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大多数摄像机标定研究侧重于用多幅图像、结合优化算法以提高精度,未能在线性标定阶段进行改善.分析了经典Faugeras线性标定方法存在的问题,提出了一种新型的摄像机线性标定方法.新方法充分考虑摄像机的特性,把图像中心作为主点位置,同时将与横、纵坐标分别相关的参数分开求解;而后将剩余参数进行混合求解,最后考虑畸变进行线性优化,得到畸变系数.新方法避免了传统方法将所有参数过早混合求解的弊端,是精度提高的关键,同时新方法也考虑畸变纠正,在线性标定阶段实现了精度的尽可能提升.实验结果表明,提出的线性标定法相比于经典Faugeras方法有了很大提升,在线性标定阶段测试点的反投影像素误差可控制在2个像素以内,为后期的非线性优化提供优良初值. 相似文献
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提出了一种基于Tsai的共面点线性标定求解摄像机内外参数的方法。首先确定图像的纵横比和光学中心的标定。然后对Tsai算法的第二步进行改进,求解f,k,tz。该方法的特点是采用共面点标定物,利用线性标定进行求解。实验结果表明,该方法是一种精度较高的、简单实用的摄像机标定方法。 相似文献
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基于非量测畸变校正的摄像机标定方法 总被引:8,自引:0,他引:8
为了保证镜头畸变系数标定的一致性和简化视觉测量中摄像机的在线标定过程,建立畸变分离的摄像机模型,提出基于非量测畸变校正的摄像机线性标定方法。基于共线点的透视投影不变性,采用大量共线特征点对定焦镜头的畸变参数进行一次标定,摄像机内部参数可以由校正畸变后的特征点进行线性标定。该方法将畸变参数从摄像机模型中分离出来,不需要将畸变参数纳入到摄像机模型中进行多次重复标定。试验结果表明,畸变分离摄像机模型很好地符合了定焦摄像机的成像规律,基于非量测畸变的摄像机参数线性标定方法与传统的非线性优化标定方法的标定精度相当,标定速度提高近3倍,对于简化摄像机标定过程,提高视觉测量的便捷性,拓宽机器视觉的工程应用具有重要意义。 相似文献
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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 总被引:21,自引:12,他引:9
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. 相似文献
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摄像机标定的一种方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用透镜成像理论建立摄像机数学模型,经过畸变分析提出一种实验要求低、标定参数全面的标定方案.解决了其它线性方法中部分内部参数的标定问题,避免了传统非线性优化的繁琐和不稳定,有效地提高了标定精度. 相似文献
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机器视觉中的摄像机标定技术研究 总被引:2,自引:2,他引:0
机器视觉中在对景物进行定量分析或对物体精确定位时,都需要进行摄像机标定,即准确确定其内部和外部参数。寻找快速有效的摄像机标定计算方法是机器视觉中的重要问题。分析了带有透镜径向的一阶畸变的摄像机模型,利用RAC标定提出一种求解其参数的标定计算方法,标定过程每一步都用线性求解,避免了非线性优化中的不稳定性。试验证明,该标定方法操作简便,标定精度高。 相似文献