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1.
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文摘
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《光机电信息》,2000年第17卷第5期
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在视觉检测系统中,针对视觉传感器数量多,且每个摄像机需标定的内部参数及外部参数较多的特点,提出了一种新的简单的快速摄像机标定方法.分析了摄像机的各个关键参数,采用了全线性标定方法和矢量分析法,逐步求出CCD摄像机的参数.该方法具有标定速度快、精度高、实用和算法性能分析容易等优点,适用于一般视觉检测系统的摄像机参数的标定,尤其是大型视觉检测系统中多视觉传感器的摄像机参数的标定.实验结果表明,摄像机标定误差优于0.05mm.
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2.
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CCD摄像机快速标定技术 被引次数：36
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周富强 邾继贵 杨学友 叶声华《光学精密工程》,2000年第8卷第1期
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在视觉检测系统中,针对视觉传感器数量多,且每个摄像机需标定的内部参数及外部参数较多的特点,提出了一种新的简单的快速摄像机标定方法.分析了摄像机的各个关键参数,采用了全线性标定方法和矢量分析法,逐步求出CCD摄像机的参数.该方法具有标定速度快、精度较高、实用和算法性能分析容易等优点,适用于一般视觉检测系统的摄像机参数的标定,尤其是大型视觉检测系统中多视觉传感器的摄像机参数的标定.实际结果表明,摄像机标定误差优于0.05mm.
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3.
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一种基于主动视觉的线性自标定方法 被引次数：2
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袁野 田中旭 欧宗瑛《小型微型计算机系统》,2003年第24卷第11期
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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．
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4.
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双目视觉摄像机神经网络标定方法 被引次数：8
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傅其凤 崔彦平《工程图学学报》,2005年第26卷第6期
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摄像机标定是精密视觉测量的基础。为了描述双目视觉中三维空间物点坐标和两个摄像机像面像点坐标间的非线性关系,传统的标定方法需要建立复杂的数学模型。而神经网络可以有效地处理非线性映射问题,笔者介绍了一种BP(ErrorBackPropagation)神经网络,并且为了提高网络的学习能力引入了动态因子。用相同的参考数据,将神经网络标定方法与线性标定方法比较,实验结果表明基于神经网络的双目视觉标定方法能获得较高的标定精度。
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5.
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明火定位中线性模型的摄像机标定方法
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余为清 苏兆熙 刘举平《消防科学与技术》,2012年第31卷第11期
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通常采用双目视觉技术实现对明火的空间定位,其中摄像机标定是双目视觉定位技术中的关键问题.基于线性模型,设计了自寻的消防水炮对明火自动检测与定位过程中的摄像机标定算法,实现了从世界坐标系到像素坐标系的转换,为控制消防水炮动作提供参数.实际测试表明,该方法计算速度快,精度高,具有较高的工程应用价值.
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6.
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基于立体视觉标定方法的改进研究
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康婷婷 孙运强 姚爱琴《电子世界》,2014年第18期
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摄像机标定是立体视觉研究与非接触测量的重要组成部分,是精密视觉测量的基础,传统的标定需要建立复杂的数学模型,从而描述双目视觉中三维空间物点坐标和两个摄像机像面像点坐标间的非线性关系。而神经网络可以有效地处理非线性映射问题。本文介绍一种改进的RBF神经网络,并对该网络标定法与传统标定方法及BP网络标定法的标定结果进行比较。实验结果表明:基于改进RBF神经网络的双目视觉标定方法能获得较高的标定精度。
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7.
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传统相机标定方式的自动标定方法
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王靖韬 侯振杰《计算机工程与应用》,2010年第46卷第35期
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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。
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8.
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基于固定视点的视觉标定算法研究
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王宪伦 薛潭《机电工程》,2017年第34卷第8期
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针对在固定视点中机器视觉标定过程复杂、效率低、标定精度不高的问题,对目前普遍应用的摄像机标定和手眼标定算法进行了研究,提出了可一次性完成固定视点的视觉标定算法.利用实验室的MOTOMAN-UP6工业机器人对该标定算法进行了验证,首先由机器人末端夹持一个棋盘格完成一系列的运动,每次运动结束时摄像机拍摄一幅棋盘格图像,并记录下机器人末端的位姿,等所有运动完成后,采用张正友标定算法对摄像机进行标定,接着采用基于最小二乘法的标定算法对摄像机与基座关系进行简便高效的标定.研究结果表明:该算法标定过程简单、求解速度快并且结果精度高,具有很强的实用性.
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9.
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机器视觉中摄像机标定Tsai两步法的分析与改进 被引次数：5
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徐杰《计算机工程与科学》,2010年第32卷第4期
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为提高摄像机标定精度,本文在分析Tsai两步标定法优缺点的基础上,提出了一种新的标定方法。该方法针对面阵CCD摄像机,建立新的综合畸变模型,并运用两步迭代法逐步逼近精确解,取消了Tsai两步法中对摄像机镜头只有径向畸变的限定,可用于多种复杂的镜头畸变情况。改进的方法只使用一平面标定板和单幅图象,操作简便,相比Tsai两步法中无法用平面标定板直接求解全部标定参数而言是一个突破。实验结果表明,改进方法速度快且精度较高,可广泛应用于机器视觉研究、工业三维测量等多个领域的摄像机标定。
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10.
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采用棋盘格模板的摄像机标定新方法 被引次数：2
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牛海涛 赵勋杰《红外与激光工程》,2011年第40卷第1期
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在分析Opencv摄像机模型和现有的双目视觉系统标定方法的基础上,提出了一种新的标定算法.该算法包括3个步骤,首先利用最小二乘法求解图像的像面中心坐标,在不考虑畸变的情况下,选取中心处一小块作为摄像机标定的初始空间,采用线性优化方法求出除畸变系数以外的其他摄像机内外参数;然后将求得的参数作为初值,利用线性优化方法求解畸变系数;最后利用非线性优化方法对所有内外参数全局优化.实验结果表明:该方法能获得更高精度的标定参数,可以满足双目三维重建及其他应用的要求.
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11.
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CMOS摄像机标定实验研究
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陈艺峰《机电技术》,2011年第2期
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当今,CMOS摄像机在机器视觉领域已得到广泛应用,对CMOS摄像机的标定是一个必不可少的重要环节。文章介绍了CMOS摄像机的成像模型和标定的方法及流程,并基于HALCON,应用传统标定法中的最优化算法的标定方法实现对CMOS摄像机的标定。实验标定的结果表明,该方法精度高、鲁棒性好,可以有效地应用于各种计算机视觉系统中。
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12.
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结合扩展卡尔曼滤波的摄像机标定技术
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苏建东《信息技术》,2014年第5期
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摄像机标定是求解相机内参和外参的过程,是进行后续的计算机视觉相关工作的基础,在所有标定方法中传统摄像机标定法具有最高的标定精度。卡尔曼滤波器(KF)是一组可以有效地预测过程状态信息的数学方程,文中提出一个结合扩展卡尔曼滤波(EKF)的传统摄像机标定新算法。特征点的空间三维坐标和对应的像点坐标是滤波器的输入,输出则是被估计的相机内参与外参。实验结果表明,该方法可以获得更高的标定精度。
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13.
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基于交比不变量的摄像机标定方法
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郑榜贵 田炳香 段建民《北京工业大学学报》,2008年第34卷第5期
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为了解决摄像机标定的菲线性优化过程中解的不稳定性问题,针对具有镜头径向畸变的摄像机模型,提出了一种实用的摄像机线性标定方法.该方法利用透视投影的交比不变性原理标定镜头的畸变系数,基于摄像机成像的单应性矩阵及内部参数的基本约束,线性标定出其他摄像机参数.实验结果表明,该方法标定模板制作简单,速度快,具有一定的鲁棒性,可以满足工业机器视觉的精度要求.
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14.
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一种基于立体模板的双目视觉传感器现场标定方法 被引次数：21
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陈刚 车仁生 叶东 黄庆成《光学精密工程》,2004年第12卷第6期
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给出了一种基于立体标定模板的双目视觉摄像机内、外部参数现场标定方法.该方法采用理想小孔模型忽略摄像机镜头的非线性畸变,把透视变换矩阵中的元素作为未知数,在已知一组三维空间特征点坐标及其对应的图像点坐标时,利用线性算法求解出透视变换矩阵中的各个元素,进而得到所需的参数.最后采用立体标定模板对该标定算法进行了实验验证,用标定完成的立体视觉传感器对已知长度进行测量,相对精度达到了0.02%,取得了较为理想的结果.结果表明:该方法由于无需迭代,因此计算速度快,在测量现场只需摆放一次标定模板即可完成标定,可高精度地实现摄像机内、外部参数的现场标定.
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15.
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一种新的摄像机线性标定方法 被引次数：39
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张艳珍 欧宗瑛《中国图象图形学报》,2001年第6卷第8期
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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。
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16.
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一种新的线性摄像机自标定方法 被引次数：19
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李华 吴福朝 胡占义《计算机学报》,2000年第23卷第11期
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提出了一种新的基于主动视觉系统的线性摄像机自定标方法。所谓基于主动视觉系统，是指摄像机固定在摄像机平台上以平摄像机平台的运动可以精确控制。该方法的主要特点是可以线性求解摄像机的所有5个内参数。据作者所知。文献中现有的方法仅能线性求解摄像机的4个由参数。当摄像机为完全的射影模型时，即当有畸变因子（skew factor）存在时，文献中的线性方法均不再适用。该方法的基本思想是控制摄像机做5组平面正交运动，利用图像中的极点（epipoles）信息来线性标定摄像机。同时，针对摄像机做平移运动时基本矩阵的特殊形式，该文提出了求基本矩阵（fundamental matrix)的2点算法。与8点算法相比较，2点算法大大提高了所求极点的精度和鲁棒性。另外，该文对临近奇异状态（即5组平面正交运动中，有两组或者多组运动平面平行）作了较为详尽的分析，并提出了解决临近奇异状态的策略，从而增强了该文算法的衫性。模拟图像和真实图像实验表明该文的自标定方法具有较高的鲁棒性和准确性。
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17.
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视觉检测与激光精密测量在轴承加工检测中的应用
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石炜 李俊成 蔡春明 王永强《机床与液压》,2014年第22期
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机器视觉测量技术是利用机器模拟人类视觉对待测工件的各种参数进行测量的一种新兴技术，测量速度快。利用面阵CCD传感器拍摄图像并结合相应的平面标定算法，即可测得工件的平面尺寸。此方法测量速度快，但精度相对较低。高精度激光位移传感器的测量精度较高，但测量速度相对较慢。结合以上两种视觉传感器的优点，提出一种同时具有高速、高精度特点的精密测量方法，并将其应用在精密轴承的制造、加工、检测中。
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18.
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基于参数分离机器人手眼视觉标定方法研究 被引次数：1
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王学影 刘书桂 张洪涛 杜建军《计量学报》,2007年第28卷第2期
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提出一种简单，快速、不需要标定摄像机内外部参数的标定方法。详细推导了机器人平面手眼视觉系统变换关系，完成了从视觉平面坐标系到机器人参考坐标系的坐标变换。通过参数分离简化求解过程，实践表明这种方法求解速度快、精度高。
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19.
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单目摄像机标定方法的研究 被引次数：3
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李小峰 李峰《计算机工程与应用》,2009年第45卷第15期
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摄像机标定是计算机视觉领域的一个研究热点,为了解决单目摄像机标定中的精度不高、模型复杂、鲁棒性差等问题,依据神经网络、遗传算法及摄像机标定的特点,提出了基于遗传算法和BP神经网络相结合的单目摄像机标定方法。该方法充分利用遗传算法的全局优化和神经网络的局部收敛的特点,一方面避免了建立复杂的摄像机成像模型,另一方面增强了摄像机标定的精度和鲁棒性。实验表明该方法有效。
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20.
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基于HEIV模型的摄像机一维标定
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《自动化学报》,2014年第4期
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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.
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