基于共线特征点的摄像机镜头畸变校正

提出一种基于未知世界坐标共线特征点的未标定摄像机畸变校正算法以及基于预计算模板的快速实现方法。利用直线的透视投影不变性来估计镜头的畸变参数,不需要知道摄像机的内外部参数,也不需要知道任何空间特征点的世界坐标,简化了镜头畸变校正的过程。该方法的特点是需要的已知条件少,算法简单,易于实施,算法的计算速度快。试验结果表明,该方法能准确快速校正由摄像机镜头畸变引起的图像几何畸变,对机器视觉系统是可行的,预计算模板实现方法大大地降低了计算量,为镜头畸变校正实时应用奠定了基础。     

应用市售设备的结构光系统模型及标定

建立了基于市售数码相机和投影仪的结构光三维测量系统,研究了系统的数学模型、标定方法及镜头畸变校正方法.在射影几何矩阵模型和三角法解析模型的基础上,结合市售设备内部结构参数精度高、工作稳定的特点,建立了实用数学模型.提出一种借助数码相机赋予投影仪"视觉"功能,向标定模板投射正交格雷码图案,从而确定数字微镜(DMD)像面点和空间标准点对应关系的投影仪标定方法.最后,作为上述数学模型的基础,设计了基于共线特征的校正模板,采用图像法将数码相机镜头畸变参数分离于系统参数之外单独标定.实验结果表明:仿真系统测量相对误差约为0.2%;实际系统测量相对误差<0.7%.结果验证了方法的可行性,重构的复杂表面具有良好视觉效果.     

基于纯平移两视图几何的镜头畸变参数标定

针对摄像机镜头畸变对系统测量精度的影响,提出了基于纯平移两视图几何的镜头畸变参数标定方法。首先,分析了机器视觉测量中影响测量精度的主要畸变类型,建立了镜头非线性畸变模型。然后,利用射影几何及纯平移两视图几何的固有特性,构建了四组约束方程用于求解畸变参数。最后,针对大视场测量时标定板无法有效充满视场的问题,提出了利用四维电控平台对视场分区域拍摄多组纯平移运动图像的畸变参数标定流程,利用较小的靶标实现了大视场的镜头畸变参数标定。在实验室验证了本文提出的畸变校正方法的可行性。结果显示:提出的方法标定精度较高,标定后图像特征点连线的直线度误差减小了89%,标定精度及可靠性均满足机器视觉测量的要求。     

基于OpenCV的车体覆盖件视觉测量的摄像机标定

以车体覆盖件视觉测量系统中的摄像机标定为研究对象,分析了开源计算机视觉库OpenCV中的摄像机模型,并考虑了镜头的畸变及求解方法,得出基于OpenCV的摄像机标定方法.该方法利用了OpenCV的函数库,简化了标定求解过程,提高了标定速率,并具有良好的移植性,并适合于其他视觉测量系统.     

多摄像机结构光大视场测量中全局标定方法

多摄像机结构光大视场测量系统,存在摄像机空间分布广、摄像机之间无公共视场角、标定模型复杂等问题。所以采用合适方法对多摄像机与结构光进行高精度全局标定非常关键。提出将二维平面靶标与一维靶标相结合,分步对摄像机及结构光进行全局标定。首先,综合考虑摄像机镜头畸变,采用二维平面靶标对单个摄像机内部参数进行离线标定。借助一维靶标对摄像机及结构光外部参数进行在线标定。将一维靶标上距离已知的共线特征点作为约束条件,逐个求解相邻摄像机坐标系之间外部参数。任选一个摄像机作为全局坐标系,通过相邻摄像机坐标系外部参数矩阵逐步换算,求解每个摄像机坐标系与全局坐标系外部参数。同理,采用一维靶标,至少获取激光平面上3个非共线特征点全局坐标,计算激光平面方程。最后,综合所有摄像机内外部参数、激光平面方程系数,建立多摄像机结构光大视场测量系统全局测量模型。标定试验和现场实际应用表明文中所提方法切实可行。     

多摄像机结构光大视场测量中全局标定方法研究

多摄像机结构光大视场测量系统,存在摄像机空间分布广、摄像机之间无公共视场角、标定模型复杂等问题。所以采用合适方法对多摄像机与结构光进行高精度全局标定非常关键。提出将二维平面靶标与一维靶标相结合,分步对摄像机及结构光进行全局标定。首先,综合考虑摄像机镜头畸变,采用二维平面靶标对单个摄像机内部参数进行离线标定。借助一维靶标对摄像机及结构光外部参数进行在线标定。将一维靶标上距离已知的共线特征点作为约束条件,逐个求解相邻摄像机坐标系之间外部参数。任选一个摄像机作为全局坐标系,通过相邻摄像机坐标系外部参数矩阵逐步换算,求解每个摄像机坐标系与全局坐标系外部参数。同理,采用一维靶标,至少获取激光平面上3个非共线特征点全局坐标,计算激光平面方程。最后,综合所有摄像机内外部参数、激光平面方程系数,建立多摄像机结构光大视场测量系统全局测量模型。标定试验和现场实际应用表明文中所提方法切实可行。     

基于市售设备的结构光系统模型及标定

在射影几何矩阵模型和三角法解析模型的基础上,结合市售数码相机和投影仪内部结构参数精度高、工作稳定的特点建立了结构光三维测量系统的实用数学模型。提出一种借助数码相机赋予投影仪"视觉"功能,向标定模板投射正交格雷码图案,从而确定DMD像面点和空间标准点对应关系的投影仪标定方法。作为上述数学模型的基础,设计了基于共线特征的校正模板,采用图像法将数码相机镜头畸变参数分离于系统参数之外单独标定。文中具体给出了数学模型、标定公式及校正模板,最后进行了标定、测量实验。仿真系统验证了方法的可行性,测量相对误差约为0.2%;实际系统平面测量相对误差小于0.7%,重构的复杂表面具有良好视觉效果。     

一种基于立体模板的双目视觉传感器现场标定方法

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.     

基于机器视觉检测的摄像机快速标定与误差分析

为了提高引线键合机中机器视觉检测子系统中的测量精度和效率,必须对摄像机镜头进行畸变矫正,提出一种基于畸变矫正的摄像机快速标定算法并对该算法的误差进行分析。该算法采用一阶径向畸变模型进行摄像机标定,算法中将复杂的非线性问题转化为线性问题进行参数求解,并且逆向求解了标定块上的空间特征点坐标,进而计算误差。试验验证,标定误差精度为4.26‰,减少了算法的时间复杂度,并且更准确的计算误差,同时本套算法还可用于其它有图像畸变的场合进行误差评定,因此具有较高的实用价值。     

基于一维靶标的结构光视觉传感器标定

针对结构光视觉三维测量模型参数的现场标定,提出一种基于自由移动的一维靶标(至少包含3个共线特征点,取其中之一为特征线的原点)的结构光视觉传感器标定方法.根据一维射影变换获取靶标上特征线的消隐点,并与摄像机投影中心确定特征线在摄像机坐标系下的方向矢量;基于特征点的长度约束及方向约束计算特征点的摄像机坐标,得到特征线的直线方程;利用射影变换和特征线的方程获得多个非共线的光条上控制点的摄像机坐标,将控制点拟合成光平面.试验表明,在一般试验条件下,一维靶标结构光参数标定方法可以达到平面靶标法的标定精度.相对于二维靶标,高精度大尺寸一维靶标加工制造容易,维护简单,更重要的是可以用于大尺寸结构光视觉测量的现场在线标定.     

基于精确控制点的立体像机校准技术

给出了将改进的两步法与精确控制点相结合来精确校准立体像机的新技术,像机镜头畸变模型考虑了径向畸变和切向畸变.利用红外发光二极管随三坐标测量机测头移动以确定间距来形成立体校准模板上的精确控制点.校准程序包括先使用位于图像中心的控制点来线性求取部分校准参数,然后再使用所有控制点来迭代优化所有参数.实验中使用非线性优化参数来反推控制点的空间位置,发现精度比线性求解参数提高了0.11 mm,结果表明,此技术可以满足像机精确校准和测量的要求.     

摄像机标定的棋盘格模板的改进和自动识别

为了克服在摄像机标定过程中需要使用者给出标定模板的附加信息,或全自动标定点识别算法在遮挡、不均匀照明、大视角和摄像机镜头畸变情况下不能检测出标定点的缺点,提出一种改进的基于基准点标记的棋盘格模板以及相应的全自动识别算法.新的摄像机标定模板以基准点标记代替传统棋盘格的黑白方块,从而使全自动识别算法识别出标记的位置.利用模板中标记按照标记ID从小到大的顺序排列的先验知识,估计丢失的标定点位置.为了提高丢失标定点在图像中初始位置的估计,算法估计径向畸变参数,从而克服了畸变对识别的影响.为了提高标定点的定位精度,利用高精度的鞍点检测器,从而标定点的定位精度小于0.05像素.为了检测鞍点的有效性,算法提出2种滤波准则,最终得到有效的标定点.识别算法是有效的且不需要任何参数.实验结果表明,对于同样的摄像机和背景,使用改进的棋盘格模板及其识别算法获得的标定点进行摄像机标定的投影误差比ARTag减少70％.     

基于一维靶标的多摄像机现场全局校准

基于一维靶标特征点共线的特点,提出一种多摄像机全局校准方法.以其中一个摄像机坐标系为基础,建立全局坐标系,称该摄像机为基础摄像机.在基础摄像机与待校准摄相机前将一维靶标无约束摆放至少两次.计算每个摆放位置一维靶标所在空间直线在图像中的消影点.结合一维靶标点共线的特点,分别求解全部一维靶标点在两个摄像机坐标系下三维坐标.通过两个摄像机坐标系下一维靶标对应特征点的三维坐标求解待校准摄像机坐标系到基础摄像机坐标系的转换矩阵,采用非线性优化方法求解转换矩阵的最优解.当摄像机多于两个时,通过两两摄像机校准的方式完成多摄像机全局校准.该方法不需要高精度外部辅助设备、简单灵活、实用性强.试验证明该方法灵活方便,切实可行.     

基于线结构光参考平面的多摄像机标定方法研究

多摄像机视觉测量系统中不同视觉传感器空间分布广,无公共视角,现场标定十分困难。针对多摄像机标定问题,研究了一种基于线结构光参考平面的灵活标定方法。标定过程中,以空间中同时覆盖相邻摄像机视角的结构光平面作为标定参考基准,在不同摄像机视角中,自由移动平面靶标多次,确保每次移动后靶标与结构光相交,并能在各自摄像机中清晰成像,摄像机拍摄靶标图像。提取靶标图像中角点坐标、激光光条特征点坐标。借助靶标平面与摄像机坐标系外部参数矩阵,求解激光光条特征点在对应摄像机坐标系中坐标。通过结构光基准平面内,不同摄像机坐标系中至少3组非共线特征点坐标信息,求解相邻摄像机外部参数。分别进行标定试验和精度验证试验,试验结果表明该方法切实可行。     

共面点的摄像机非线性畸变校正

采用传统的Tsai两步法进行摄像机标定时,标定精度会受一阶径向畸变模型的限制。本文提出了一种同时考虑摄像机镜头径向畸变和切向畸变的摄像机模型并研究了模型求解方法来提高畸变校正精度。考虑图像中心区域畸变较小,故用中心附近点列出线性方程组计算了摄像机的部分参数;建立了综合畸变模型,将摄像机参数代入模型计算畸变参数的初始值。由于焦距和平移分量在标定板与相机平面的距离深度变化不够时难以一次性准确标定,故将其代入综合畸变模型重新计算,并运用两步迭代法逐步逼近精确解。最后,对世界坐标系进行空间几何变换、透视变换和成像变换得到的重投影图像的像素坐标并与实际测得的像素坐标值进行比较,得到校正误差。结果表明,本文的畸变校正方法平均像素误差可以达到0.114 9pixel,优于Tsai校正方法的0.367 0pixel,且重复性较好。     

基于三点透视模型的线结构光系统标定方法

针对现有线结构光传感系统标定过程中对设备要求高、标定过程繁琐等问题,提出一种基于三点透视模型的快速标定方法。引入一个可自由移动的平面靶标,靶标上只需要共线、且相互位置确定的三个特征点,利用共线三点建立三点透视数学模型,根据三个特征点以及光条纹在摄像机像面的成像信息,就可以获取光平面上标定点在摄像机坐标系下的坐标。平面靶标在视觉范围内任意移动几个位置,得到光平面上多个标定点坐标,从而确定光平面方程。实验证明,该方法平均相对测量误差小于0.8%。该方法不需要昂贵的辅助调整设备,也不需要求解坐标系之间的转换矩阵,简单、快速,适合现场标定。     

离轴三反时间延迟积分CCD相机内方位元素和畸变的标定

由于测绘相机的关键几何参数内方位元素和畸变的标定精度决定相机的立体测绘精度,本文提出了一种离轴三反时间延迟积分( TDI) CCD相机内方位元素和畸变的标定方法.介绍了离轴三反TDICCD相机的光学系统和像面拼接方法,明确了该相机内方位元素和畸变的含义.建立了标定系统及相应的数学模型,应用最小二乘回归法求得了内方位元素和畸变的表达式.利用提出的方法标定了相机的内方位元素和畸变,并对标定误差进行了分析.结果表明:该方法对主点的标定精度可达1.0 μm(1σ),对主距的标定精度可达2.0 μm(1σ),对畸变的标定精度为2.3 μm(1σ).结果显示提出的标定方法快捷且有效.     

线结构光传感系统的快速标定方法

针对现有线结构光传感系统标定过程中对设备要求高、标定过程繁琐等问题,提出一种基于三点透视模型的快速标定方法.引入一个可自由移动的平面靶标,靶标上只需要共线且相互位置确定的3个特征点,利用共线三点建立三点透视数学模型,根据3个特征点以及光条纹在摄像机像面的成像信息,获取了光平面上标定点在摄像机坐标系下的坐标.平面靶标在视觉范围内任意移动几个位置,得到光平面上多个标定点坐标,从而确定光平面方程.实验证明,该方法平均相对测量误差约为0.72%,标定时不需要昂贵的辅助调整设备,也不需要求解坐标系之间的转换矩阵,简单、快速,适合现场标定.     

基于交比不变性的镜头畸变参数标定方法

在分析目前的畸变参数标定方法优缺点的基础上，提出了一种能克服现有技术缺点的简单快速的镜头畸变参数标定方法。该方法利用了透视投影中的交比不变性质，在畸变模型为一阶径向畸变的情况下，只需要空间共线的4个点的图像坐标和其交比，建立一元二次方程即可标定畸变参数。该方法的特点是算法简单，易于实施，需要已知条件少。对此标定方法进行了数字仿真实验和真实图像校正实验，证明该方法标定精度高，简单易行。