CCD摄像机标定

在基于单目视觉的农业轮式移动机器人自主导航系统中,CCD摄像机标定是农业轮式移动机器人正确和安全导航的前提和关键。摄像机标定确立了地面某点的三维空间坐标与计算机图像二维坐标之间的对应关系,机器人根据该关系计算出车体位姿值自主导航。因此,根据CCD摄像机针孔成像模型,利用大地坐标系中平面模板上已知的各点坐标,建立与计算机图像空间中各对应像素值之间的关系方程组,在Matlab环境下拟合出摄像机各内外参数。实验结果表明：该方法可以正确完成CCD摄像机标定。     

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.     

一种新的摄像机线性标定方法

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,即准确确定摄影机的内部参数和外部参数,因此寻找新的快速有效的摄像机标定计算方法是计算机视觉应用中的一个重要问题。为也快速有效地进行摄像机的标定,并针对常用的带有一阶径向畸变的摄像机模型,提出了一种线性求解摄像机参数的标定方法,它可分步标定各参数,且全部采用线性方法求解,从而避免了非线性优化中的不稳定性,使得算法更为实用,简单快捷。实验结果表明,该方法具有较高的标定精度,是一种实用的标定方法。     

基于OpenCV的摄像机标定问题研究

介绍了可用于图像处理与计算机视觉编程的强大类库 OpenCV,对其应用于双日视觉中摄像机标定问题的主要数据结构进行了说明,重点分析了在 VC 环境下调用 OpenCV 相关库函数的实现摄像机标定的没汁问题,并探讨了该方法中须注意的程序没计问题.该算法对于图像处理与计算机视觉方面的应用设计具有实用价值,对于利用 OpenCV 进行视觉研究有一定参考价值.     

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OpenCV的改进两步法摄像机标定

采用改进两步法实现了摄像机的标定,并给出基于OpenCV算法,充分发挥了OpenCV的函数库功能。对两步标定法的改进是在原两步法得到摄像机参数值的基础上,用非线性优化算法对所有参数进一步优化,得到最终参数值,既提高了摄像机标定精度和计算效率,又无需对摄像机像面中心预标定,简化了标定过程。     

基于Matlab的摄像机标定系统的设计与实现

考虑二阶径向畸变和切向畸变建立摄像机的非线性模型,在两步法的基础上,实现了单个摄像机标定和两摄像机间的立体标定,并在Matlab环境下进行编程实现,给出了标定系统的具体实现方法和流程。该系统使用方便、速度快、成本低,具有较高的标定精度。     

基于HEIV模型的摄像机一维标定

多摄像机系统广泛应用于文化创意产业,其高精度标定是迫切需要解决的一个关键问题. 新近出现的摄像机一维标定方法能够克服标定物自身遮挡,特别适合标定多摄像机系统. 然而,现有的摄像机一维标定研究主要集中在降低一维标定物的运动约束,而标定精度较低的问题未受到应有的关注. 本文提出一种基于变量含异质噪声 （Heteroscedastic error-in-variables,HEIV）模型的高精度摄像机一维标定方法. 首先,推导出摄像机一维标定的计算模型;其次,利用该计算模型详细分析了一维标定中的噪声,得出摄像机一维标定可以视为一个HEIV问题的结论;最后给出了基于HEIV模型的摄像机一维标定算法. 与现有的算法相比,该方法可以显著改善一维标定的精度,并且受初始值影响小,收敛速度快. 实验结果验证了该方法的正确性和可行性.     

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.     

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．     

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。     

用于交会测量的摄像机标定系统设计

介绍了一种简易的摄像机立体标定系统的设计方案,主要应用于多CCD交会测量技术中,可以完成单个摄像机的标定、多个摄像机之间的立体标定和标定精度评估等功能.建立了包含透镜径向畸变和切向畸变的摄像机成像模型,采用两步法求解摄像机参数,最后通过交会测量得到的多个棋盘格的边长与实际边长的误差量来衡量摄像机标定的精度.该系统不要求使用者具有专业的3D几何知识,速度快,成本低,而且可以达到很高的精度.     

直线运动摄像机在线动态标定

为实现AS-R智能机器人在运动情况下摄像机在线动态标定,提出一种新的基于粒子滤波的直线运动摄像机标定方法。用状态空间方法描述直线运动摄像机模型,把摄像机内参数和位置运动参数作为状态量,特征点图像坐标作为观测量,根据粒子滤波算法求得摄像机内参数和位置运动参数的最优估计,并用双线程实现整个标定过程。AS-R机器人在直线运动情况下的摄像机在线动态标定实验结果表明：该算法是合理可行的,并且具有很高的标定精度和良好的鲁棒性。该方法适用于各种类型的系统噪声。     

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。     

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。     

Camera Calibration for 3D Color Scanning System Using Virtual 3D Model

Instead of traditionally using a 3D physical model with many control points on it, a calibration plate with printed chess grid and movable along its normal direction is implemented to provide large area 3D control points with variable Z values. Experiments show that the approach presented is effective for reconstructing 3D color objects in computer vision system.     

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。     

移动机器人立体视觉高精度标定技术

摄像机标定是移动机器人立体视觉的一个关键步骤,标定精度直接影响到障碍检测和路径规划的精度。在前人研究的基础上,提出了一种迭代方式的摄像机标定算法。算法将摄像机参数分为畸变参数和非畸变参数两类,每次迭代中固定一类参数来求解另一类参数,最终得到优化解。通过合理组织参数求解次序,迭代的每一步都可以通过最小二乘法得到闭式解,从而简化了计算。算法可以方便地进行扩展以包含不同类型的畸变参数,而不会增加算法的复杂度。实验结果表明此算法可以有效提高标定精度,可用于移动机器人的视觉系统。     

传统相机标定方式的自动标定方法

摄像机标定技术是从二维平面图像中获得三维信息的关键步骤,摄像机的标定精度对保证系统测量精度有着至关重要的作用。提出了一种基于传统相机标定方式的自动标定方法。采用带有区域标记点的改进标定模板获取标定图像序列。利用边缘检测技术,确定特征点检测区域。根据摄像机透视投影模型,对摄相机进行线性标定,再进行非线性修正,得出摄像机各参数。实验结果表明,改进的标定方法具有更快的检测速度,稳定性好,鲁棒性高,使传统相机标定过程实现了自动化。