基于OpenCV改进的摄像机标定法

针对计算机视觉领域的摄像机标定问题,考虑到畸变对标定精度的影响,介绍了开放计算机视觉函数库OpenCV和摄像机模型,给出了基于OpenCV的摄像机标定算法;该算法充分运用了OpenCV的函数库功能,具有很高的标定精度和计算效率,可以满足立体视觉系统的需要.     

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.     

一种基于主动视觉的线性自标定方法

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，通过控制摄像机做严格的运动，可以发现一些比较简单的算法，本文提出了一种新的基于主动视觉的摄像机自标定方法，通过控制摄像机作3次不共面的平移运动．可以线性标定摄像机的五个内参数．大量的仿真实验表明该算法精度很高，且鲁棒性很强．     

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。     

一种多尺度几何分析的摄像机对弱定标算法

自主车上的立体视觉系统一般由两台固定在平台上的定焦摄像机组成,因此摄像机内参数经一次标定后不再变化,只需要考虑外参数的标定.本文针对自主车视觉系统的特殊应用情况,提出一种基于多尺度几何分析思想的摄像机对弱定标算法,该算法采用Contourlet变换对左右图像中的角点进行检测,利用Hartley规范化8点法估计摄像机对的基础矩阵.依托现有的摄像机内部参数标定工具箱,在摄像机对弱定标的基础上还可以快速地获得摄像机对之间的外参数矩阵.实验结果表明该方法具有较好的精度.     

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.     

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。     

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。     

基于一维标定物的多摄像机标定

一维标定物是由三个或三个以上彼此距离已知的共线点构成的. 现有文献指出只有当一维标定物做平面运动或者绕固定点转动时，才能实现摄像机的标定. 本文的研究结果表明，当多个摄像机同时观察作任意刚体运动的一维标定物时，则该摄像机组能被线性地标定. 本文给出一种线性标定算法，并使用最大似然准则对线性算法结果进行精化. 模拟实验和真实图像实验都表明本文的算法是有效可行的.     

基于OpenCV的双目视觉标定程序的开发

分析了基于2D标靶的摄像机标定算法原理以及双目立体视觉系统摄像机的标定方法,给出了基于开源视觉库OpenCV的摄像机标定算法的详细处理流程,实现了一个完整的摄像机标定程序,可移植到嵌入式系统中.     

用于高精度三维计算机视觉的图象系统标定和误差补偿

为了对计算机视觉系统进行标定,并削弱由系统模型与真实系统间差异所产生的误差,在详细分析计算机数字成象过程的基础上,提出了一种综合数字成象过程中内部的及外部的,已知的及未知的等各种因素的图象系统标定方法,其标定的具体对象包括光学成象过程中的线性几何投影参数及非线性畸变参数、光电转换过程中的参数和图象信号的D／A及A／D转换过程中的参数等;同时提出了基于该标定方法的三维计算机视觉系统采集三维数据的误差补偿方法及其参数的确定过程。上述方法已经成功地应用于三维计算机视觉系统,并取得了很好的三维精度。     

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.     

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。     

Analysis of Tsai calibration method using two- and three-dimensional calibration objects

Camera calibration is a fundamental process for both photogrammetric and computer vision. Since the arrival of the direct linear transformation method and its later revisions, new methods have been developed by several authors, such as: Tsai, Heikkilä and Zhang. Most of these have been based on the pinhole model, including distortion correction. Some of these methods, such as Tsai method, allow the use of two different techniques for determining calibration parameters: a non-coplanar calibration technique using three-dimensional (3D) calibration objects, and a coplanar technique that uses two-dimensional (2D) calibration objects. The calibration performed by observing a 3D calibration object has good accuracy, and produces very efficient results; however, the calibration object must be accurate enough and requires an elaborate configuration. In contrast, the use of 2D calibration objects yields less accurate results, is much more flexible, and does not require complex calibration objects that are costly to produce. This article compares these two different calibration procedures from the perspective of stereo measurement. Particular attention was focused on the accuracy of the calculated camera parameters, the reconstruction error in the computer image coordinates and in the world coordinate system and advanced image-processing techniques for subpixel detection during the comparison. The purpose of this work is to establish a basis and selection criteria for choosing one of these techniques for camera calibration, according to the accuracy required in each of the many applications using photogrammetric vision: robot calibration methods, trajectory generation algorithms, articulated measuring arm calibration, and photogrammetric systems.     

基于一阶径向畸变算法的双目摄像机多位姿标定方法

双目立体视觉中在对物体进行三维测量或精准定位时,需要对摄像机进行标定以获得其内外参数。研究径向畸变摄像机模型,构造了基于一阶径向畸变（RAC）算法的双目摄像机内外参数线性求解公式。考虑侧倾角、旋转角、俯仰角以及透镜的主要畸变因素,修正了传统RAC标定法中只考虑径向畸变、部分参数需要先验值的缺陷。利用标定所得内、外参数进行了多位姿双目摄像机三维重构实验。实验结果表明,该标定方法重投影误差分布在[-0.3,0.3],动态识别结果与实际运行轨迹重合率为96%,对降低双目立体视觉三维测量误差率有积极性影响。     

Integrated remote control of the process capability and the accuracy of vision calibration

This study aims at jointly controlling two critical process parameters from a remote site, of which include the process capability of robotic assembly operations and the accuracy of vision calibration. The process capability is regarded as the indication of robot positioning accuracy. When the robot is driven by the vision camera, the process capability becomes mainly dependent on the calibration accuracy of vision-guided robot system. Even though newly commissioned, high precision assembly robots typically display excellent positioning accuracies under normal working conditions, the imperfect mathematical conversion of vision coordinates into robot coordinates imparts the accuracy problems. In this study, a novel vision calibration method is proposed that effectively rectifies the inherent complications associated with lens distortions. Our analysis shows that the degree of lens distortion appears very differently along the vision field of view. Because of this non-uniform distortion, a single mathematical equation for vision calibration is deemed ineffective. The proposed methodology significantly improves the positioning accuracy, which can be performed over the network from a remote site. This is better suited for today?s global manufacturing companies, where fast product cycles and geographically distributed production lines dictate more efficient and effective quality control strategies.     

基于格雷码和多步相移法的双目立体视觉三维测量技术研究

传统的被动式双目立体视觉三维测量技术,具有操作简单,使用灵活方便,相机标定技术成熟的优点,但是对于特征点稀疏图像,寻找匹配点困难,匹配精度低。编码结构光测量方式通过向待测物体投射特定的编码图案,获取编码图像进行解码求解物体的三维信息,具有着测量精度高,速度快的优点,但是存在着投影仪标定精度低,实现难度大的缺点。提出了将双目立体视觉和编码结构光相结合的三维测量方法,在完成双目校正的基础上,向待测物体投射格雷码图案和多步相移图案,给予被测物体容易识别和可控制的特征信息,最后求取物体的三维信息。而且通过实验论证了投射多步相移图案比起4步相移图案,测量精度更高,能够更好的体现物体细节。     

基于三线结构光的相机平面标定方法研究

相机标定技术是结构光三维视觉测量的关键技术之一,结构光测量系统的相机标定的精度对三维测量的精度有很大影响;首先对三线结构光系统图的相机标定方法进行了分析,简单介绍了工业相机成像的几何模型及标定的原理;其次利用Harris角点检测方法提取特征点坐标,并选用了BP神经网络来校正工业相机的畸变模型,以提高标定算法的优化速度和标定精度;最后采用张正友的平面标定法对校正后的摄像机模型进行标定实验,由实验结果知,该方法具有一定的准确性和有效性,在一定误差范围内,基于神经网络畸变校正的张正友相机标定能够有效提高视觉检测的精度。     

一种基于最小二乘法的摄像机非线性校正方法

摄像机线性化技术是机器视觉研究中的关键技术之一。本文针对高速彩色摄像机的非线性特性导致的图像畸变问题,分析其产生原因并给出了基于线性化校正的具体实现方法。在Visflal C＋＋6．0环境下实现了此算法,并应用异性纤维清除系统当中。试验结果表明,该方法能够提高系统性能并有效检测皮棉中的异性纤维。