双摄像机双光源视线追踪系统标定方法研究

针对现有平面镜反射标定方法的不足,提出了一种基于多摄像机全局标定的视线追踪系统标定方法.通过在屏幕对面放置一对标定摄像机与系统摄像机构成多摄像机系统,标定摄像机直接拍摄标定目标,测量系统摄像机、光源和屏幕之间的空间位置关系.通过多摄像机全局标定确定系统摄像机和标定摄像机的坐标转换关系.通过坐标转换最终标定出系统摄像机坐标系中摄像机、光源、屏幕的空间位置关系.该方法解决了屏幕和光源不在系统摄像机视野范围内的问题,减小了图像误差.系统标定结果验证了该方法的有效性,同时为其他同类系统标定提供了一种解决问题的思路.     

激光跟踪仪在摄像机标定中的应用

使用激光跟踪仪标定摄像机的方法主要解决2个问题:(1)如何生成传统标定方法需要使用的控制点;(2)如何精确测量控制点的三维世界坐标。在摄像机的视场中安放一块表面平整的标定板,然后把激光跟踪仪的测量光束直接投射在标定板的表面上,在标定板表面生成的指示光斑被用作标定摄像机的控制点。用激光跟踪仪测量出标定板平面的方程,然后将测量光束看作一条直线,由测量光束和标定板平面的方程求解控制点的三维世界坐标。通过实验对该方法做了验证,实验结果表明:该方法适合标定视场较大的摄像机,而且可以获得较高的测量精度。     

基于平面模板的两步法标定摄像机的改进

摄像机标定技术作为机器视觉的一个重要环节极受重视.Tsai两步法摄像机标定先用径向约束得到部分外参数精确解,再将其余外部参数与畸变修正参数进行迭代求解,但该方法不能直接获取CCD摄像机相面中心坐标精确值.对于两步法的改进,是在用两步法得到的摄像机参数值的基础上,用非线性优化算法对所有参数做进一步优化,得到最终参数值.该方法既提高了摄像机标定精度,又无需对CCD摄像机相面中心预标定,简化了标定过程.实验证明,改进后的方法具有快速、准确、方便和有效等优点.     

适用于轮廓检测的摄像机标定方法

摄像机标定是通过实验测定一组参数来描述给定的机器视觉系统的成像过程,包括摄像机的内部参数和外部参数。提出了一种简单的适用于轮廓检测的摄像机标定方法。使用正方形标定模板,在像素级别处理图片,根据直线特征约束和正方形的性质先求出摄像机的畸变系数,再用最小二乘法求摄像机的外部参数。该方法仅用1个正方形轮廓就可以完成标定,从而简化了摄像机标定的步骤,同时采用了一种新方法求畸变中心。实验表明,这种适用于轮廓检测的摄像机标定方法简单并有效。     

一种简单的摄像机标定技术在视觉定位中的应用

摄像机标定技术对于精确的双目视觉定位起着关键的作用。了解摄像头标定的原理有助于采用合理方法减小标定结果误差。本文介绍的摄像机标定方法标定结果误差小。摄像机标定过程中用到三个坐标系,它们之间的转换关系是摄像机标定的基础。采用内外参数分离的标定方法,通过具体实验分步标定了摄像机的内参数和外参数,实验过程简单,标定精度较高。     

一种摄像机内参数的改进标定方法

本文提出了一种改进的摄像机内参数标定方法,不需要对摄像机进行旋转或平衡,它是利用摄像机的一些已知参数和空间三点的对应成像点,直接列写方程组从而求解出内参数。与旋转法和平移法相比较,该方法简单易行。     

一种快速精确的摄像机标定方法

摄像机标定是由二维图像获取三维空间信息过程中的重要步骤,是计算机视觉领域的研究热点。文中通过改进摄像机数学模型,提出一种快速精确的摄像机标定方法。该方法以平面标定法为基础,同时引入径向畸变和切向畸变以提高标定精度。在此基础上结合Open CV库,在Visual Studio 2015开发环境下实现了摄像机标定,并进行了实验验证,实验结果表明该方法具有较高的标定精度,计算速度快,过程稳定。     

基于MPSO-BP算法的摄像机标定的应用研究

摄像机标定在光学应用系统中是一个必不可少的步骤,大量的直接信息都来源于图像。为获得精确的摄像头内外参数,提出一种利用改进粒子群算法训练小波神经网络进行摄像机标定的方法。该算法中引入随机粒子群机制,可以有效地克服传统算法收敛速度慢、易陷于局部极小值等缺点。标定实例仿真和分析表明,该算法在收敛速度、计算精度和平均收敛性能方面都有较大改进,可有效确定摄像机的内外参数。     

CCD摄像机内外参数标定技术研究

在介绍了几种摄像机标定技术基础上,导出一种摄像机成像模型,并给出该模型下的基于Tsai两级标定法的摄像机内外参数标定方法。实验表明,该标定方法操作简便,标定快速、准确。     

CCD摄像机快速标定技术

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.     

面向行人检测的异构视觉传感网络自适应标定

异构视觉传感网络的标定是实现准确行人检测、跟踪、识别以及行为分析的关键和前提,对公共安全和智能安防具有重要意义。本文提出了一种面向行人检测的异构视觉传感网络自适应标定方法。首先,构建主动旋转变焦(PTZ)传感节点变焦成像模型,采用基于SURF特征点匹配的方法实现内参数自标定。其次,构建外参数分布式标定模型,将异构视觉传感网络外参数标定分解为节点局部标定和网络全局标定,从而避免采用单一中心节点进行集中式处理,提高方法的可扩展性;最后,为了提高标定精度,采用自适应混沌微粒群优化算法最小化内、外参数估计的再投影误差和轨迹匹配误差。实验结果表明,本方法有效降低了网络通讯量和标定误差,提高了异构视觉传感网络行人检测精度,具有重要的理论和实际应用价值。     

高速列车动态包络线测量一种现场快速标定方法

列车动态包络线是评定列车安全运行的一项重要指标,基于双目立体视觉的方法是目前能够实现速度超过200 km/h列车动态包络线测量的唯一方法.因受到大视场和标定时间的严格限制,便携的标定设备、易于搭建的靶标和快速的标定算法便成为标定过程需要满足的三个条件.本文提出一种新的基于双目立体视觉的大视场现场快速标定方法,设计轻型便携靶标,靶标上40个反光标记点表示铁轨坐标系,并用于计算双相机内外参数.并且,双相机仅需同时拍摄一张靶标图像,就能实现双相机内外参数快速一体化标定.实验结果表明,该方法测量精度可达±1 mm,能够满足高速列车动态包络线测量现场标定要求.     

阵地地貌反求测量中像机标定技术研究

针对阵地地貌测量重构中相机参数标定问题，基于像机的内参数模型，提出了一种多相机并联阵地地貌测量标定方法。该方法基于主动视觉原理，利用测量支架在线性独立位置安装四部相机，并采用并联装置驱动相机同时拍摄，从而实现与三次独立线性平移效果相同的拍摄。根据该标定方法设计了阵地地貌测量标定实验，实验结果表明fu /fv的相对误差小于3.87%，u0、v0绝对误差在4个像素的范围内，s的变化范围在3倍以内，该方法适合于阵地地貌测量的方便、快捷标定。     

地面三维激光扫描仪与外架数码相机间安置参数的高精度标定

提出了地面三维激光扫描仪与外置数码相机安置参数的高精度标定方案。首先,利用商业化近景摄影测量系统对相机内参数进行单独标定;然后,利用回光反射标志作为二维和三维匹配的同名控制点,对直接线性变换进行拓展应用,在算法迭代过程将内参数作为已知值对外参数进行求解;最后,根据相机数据采集特点确定其拍摄全景时多张影像之间的位置关系,对多张影像的外方位元素进行求解,从而实现全景点云与全景完整影像之间的映射。进行了实验测试,利用安置参数标定结果反求验证点像素坐标与真实测量结果之差验证了本文标定方法的精度和可行性。实验显示:点云与影像间的映射精度可达到1像素左右;相机拍摄全景获取的影像与全景点云可以实现正确映射,表明提出的标定方法正确,满足纹理贴图及将影像作为特征提取辅助信息的精度要求。     

Star sensor calibration based on integrated modelling with intrinsic and extrinsic parameters

To guarantee high measurement accuracy, star sensors must be precisely calibrated prior to use. Existing star sensor calibration methods, such as the imaging model method with intrinsic parameters and the polynomial fitting method, exhibit disadvantages. Inspired by classic camera calibration theory, a novel star sensor calibration method based on integrated modelling with intrinsic and extrinsic parameters is proposed in this paper to overcome the inherent disadvantages. A complete, integrated imaging model for star sensors is established by using all intrinsic and extrinsic parameters. Calibration points’ data are then acquired by using a two-axis rotary table and a star simulator. Finally, a two-step procedure is applied to calculate the parameters. Experimental results show that the proposed calibration method is capable of obtaining all the intrinsic and extrinsic parameters of the star sensor with high accuracy and efficiency and guarantees highly accurate attitude measurements.     

空间机械手模型参数在轨标定方法研究

为了在轨辨识空间机械手真实模型参数,该文分析了模型参数误差来源,提出了基于遗传算法的空间机械手模型参数在轨标定方法,设计了关节变量误差和DH参数误差两组仿真数据对该方法进行验证。仿真结果表明,该方法切实可行,能够比较准确地识别出模型参数误差,有效地更新机械手运动学模型。与传统标定方法相比,基于智能优化算法的标定方法更具有广泛性。     

阵地地貌反求测量中的相机标定

针对阵地地貌测量重构中的相机参数标定问题,基于相机的内参数模型提出了一种多相机并联阵地地貌测量标定方法.该方法基于主动视觉原理,利用测量支架在线性独立位置安装4部相机,并采用并联装置驱动相机同时拍摄,从而实现与三次独立线性平移效果相同的拍摄.根据该标定方法设计了阵地地貌测量标定实验,实验结果表明两个方向尺度因子比值的相对误差＜3.87%,主点坐标绝对误差在4个像素的范围内线性,畸变因子的变化范围在3倍以内,该方法方便、快捷,适合于阵地地貌测量的标定.     

双目立体视觉测量系统的标定

考虑传统的自标定方法虽然无需场景信息即可实现摄像机标定,但是标定精度较低,故本文提出了一种新的大视场双目视觉测量系统自标定方法。该方法无需高精度标定板或者标定物,仅需利用空间中常见的平行线和垂直线建立摄像机参数与特征线间的约束方程,即可实现摄像机的内参数与旋转矩阵标定;同时利用空间中距离已知的3个空间点即可线性标定两摄像机间的平移向量。通过标定实验对本文提出的方法进行了验证。结果表明:该方法标定精度能够达到0.51%,可以较高精度地标定双目测量系统。由于避免了大视场测量系统标定中大型标定物制造困难,以及摄像机自标定过程中算法冗杂,标定精度不高等问题,该方法操作简便,精度较好,适用于大视场双目测量系统的在线标定。     

采用自适应背景聚类的激光雷达与相机外参标定优化方法

针对在复杂外部环境下激光雷达外参标定过程中遇到的标定板三维点云提取不准确的问题,提出一种基于背景聚类的激光雷达和相机外参标定优化方法,避免了在整个三维点云中盲目检测标定板点云,而导致标定结果存在较大误差以及需要人工手动纠正错误特征点的问题。该方法利用无标定板的背景点云与有标定板的目标点云之间部分空间域内的密度差异性,通过自适应空间阈值模型获得标定板点云与背景点云之间的差异系数K,然后聚类两点云中的部分三维点,完成标定板的三维点云提取。实验证明,该方法可以在复杂环境中准确高效地提取标定板三维点云,从而提高激光雷达和相机外参标定的准确性,在此基础上点云正确投影比例可达97.43%,与对比方法相比投影误差降低25.33%左右。