双目立体视觉中的摄像机标定技术研究

以张氏标定方法为基础,提出以圆心作为标定点的2D平面模板标定方法,通过与基于方格角点的标定方法以及基于方格形心的标定方法进行比较,证明了该方法的有效性。又运用BP神经网络来模拟立体视觉系统三维空间与二维图像平面之间的物、像对应关系,建立了双目立体视觉系统的摄像机隐式标定模型,避免了因数学模型的不完善而带来的系统误差。实验证明该方法能够获得较高的标定精度。     

双目立体视觉传感器的现场标定技术

双目立体视觉传感器在机器视觉和三维测量中有着广泛的应用。其中测量精度是一个很重要的因素,尤其是在三维测量中,高测量精度的要求使得传感器的标定显得尤为重要。该文提出了一种双目立体视觉传感器的现场标定方法,不仅提高了标定精度,还避免了离线标定中大量的重复性劳动,同时也研究了摄像机镜头畸变的问题。实验结果表明,此方法能够得到满意的标定精度。     

双目立体视觉系统的非线性摄像机标定技术*

针对双目立体视觉的工业检测精度和实时性要求,采用LENZ畸变模型建立基于面阵CCD的双目成像几何模型,分析了成像模型的内外参数及针孔模型的局限性,提出改进的双目立体视觉系统摄像机两步标定方法。利用HALCON标定板及函数库平台,采用亚像素精度的边缘提取和椭圆拟合算法精确获取标定点,以建立像点与空间点的对应关系,并对标定参数进行非线性优化。实验证明该标定算法灵活准确,并具有良好的可扩展性。     

双目显微立体视觉系统标定方法研究

针对显微立体视觉系统光路标定问题,设计并实现一种适合显微立体视觉系统的两步标定方法。首先,对单子光路进行初步的标定,获得放大倍率;然后,以光学工作距离为定值约束,求解内参数;再进行第二步标定求解外参数。对3个常用物镜倍率的体视显微镜进行了标定,获得了双光路的焦距、相对位置、倍率等参数的均值、标准差与相对误差,并用左右位移相对平移偏差验证了标定的准确性。研究的显微立体视觉系统标定方法为分析微沟道的半遮挡问题奠定了实验基础。     

双目摄像头立体视觉标定及畸变校正研究

为了提高立体视觉系统中的精度,本文提出了一种基于显隐的畸变校正模型。首先在世界坐标中对双目摄像头进行立体标定,然后采用基于显隐的畸变校正模型对双目摄像头采集的图像进行处理,实验结果表明,本文提出的一种基于显隐的畸变校正模型切实有效,且效果良好。     

矿用输送带双目视觉检测自适应标定方法

针对煤矿输送带纵向撕裂视觉检测中,传统的摄像机标定方法复杂、精度低等问题,提出了一种高效的双目视觉检测自适应标定方法。分析了摄像机数学模型与双目视觉基本原理,在线性模型的基础上引入非线性畸变参数,将输送带图像与7×7矩阵模型融合提取出的关键特征角点坐标值代入矩阵约束方程,求解出摄像机内外参数及结构参数、畸变参数,并对其进行非线性优化,得到精确值,最后采用贝叶斯误差估计方法对计算出的参数与Faugeras自标定方法所得结果进行对比分析。实验结果表明该方法精度高,可靠性好。     

无人水面艇双目立体视觉系统设计

针对雷达不能利用目标的颜色等属性和水面多路径反射的干扰等问题,建立无人水面艇双目立体视觉系统,为实现无人水面艇的自主避障和目标跟踪等任务提供基础。采用两个IEEE1394接口的数字摄像机在无人水面艇上构建双目立体视觉系统,进而编程拍摄左右两幅图像并标定摄像机。结果表明,所构建的双目立体视觉系统可以用于无人水面艇视觉技术的研究。所设计的双目立体视觉系统对无人水面艇具有重要的研究意义。     

双目立体视觉中的图像匹配方法研究

对目前匹配能力很强的基于SIFT特征的图像匹配方法进行研究,并在该方法中加入极线约束,有效去除了大部分虚假匹配。提出以特征匹配与区域匹配相结合、边缘特征与角点特征相结合的立体匹配方法。实验证明该方法不仅能够有效地缩短匹配时间,还能达到较高的匹配精度。     

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.     

双目立体视觉技术的实现及其进展

阐述了双目立体视觉技术在国内外应用的最新动态及其优越性。指出双目体视技术的实现分为图像获取、摄像机标定、特征提取、立体匹配和三维重建几个步骤,详细分析了各个步骤的技术特点、存在的问题和解决方案,并对双目体视技术的发展做了展望。     

基于畸变校正的双目立体摄像机线性标定

利用透视变换原理建立双目立体摄像机数学模型,全面考虑了镜头的径向畸变和切向畸 变,提出一种线性求解摄像机参数的标定方法,改变了以往的摄像机标定依赖于非线性优化的缺点,避免了非线性优化的不稳定性.该标定方法在单摄像机模型的基础上,加入对双摄像机相对位置的确定,通过成像过程中坐标系之间的转换,较好地实现了双目立体摄像测量系...     

双目立体视觉的目标识别与定位

双目立体视觉系统可以实现对目标的识别与定位.此系统包含摄像机标定、图像分割、立体匹配和三维测距4个模块.在摄像机标定部分,提出了基于云台转角的外参数估计方法.该方法可以精确完成摄像头旋转情况下外参的估计,增强了机器人的视觉功能.并利用广茂达机器人系统,基于改进的双目视觉系统进行目标识别与定位,以此结果作为依据控制机器人的手臂进行相应运动,最终实现了对目标物体的抓取,验证了提出方法的可行性.     

基于径向基神经网络的双目摄像机标定方法的研究

传统的摄像机标定方法需要建立复杂的数学模型,计算量大、实时性不好.针对双目摄像机标定问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的双目摄像机标定方法,利用该网络具有很强的自组织、自学习、自适应和较强的非线性映射能力,准确的建立了双目视觉中三维空间物点坐标和两个摄像机坐标间的关系,与传统的方法相比,该方法具有重建速度快,运算精度高等优点.仿真结果表明该方法是正确性和有效性.     

双目立体视觉三维重建实验平台研究

三维重建是计算机视觉和虚拟现实领域的一个重要研究内容,其中,欧式重建以其直观能够反应物体原貌的特点在反求工程中得到了广泛的应用。为反求工程的需要开发了一套基于双目立体视觉的三维重建软件,综合考虑了欧式三维重建误差产生多种因素,给出了一整套比较完备的欧式三维重建流程,基于真实图像的实验结果表明,该实验平台可以获得较高的重建精度和良好的重建效果。     

基于GEP的双目视觉摄像机标定方法研究

摄像机标定是精密视觉测量的基础,传统的标定方法具有很多的缺陷。提出了一种新的双目视觉摄像机标定方法,通过引入基因表达式程序设计算法,挖掘其中潜在的坐标函数关系。将GEP标定方法与同类方案进行了比较,实验结果表明：新算法有效地提高了标定精度,加快了运算时间,具有较高的实用价值。     

基于双目视觉的三维人脸重建方法

提出了一种基于双目视觉的三维重建方法,无须昂贵设备和通用模型。从校正后的图像中提取有效人脸重建区域以降低整体耗时。改进了Realtime局部立体匹配算法和基于种子视差约束的区域生长算法,融合Realtime阈值排序和置信度排序进行区域生长,提高了种子像素提取的可靠性和降低区域生长误匹配的可能性。最后,研究了纹理映射技术,提高了重建模型的逼真度。实验结果表明,该方法能够产生逼真光滑的三维人脸模型。     

双目立体视觉的三维人脸重建方法

创建逼真的三维人脸模型始终是一个极具挑战性的课题.随着三维人脸模型在虚拟现实、视频监控、三维动画、人脸识别等领域的广泛应用,三维人脸重建成为计算机图像学和计算机视觉领域的一个研究热点.针对这一问题,提出一种基于双目立体视觉的三维人脸重建方法,重建过程中无需三维激光扫描仪和通用人脸模型.首先利用标定的2台摄像机获取人脸正面图像对,通过图像校正使图像对的极线对齐并且补偿摄像机镜头的畸变;在立体匹配方面,选择具有准确可靠视差的人脸边缘特征点作为种子像素,以种子像素的视差作为区域生长的视差,在外极线约束、单调性约束以及对应匹配的边缘特征点的约束下,进行水平扫描线上的区域生长,从而得到整个人脸区域的视差图,提高了对应点匹配的速度和准确度;最后,根据摄像机标定结果和立体匹配生成的视差图计算人脸空间散乱点的三维坐标,对人脸的三维点云进行三角剖分、网格细分和光顺处理.实验结果表明,该方法能够生成光滑、逼真的三维人脸模型,证明了该算法的有效性.