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。     

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。     

基于单应矩阵的摄像机标定方法及应用

提出了一种基于单应矩阵的摄像机标定方法,并应用标定结果成功完成了移动机器人的视觉伺服任务。该方法首先根据图像平面和标定板平面之间特征点的对应关系,对单应矩阵进行了估计,进而利用旋转矩阵的单位正交性得到了其对摄像机内参数的约束条件。然后把摄像机内参数矩阵分解为有效焦距与主点位置两部分,并利用最小二乘法分别对其进行求解。针对镜头的径向畸变,恰当地选取了一种畸变模型,并由此得到了一种新的目标函数来对摄像机的所有参数进行非线性优化,从而使获得的畸变系数更适合于从二维图像信号中提取三维位姿信息。最后将标定结果成功应用于移动机器人视觉伺服系统之中,实验结果验证了该标定算法具有简单易用、精度较高等优良性能。     

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。     

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。     

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.     

双目视觉的立体标定方法

为实现双目视觉系统的立体标定,分析了摄像机成像模型,并充分考虑了透镜的径向畸变和切向畸变,提出了一种新的立体标定算法。该算法利用张正友的灵活标定算法,初步求取摄像机的内参数,结合Brown算法并提取图像中角点的子像素级坐标,精确求取摄像机内参数和畸变向量。为方便后续的图像校正,基于前面的单个摄像机标定,通过计算空间中的景物点在左右摄像机成像平面上的位置关系,计算出双目视觉系统中两个摄像机之间的旋转矩阵R和平移向量T,从而实现了立体标定。实验结果表明,该算法能取得较高的精度,可以应用于双目视觉系统。     

基于OpenCV的摄像机标定

以增强现实系统中摄像机标定技术为研究对象,分析了开放计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,特别充分考虑了透镜的径向畸变和切向畸变影响及求解方法,给出了基于OpenCV的摄像机标定算法.该算法充分发挥了OpenCV的函数库功能,提高了标定精度和计算效率,具有良好的跨平台移植性,可以满足增强现实和其它计算机视觉系统的需要.     

基于直线射影特征的摄像机参数标定方法

对于精度要求高、成本低或使用广角镜头的系统,在标定摄像机参数时需要校正镜头畸变.通常在摄像机标定算法中,镜头畸变参数的校正和摄像机参数求解都结合在一起,增加了算法的复杂性,并且依赖标定模板.针对以上问题,提出了一种新的标定方法,即不需要标定模板,也不需要确定空间点的精确坐标.首先通过直线的射影不变性校正镜头畸变参数,再...     

基于平面方程的轮对在线检测标定系统设计

在基于光截图像的轮对在线检测系统中,由于现场安装环境的限制,使得摄像机拍摄得到的轮对轮廓曲线畸变严重,所以摄像机的标定方法与精度直接影响到轮对参数测量结果.结合测量现场实际情况,分析设计了整套标定系统,并提出了基于平面方程系数的摄像机标定算法,实现了摄像机参数的标定工作.经验证:该标定系统的标定精度在0.1mm以内,满足轮对在线检测对标定精度的要求.     

稳定精确的摄像机标定方法

在Tsai两步法的基础上提出了一种更加稳定精确的摄像机标定方法。由于Tsai两步法中只考虑了摄像机镜头的径向畸变因素,所以为了提高摄像机的标定精度,在其基础上考虑了镜头的切向畸变情况。在求解摄像机参数的过程中,第一步同Tsai两步法采用最小二乘法求解线性方程得到外部参数,再利用最小二乘法求解关于畸变参数K1,K2,K3,K4的线性方程组,最终求得摄像机的内外所有参数。通过实验对该方法进行了验证。     

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 .     

一种简单的基于共面的摄像机参数标定方法

共面摄像机标定就是采用平面式模板来确定摄像机内外参数的过程,在此过程中图像像素和二维特征点是已知的。对于共面标定提出了一种简单及有效的方法去标定摄像机参数。即使用帧缓存中的计算机阵列图像直接来标定参数。首先采用预标定的方法标定出图像中心位置,然后根据帧存图像坐标和世界坐标之间的对应关系使用正交矩阵的约束条件来求解,在此算法中假设尺度因子为1,并且不考虑透镜畸变。所提出的算法用数字仿真图像及真实的图像检验。结果显示,所提出的算法具有较好的精度,是一种简单有效的标定方法。     

Camera calibration issues in robot calibration with eye-on-hand configuration

One of the possible methods for accurate, fast, low-cost and automated robot calibration is to employ a single camera rigidly mounted to the robot end-effector together with a single camera calibration board. The end-effector pose is measured by calibration of the camera at every robot measurement configuration. This paper contends that, with several modifications, Tsai's radial alignment constraint (RAC) camera calibration method can be made a fast and sufficiently accurate pose measurement technique. This paper focuses on speed, accuracy and cost enhancement of RAC-based camera calibration. A fast RAC-based algorithm is proposed, which cuts the computation time of Tsai's original algorithm by about a 5: 1 ratio while keeping its accuracy within the tolerances required for a successful robot calibration. A low-cost method for estimation of the ratio of scale factors of the camera/vision system is also proposed. This method does not require a precision vertical micrometer stage to provide non-coplanar calibration points data for camera calibration. Finally, the phenomenon of perspective projection distortion of circular camera calibration points is fully analyzed and error compensation methods are proposed.     

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%。