立体视觉测量中摄像机标定的新技术

本文实现并改进了一种利用径向排列约束的摄像机标定算法,并利用该算法标定了安装在ＺＥＩＳＳＣＭＭ坐标测量机伺服机构上的ＣＣＤ摄像机的内部和外部参数,算法巧妙地利用了成像过程中的ＲＡＣ分解摄像机参数,提出了带有一阶径向畸变的摄像机模型,利用合理组织的求解次序使得每一步参数的求解都只须求解线性方程组,从而彻底改变了以往摄像机标定依赖于非线性方法。     

偏振探测系统的摄像机标定与图像畸变校正研究

偏振探测在许多相关领域的应用日益广泛,探测系统的标定及校准是精确提取被探目标的前提.本文针对偏振探测系统,分析了基于2D平面标靶的摄像机标定算法,建立了摄像机线性模型和非线性畸变模型,通过线性及非线性结合的算法,得到了精确的摄像机内外部参数.利用镜头的畸变模型,提出了一种采用牛顿迭代算法来求解高阶非线性方程组对图像畸变校正的方法,建立了各像素点畸变量与到畸变中心距离的关系,最后对畸变校正前后的图像进行了测试实验,测试结果表明:测试点实际畸变大小符合理论畸变量关系,很好地验证了镜头的径向畸变特性;经畸变校正后的偏振图像能有效提高被探目标提取的准确率,偏振图像的畸变校正对复杂背景下目标提取准确率的影响最明显.     

一种精确档定摄像机的遗传算法方案

摄像机标定的一个重要问题是既要保证参数估计的精确性,又要满足旋转矩阵正交约束条件。本文在线性优化和遗传算法的基础上提出了一种新的双段标定方案。第一阶段,在忽略变参数的情况下,利用最小二乘法估计摄像机内外参数。为减少畸变影响,本阶段仅考虑图像中心区域的标定点;第二阶段,以第一阶段的估计值为初始值,并考虑摄像机畸变的影响。根据整个图像范围的标定点,利用遗传算法优化摄像机的所有参数以获得精确解。由于该算     

激光切割视觉系统单目摄像机快速标定方法

针对目前激光切割机结合视觉切割行业中现有的张正友一般圆点标定算法中存在计算量大、结果不稳定的问题。提出一种基于九圆点的摄像机自标定算法。算法首先计算出图像和定义在世界坐标系X-Y平面上的模板之间的单应性矩阵,利用该单应性矩阵线性求解出摄像机内参,然后考虑非线性畸变因素,求解出畸变系数。最后在矫正后的模板中求出内外共八个仿射投影矩阵,并取其均值做为最终投影矩阵来求解出世界坐标。实验结果表明:该算法比现有的基于圆点的摄像机自标定算法更快速、更稳定,达到精度更高。     

光学定位系统中摄像机标定的研究

在被动式光学定位系统中,CCD摄像机的标定是一个极其重要的过程。CCD摄像机的标定过程实际上是求解摄像机内、外参数的过程。基于基本矩阵的摄像机标定方法是根据极线约束、本质矩阵以及基本矩阵之间的关系,利用传统的8点算法得到基本矩阵的初始值,再通过其他匹配点迭代计算摄像机的径向阶畸变和切向畸变系数,最后由得到的畸变系数值计算校正后的基本矩阵,从而实现对畸变图像进行校正。     

基于正交消隐点无穷单应的摄像机内参数自标定方法

利用正交消隐点的几何特性和不同位姿摄像机图像平面中对应消隐点间的无穷单应关系,提出了一种摄像机内参数的自标定方法。该方法在任意两个位置下拍摄两组正交平行线,获取两幅图像上共四个消隐点后,设计了判定算法确定其间的对应情况。利用对应消隐点之间的无穷单应关系,结合正交消隐点与摄像机光心连线的正交性建立约束方程,实现了对摄像机内参数的线性求解。为了抑制噪声对标定结果的影响,建立基于矩形成像反演点特性的指标函数,利用LM寻优算法实现了对内参数的非线性优化。实验结果表明,该算法具有对应消隐点判断简单有效,标定结果精度高、实时性强、适用范围广的优点,而且参数优化能够有效地抑制图像噪声,提高了标定算法的稳健性。     

基于双一维靶标的摄像机标定方法

针对大视场摄像机的标定,提出一种基于双一维靶标的摄像机标定方法。两个一维靶标任意放置在摄像机视场内,摄像机从多角度拍摄靶标图像;利用一维靶标特征点共线的特性进行图像畸变校正;计算两个一维靶标所在空间直线在图像中的消影点,得到在空间中的夹角关于摄像机内参数矩阵的表达式,利用其所成角度恒定这一约束求解摄像机内部参数;采用非线性优化方法,求解摄像机内、外参数在最大似然准则下的最优解。仿真试验结果表明,当噪声水平小于0.5 pixel时,摄像机内部参数的相对误差均小于0.3%。实物试验结果表明,视场范围为1 200 mm×800 mm时,该方法的标定精度优于0.1 mm。     

基于图像的模拟相机标定方法的研究

从光学测量角度出发,结合计算机主动视觉中的相机标定方法及数字图像处理技术,提出了一种CCD摄像系统畸变校正方法.该法通过使用经纬仪,不需相机做任何运动就能实现全过程的标定.该方法在摄像机模型中全面考虑了镜头的径向畸变,利用图像中心附近点畸变量较小的性质,用中心附近点和全场视点对摄像机内部参数和像差修正参数进行标定,最后由最小二乘法得到摄像系统畸变模型的畸变系数,解决了CCD摄像系统的畸变校正问题.与传统的相机标定不同,畸变校正中仅标定数字图像中像素间距和相机焦距.该法运用了亚像素细分算法,提高了测试系统的精度,是一种简单、有效、实用的标定法.     

新型正交消隐点的摄像机标定方法

在分析了摄像机模型,单双目视觉系统标定以及消隐点几何特性的基础上,提出了一种新型正交消隐点的摄像机标定方法。该方法仅使用摄像机在不同视角拍摄多幅(至少3幅)棋盘格模板的图像。引入一二阶径向畸变的摄像机针孔模型,主要由消隐点的计算与优化,消隐点法线性标定内部参数,新型改进的Tsai两步法线性求解外部参数和非线性全局优化等组成。实验结果表明,所给出的方法在全局优化之后,7幅图像的重投影平均像素误差为0.0043pixel,耗时为1.7911260s,可见速度快且精度高,可广泛应用于计算机视觉研究、工业三维测量与重构、道路测绘等多个领域的摄像机标定。     

基于有理函数式镜头畸变模型的摄像机标定

摄像机成像模型是决定视觉测量精度的关键因素之一。随着视觉测量精度的要求越来越高,提高摄像机模型和标定的精度是解决该问题的主要手段。将一种新的有理函数式镜头畸变修正模型引入到摄像机的成像建模中,以更好地修正镜头畸变引起的误差,从而提高摄像机成像模型的精度;并提出一种两步求解以及分步迭代优化的方法精确求解成像模型中各参数,以解决有理函数式畸变模型参数无法直接求解的问题。实验结果表明,基于新畸变修正模型的摄像机成像模型比常规畸变修正模型的标定精度有显著的提高,并且新模型对大误差的控制更有效,从而可整体提高视觉测量的精度。