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为了保证双目相机标定精度的同时,提高算法速度。利用田字形模板中的两对正交消隐点,拍摄两幅图像,实现快速标定。首先,提出了消隐点寻优的方法来提取每幅图像中误差最小的两对正交消隐点,线性计算相机主点和归一化焦距,作为内参数的初值。再根据同一幅图像消隐点共线和所有直线畸变后也为直线的原则,构建约束函数,利用优化的差分进化算法进行全局寻优,完成相机畸变校正。最后,根据优化后消隐点坐标求得左右相机的旋转矩阵,并结合左右相机的角点世界坐标,利用刚性变换求得平移向量。双目标定的平均重构误差为0.598pixel,跟传统方法标定误差相当。该标定算法重构误差与传统算法在一个级别,能满足标定中稳定可靠、精度高、抗干扰能力强等要求。 相似文献
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基于HALCON软件的摄像机标定 总被引:2,自引:0,他引:2
摄像机标定是机器视觉的重要研究内容之一,提出了一种基于图像处理软件HALCON的标定方法。它利用HALCON标定板以及HALCON的函数库功能,分析了对面阵摄像机的标定过程,该方法简单易行,提高了标定精度和计算速度,而且具有良好的跨平台移植性。 相似文献
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针对传统摄像机标定方法标定精度低且标定可重复性差等问题,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)的摄像机标定方法.首先,利用MATLAB软件中的标定工具箱,获得摄像机内参和外参的初估值,并以求出的初估值为基础,确定SSA的运行区间.然后,通过建立平均重投影误差方程,利用SSA对确定区间内的摄像机参数进行优化,获得了较小的平... 相似文献
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基于神经网络的双目视觉摄像机标定方法的研究 总被引:8,自引:6,他引:8
摄像机标定是精密视觉测量的基础,传统的双目标定位需要建立复杂的数学模型。神经网络可以有效地处理非线性映射问题,本文介绍了一种BP神经网络,可以很好地描述双目视觉中三维空间特征点坐标和2个摄像机对应像点间的非线性关系,并且为了提高网络的学习能力引入了动态因子。将神经网络标定方法与传统的常用标定方法比较,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。 相似文献
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郭彤颖李宁宁刘雍 《激光与光电子学进展》2017,(11):314-319
针对MATLAB标定工具箱的标定精度与所拍图像数量成正比的问题,即拍摄照片数量越多标定精度越高,提出了一种基于粒子群算法的摄像机内参数优化方法,从而达到拍摄少量图片也可以有较好精度的效果。首先摄像机从不同角度拍摄4张和20张标定板图片,利用MATLAB标定工具箱分别求取它们的内参数。然后根据标定点的实际坐标和反投影坐标建立目标函数,再由粒子群算法对标定箱求取的内参数进行优化。实验结果对比表明:与MATLAB标定工具箱相比,此方法能够在一定程度上提高少量标定板图片的标定精度。 相似文献
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摄像机标定是计算机视觉中的一个重要过程。大视 场摄像机标定中,大尺寸靶标加工困难,而使 用单一小靶标只能得到局部最优解。本文针对这一问题,提出一种基于小尺寸靶标组合的 大视场摄像机标定方法。利用摄像机多项式投影模型,通过差分式求解方法将各个小尺寸靶 标组合成一个大尺寸靶标,然后使 用大尺寸靶标对大视场摄像机进行精确标定;在小尺寸靶标组合过程中,为了消除 利用差分式方 法进行求解时各个小尺寸靶标间只能平移、不能旋转的安放限制,提出了一种基于交比不变 性的直线夹角 求解方法,并设计了相应的复合靶标,提高了方法的灵活性。仿真和实际的实验结果表明, 本文所提方法能够实现对大视场摄像机的精确标定。 相似文献
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摄像机标定是精密三维视觉测量的关键,为了实现对多摄像机测量系统的精确标定,首先分析了现有基于一维靶标的多摄像机标定方法的优缺点,并针对其不足,提出了一种基于张量分解的多相机标定方法,该方法主要包括以下三个方面的内容:(1) 利用透视投影成像模型和刚体变换理论建立多摄像机测量的数学模型;(2) 分析现有基于基本矩阵的多摄像机标定方法存在标定结果之间相互耦合的问题;(3) 将四摄像机测量系统的四焦张量引入标定过程中,利用一维标定靶标的成像点坐标求解的四摄像机测量系统的四焦张量,并根据四焦张量的简化求解方法来精炼获取摄像机矩阵。最后,通过实验验证了该方法的有效性和准确性,实验结果表明:(1) 四摄像机三维测量系统的标定可仅通过三组标定靶标图像即可实现,且标定操作效率相对于基本矩阵法更高;(2) 在4000 mm×4000 mm×2000 mm范围内,多摄像机测量系统的精度达到4 mm (3σ),相比于传统方法具有更精确的标定结果。满足室内运动目标位姿精确测量的要求。 相似文献
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传统标定方法具有实验环境要求高、结果精确度低、鲁棒性差等显著缺点,为此提出一种基于软件编程的主动视觉标定方法。通过建立摄像机针孔成像线性模型,考虑畸变影响的非线性模型矫正,推导出双目摄像机标定参数,并应用软件编程实现摄相机标定,获得精度高、鲁棒性较好的结果。同时,针对当前已有的图像匹配算法,对图像尺度变化适应性较差等问题,以Harris算子为基础,通过增加图像变换尺度参数,得到具有尺度不变性的改进算法。基于软件编程实现特征点坐标提取与匹配,结果显示改进后算法耗时变短、计算结果精度和鲁棒性均有所提高,为深入研究双目摄像机障碍物识别与路径规划奠定了基础。 相似文献
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针对现有线结构光测量系统标定模型复杂、需要特制靶标等局限性,提出了一种新的线结构光测量系统标定方法.利用精密导轨运载平面靶标沿着空间一个方向至少运动两次,创建一组在激光平面上的平行特征线.根据消隐点的原理,建立新的数学模型,可以标定成像像素与运动方向上一维信息的直接对应关系.改变导轨运动方向,另外两个空间正交方向上的像素-维度对应关系同样可以得到.与传统标定方法相比,所提标定方法无需标定系统多组空间关系,简化了传统标定过程,减少了误差的积累.另外,靶标可为普通平面,避免了特制靶标的制造困难.实验结果表明,所提方法测量结果均方根误差(RMSE)为0.0359 mm,平均绝对误差(MAE)为0.0306 mm,可以有效用于线结构光三维(3D)测量. 相似文献
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小视场环境下的摄像机标定 总被引:2,自引:1,他引:2
摄像机标定旨在建立三维世界坐标与二维图像坐标之间的映射关系。传统标定板为数十个整齐排列的标准圆或网格,通过提取圆心坐标或网格角点坐标进行标定。在微小物体测量系统中,摄像机视场较小,无法从传统标定板提取足够多点坐标信息。针对这一问题,提出一种基于二次曲线与直线的混合标定方法。该方法抛弃了利用点对点关系的标定方法,转而利用二次曲线方程及直线方程在两种坐标系下相对应的关系进行标定,使摄像机即使是在非常小的范围内仍然能够提取足够的信息进行标定。仿真与实验证明,相对于基于点的标定方法,混合标定方法精度高,具有更好的稳健性。另外,标定模板为一个标准的半圆,制作简单,方便应用到小视场的环境中。 相似文献
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为在工作现场对巡线机器人视觉系统中的摄像机进 行标定,提出了一种自动化的标定方法。方法首先通过视觉检测地线和线上的运动目标,发 现目标后,控制机器人沿地线作低速运动。检测到目标进入处理区域时,记录目标上最前端 点的坐标,然后变换2次视角,获取3个视角下的一系列图像。在处理中, 提取每个视角下间隔Δn帧的n幅图像中目标上的最前端点,以通过该点的地线 的垂线与地线两侧边缘线及轴线的交点形成 2×(n-1)的棋盘格,并对格点进行校正。然后利用地线尺寸、机器人速度和被处理帧间的 时间差等已知条件,获取图像中的点 与其三维空间点间的对应关系,最后利用张氏标定法相同的处理方式,解算出摄像机的内外 参数。结果 通过实验验证,以张 氏标定结果为准,该算法对内参中的焦距误差不超过5%。通过本文算法,可实 现摄像机的工作中的自动标定,无需人工拍摄标定参照物,不需人工干预,能较好的实现自 动化。 相似文献
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基于同心圆光栅和契形光栅的摄像机自标定方法 总被引:2,自引:2,他引:2
提出一种利用同心圆光栅和契形光栅作为标定模板,基于正交方向消失点摄像机自标定的新方法。新方法利用相移条纹相位提取精度高的特性来求零相位特征点,避免了传统标记点提取误差给标定结果带来的影响。要求摄像机至少从6个方位拍摄标靶,采用四步相移得到光栅的截断相位并求解零相位交点,计算消失点从而解算出摄像机的内参数。根据模拟实验得到影响消失点标定精度因素的分析结果,制作了含有7个周期的同心圆光栅和4个周期的契形光栅。实际测量实验中分别用光栅靶标和灰度同心圆靶标进行相机标定,对比重投影误差,结果证明新方法提高了基于消失点标定算法的精度和稳健性。 相似文献