore precise calibration for single viewpoint constraint is needed during system assembling. However, in most image detection based calibration methods, the nonlinear optical distortion brought by lens is often neglected. Hence the calibration precision is poor. In this paper, a new calibration method of single viewpoint constraint for the catadioptric omni-directional vision is proposed. Firstly, an image correction algorithm is obtained by training a neural network. Then, according to characteristics of the space circular perspective projection, the corrected image of the mirror boundary is used to estimate its position and attitude relative to the camera to guide the calibration. Since the estimate is conducted based on actual imaging model rather than the simplified model, the estimate error is largely reduced, and the calibration accuracy is significantly improved. Experiments are conducted on simulated images and real images to show the accuracy and the effectiveness of the proposed method.     

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．     

Tsai氏相机平面标定算法的一种解析改进

针对径向畸变的针孔透视投影模型,提出了一种简单快速的相机标定算法。该算法在假设图像中心点与CCD或CMOS传感器中心重合的前提下,将相机的内外参数和相机模型的畸变参数分离,以进一步进行线性相机标定,避免了非线性优化带来的误差,降低了算法复杂度,可适当提高标定精度,节约计算时间。首先,根据透视投影的交比不变性原理标定镜头的畸变系数;然后,根据旋转变换关系和平移变换关系,充分利用径向畸变约束、旋转变换的正交性和旋转矩阵特有的性质约束线性求解出相机的内参和外参;最后,通过实验与Tsai氏相机平面标定算法进行对比,所提算法在标定时间上节约了35%左右,在精度上至少提高了15%。     

Camera calibration with distortion models and accuracy evaluation

A camera model that accounts for major sources of camera distortion, namely, radial, decentering, and thin prism distortions is presented. The proposed calibration procedure consists of two steps: (1) the calibration parameters are estimated using a closed-form solution based on a distribution-free camera model; and (2) the parameters estimated in the first step are improved iteratively through a nonlinear optimization, taking into account camera distortions. According to minimum variance estimation, the objective function to be minimized is the mean-square discrepancy between the observed image points and their inferred image projections computed with the estimated calibration parameters. The authors introduce a type of measure that can be used to directly evaluate the performance of calibration and compare calibrations among different systems. The validity and performance of the calibration procedure are tested with both synthetic data and real images taken by tele- and wide-angle lenses     

A Least Squares Solution for Camera Distortion Parameters

Most applications in optical metrology need a well calibrated camera. In particular, a calibrated camera includes a distortion mapping, parameters of which are determined in a final non-linear optimization over all camera parameters. In this article we present a closed form solution for the distortion parameters provided that all other camera parameters are known. We show that for radial, tangential, and thin prism distortions the determination of the parameters form a linear least squares problem. Therefore, a part of the camera calibration error function can be minimized by linear methods in closed form: We are able to decouple the calculation of the distortion parameters from the non-linear optimization. The number of parameters in the non-linear minimization are reduced. Several experimental results confirm the benefit of the approach.     

由灭点进行径向畸变的自动校正

目的镜头畸变影响着3维重建、几何量测等工作的质量。根据图像中的灭点几何约束条件,提出一种根据灭点进行弱径向畸变自动校正方法。方法为避免包含畸变中心参数的非线性模型优化结果的不稳定性,在求解径向畸变系数之后进一步对畸变中心进行优化。首先根据灭点几何约束条件建立关于灭点与径向畸变系数的非线性模型,使用Levenberg-Marquardt(LM)算法估计灭点坐标与径向畸变参数,然后根据质量评价准则对畸变中心和径向畸变系数进一步迭代优化;最后,通过真实图像对该方法的可行性进行分析验证。结果采用不同的数据对径向畸变进行了有效地校正,并采用校正后的数据进行了相机标定,标定结果相对于传统基于非量测校正方法有明显的提高。结论充分利用图像中的灭点属性,提出一种新的镜头径向畸变校正方法。实验结果表明,该方法能够有效地对径向畸变进行校正,并克服了传统基于非量测畸变校正方法的不稳定性。     

一种高效的视觉导航摄像机标定方法

针对移动机器人视觉导航中的摄像机标定问题,提出一种高效的摄像机标定方法。考虑透镜畸变的影响,利用Hough变换提取矩形棋盘格的角点,求出摄像机参数初始值,运用Levenberg-Marquardt算法对初始解进行非线性迭代优化。通过重投影方法将求出的角点重新投影到矩形棋盘格像平面上,并与原提取的角点相比较,分析产生位置误差的原因。实验结果表明,该方法抗噪声能力强,对实验条件要求相对较低,标定精度满足移动机器人实际导航的要求。