基于Harris算法的黑白棋盘格角点检测

简述Harris角点检测算法的原理、算法的执行流程和黑白棋盘格亚像素坐标求取的基本方法.通过实验检测出了黑白棋盘格中的角点,得到了角点坐标,并运用二次曲面拟合法得到了角点的亚像素坐标.简要分析Harris角点检测算法中各参数对检测结果的影响,给出了参数设置的一些心得.实验结果可以用于摄像机的标定.     

基于改进Harris角点算法的摄像机标定技术研究

针对传统的Harris角点提取算法对噪声敏感,执行效率低等不足,提出了一种改进的Harris角点提取方法;以Harris角点提取算法为基础,通过优化角点响应函数,消除系数K,提高角点提取算法的执行效率;采用改进的 Harris 算法对黑白棋盘表格进行内角点提取,利用张正友摄像机标定法计算USB摄像机的内外参数;实验结果证明了该方法可以有效的对黑白棋盘格内角点进行提取,准确高效,提高了摄像机的标定精度和准确性,是一种可行的摄像机标定方法。     

自适应的Harris棋盘格角点检测算法

针时摄像机标定中的棋盘格角点检测问题,分析了Harris角点检测算法局限性,综合考虑了多个参数对角点提取的影响,根据每个参数影响程度的不同采取分步调整策略,实现棋盘格角点的自适应检测算法.该算法计算量小、易于实现,提高了运算效率,有效避免了角点聚簇和角点分布不均的角点空缺现象的产生.实验结果表明,该算法对摄像机各种畸变情况下的棋盘格角点可准确提取.     

一种新的棋盘格图像角点检测算法

鉴于棋盘格图案在摄像机标定中有着广泛的应用,因此为了对边缘模糊的棋盘格图像进行在线标定,针对目前棋盘格图像角点检测算法的局限性,提出了一种可以自动实现的棋盘格图像角点检测算法,该算法是利用周围图案对称和灰度值对比明显的独特性质,设计了由对称算子S和方差算子V组合而成的角点检测算子--对称方差算子（symmetry and variance）,简称SV算子.该算子不仅构思巧妙、易于实现、计算量小,而且对棋盘格图像的旋转变换和亮度变换具有鲁棒性和抗噪能力强的优点.实验结果表明,该算子对边缘模糊有良好的适应性,适用于摄像机的在线标定.     

一种改进的SUSAN算子棋盘格角点亚像素检测算法

SUSAN算子在检测角点时,只以USAN区域面积的大小作为判断准则,忽略USAN区域形状的影响。因此,该算法对棋盘格标定板中的内角点与边缘点难以区分。针对此问题,本文提出在SUSAN圆模板内再次采用SUSAN算子来实现对棋盘格标定板角点的有效检测。此外,在每个初定位角点的局部邻域内,采用二次曲面拟合法得到角点的亚像素坐标。实验证明,所提出的算法准确、有效、适应性好,能为摄像机标定提供亚像素精度的角点信息。     

基于梯度与对称度提取棋盘格角点及角点递推定位

在摄像机标定中常用黑白棋盘格作为标靶,而获取棋盘格角点位置是标定的首要任务。介绍了使用8等分圆形模板获取棋盘图像的灰度梯度和中心对称度,并对其组合,显著增强了角点区灰度并抑制了非角点区灰度。再对局部峰值点孤立,使真角点与伪角点灰度明显区分。进一步对估计的角点集中心区取一样点作基点,由其5个最近邻角点判断棋盘格边缘方向,用线性预测和误差约束方法估计并向外递推取得所有邻接角点的像素级坐标,用角点行列数中值估计并确定棋盘格角点区及其左下角以完成定位。最后对所有角点区局部用更大的模板重新检测不对称度,并用角点及其4个邻点不对称度的线性模型估计角点亚像素级坐标。     

棋盘格模板角点的自动识别与定位

棋盘格模板角点的识别与定位是摄像机定标过程中的关键环节,而自动识别与定位则是实现定标过程自动化的前提条件。为了实现定标过程自动化,提出了一种有效的方法,即利用棋盘格模板图像内部角点的局部灰度特征和由栅格线构成的结构特征,实现了内部角点的自动识别与定位。实验结果表明,该方法是有效和实用的,其能明显地加快定标速度,缩短定标时间,从而为基于多幅棋盘格模板图像的摄像机定标过程自动化创造了条件。     

采用棋盘格靶标的全自动相机标定方法

为了去除相机标定过程中的人为干预,提出了一种采用改进的棋盘格靶标的全自动相机标定方法。识别出每幅标定图像中的四个标志圆,利用四个标志圆圆心的图像坐标和物理坐标计算二维射影变换矩阵。依据该射影变换矩阵计算出棋盘格角点的初始图像位置,接着提取亚像素精度的角点位置。迭代求解需要标定的相机参数。由实验可知,该全自动相机标定方法的棋盘格角点识别能力和相机标定精度,与Bouguet的相机标定工具箱相当,且可以显著地减少标定时间和工作量。利用20幅分辨率为640×480的靶标图像标定相机仅需16 s。     

自动化几何校正中相机位姿自动校正方法

为了解决多投影仪拼接显示系统自动几何校正中相机位姿的自动校正问题,提出了一种利用目标区域角点集的最小外接矩形确定目标的倾斜状态的方法。首先运用Harris角点检测算子检测出目标区域的角点集,并根据角点集的凸包求其最小外接矩形,然后计算最小外接矩形的长或宽的斜率判断出目标区域的倾斜状态,最后结合云台的控制,对相机姿态做出实时调整,实现了自动几何校正工作中相机位姿的自动校正功能。     

基于非参数相机标定的位移在线检测系统

物体受外力作用时因发生位移变形而导致结构损坏。针对该问题,以双目视觉原理建立物体三维数学模型,研究相机标定和特征提取,完成特征匹配,恢复标识点三维几何信息,得到物体位移。由于传统的相机标定法在常规尺寸应用中精度较高,一旦超出视场范围其测量精度迅速降低,不适于大视场测量,因此引入一种针对大视场测量的非参数相机标定法,并建立基于非参数的成像模型。通过在不同环境下分别对2种标定方法进行精度对比实验,结果表明,非参数相机标定法比传统的参数相机标定法精度提高约72.5%,且稳定性好,可满足物体位移测量的需求。     

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。     

基于一维标定物的反射折射摄像机标定方法

一维标定物是指一组任意两点距离已知的共线点.基于一维标定物的标定方法相对基于二维、三维标定物的方法更加灵活,在实际中有很高的应用价值.文中提出一种基于一维标定物的反射折射摄像机标定算法.如果一维标定物包含5个或5个以上的共线点,则通过一维标定物的3次或3次以上的一般刚体运动,就能够标定反射折射摄像机的参数.算法分为两步:首先,使用一维标定物的图像和主点满足的不变量计算主点;然后,通过一维标定物图像所隐含的正交消影点信息,线性地求解绝对二次曲线的像(IAC),并对IAC矩阵进行Cholesky分解确定尺度因子和畸变因子.此外,文中方法还能够给出镜面参数的解析表示以及一维标定物相对于视球中心的位置.模拟实验中,作者在两种镜面配置下比较了文中的方法和基于圆环点的方法,结果表明文中的方法在不同的镜面配置下都能得到较好的标定结果.真实实验也验证了文中方法的正确性和可行性.     

计算机视党中摄像机定标综述

计算机定标是计算机视觉实现的前提和基本问题。本文回顾了计算机视觉中的几种基本的摄像机定标方法，对各种方法的特点和应用范围进行了比较、分析。     

一种基于球场模型的广播足球视频摄像机自动定标方法

随着足球视频语义内容分析和理解、自动视频索引、虚拟增强现实表示等研究的不断深入,摄像机定标技术扮演了越来越重要的角色.基于此,提出了一种基于球场模型的广播足球视频摄像机自动定标算法,该算法建立在所定义的球场模型基础之上,首先通过改进的球场线探测算法得到球场平面的特征点,并求解摄像机同形 (Homography)矩阵,然后,利用所求解的同形矩阵来定位球门,得到球门平面的两个特征点,最后根据基于K均值聚类和Hough-like搜索的方法来得到最优的摄像机内外参数.初步的实验结果表明,依据本文算法所求解的摄像机参数最优值相比初始值精确度更高,并且其在连续帧中也更加稳定.     

基于单幅图片的相机完全标定

现有相机标定方法的标定过程比较繁琐,不利于标定相机的广泛使用。为此,从摄像机镜头畸变矫正着手,结合标定板信息及消失点约束,提出一种基于单张图片的相机标定方法。利用非线性迭代得到相机镜头的畸变系数,通过线性求解得出相机的内参,直接计算得到相机的外参,从而实现仅需拍摄单张标定板图片的相机完全标定。实验结果表明,该方法在标定板与视平面夹角小于45°的情况下均能成功标定,并且重投影误差小于0.3像素。     

机器人立体视觉中摄像机的标定

针对机器人立体视觉标定问题,提出一种介于传统标定法和自标定法之间的摄像机标定方法。与传统方法相比,将内参数、畸变参数与外参数分别标定。首先根据张氏平面标定法求出内参数;其次在考虑透镜径向畸变的基础上求出畸变参数;最后重点探讨在摄像机带有运动的情况下外参数的标定方法,避免了在原有标定环境下摄像机运动时需要重新标定的问题。实验依据传统标定的模板原理,结合双目立体视觉模型,验证了该种分离标定方法的可行性。     

三目立体相机的标定研究

立体相机标定是计算机视觉中的重要方法,在立体相机的距离测量、三维重建等领域占据着重要的基础地位和广泛的用途。文中在单目相机标定的基础上提出了三目立体标定的新方法,其主要原理是利用三个相机之间的约束关系,建立多目标带约束的优化方程使标定精度得到提高,三目相机标定相对于传统的单目相机标定还可以得到三个相机之间的位置关系。文中首先讲述了立体相机标定的一些基础知识,其中主要是相机模型的介绍;其次讲述了单目摄像机的标定原理,并由此提出三目摄像标定的方法;最后给出实验的结果,验证了所提方法的正确性和有效性。     

主动视觉系统中的摄像机姿态校准

提出了在镜头畸变径向约束下,用平面上四个点及其成像关系来建立摄像机姿态的几何方法.并运用随机样本一致性技术和多视点下摄像机内参数一致性约束提高计算的稳定性和精度.指出了只利用摄像机正、反投影关系检验其姿态正确性是不充分的,提出将视点间运动变换关系作为评价相应摄像机姿态精度的重要标准.