采用环形模板的棋盘格角点检测

曝光过度和镜头畸变将分别导致棋盘格角点分离和角点局部区域不对称现象。现有的角点检测算法通常难以准确提取棋盘格角点。此外,在复杂背景下,现有角点检测算法也极易出现错误。针对上述问题,本文提出了一种图像坐标系下的基于环形模板的棋盘格角点检测算法。首先,通过分析得出棋盘格角点附近的灰度分布应满足一定的对称性和灰度交替性等性质,进而得出环形模板卷积后的图像应满足的性质。而后,利用该性质来定义并提取棋盘格角点,使提取的角点直接达到亚像素精度。实验结果表明：本文提出的棋盘格角点检测算法在曝光过度,镜头畸变和复杂背景情况下,均能取得较好的棋盘格角点检测效果。将该算法应用于实际摄像机标定,实验结果显示重投影误差在0.3个像素以内。     

基于改进棋盘的角点自动检测与排序

考虑采用传统黑白棋盘进行相机自动标定时角点排序结果受标定模板旋转角度影响较大,本文设计了一种改进的棋盘标定模板及相应的角点自动检测与排序算法.新的标定模板通过增加4个长方形边界滤除复杂背景,增加沙漏状图形确定排序原点,从而使得排序结果适应于模板的旋转.针对新的标定模板提出了一种基于对称象限灰度交叉熵的角点检测算法,该算法通过抑制局部非极大值以及筛选矩形边界实现了角点的像素级定位,然后采用Frostner算子解算了角点的亚像素坐标.针对角点检测结果,采用曲线拟合并结合角点至原点的距离信息实现了角点自动排序.实验结果表明:得到的角点检测结果正确,亚像素解算坐标与Matlab标定工具箱的检测结果误差小于0.8pixel,排序结果对标定模板的旋转具有不变性,易于实现在线标定.     

基于直线检测的棋盘格角点自动提取

针对现有棋盘格角点自动提取算法鲁棒性不足的缺点,提出了使用直线检测算法(LSD)来进行角点的自动提取。首先,使用LSD算法对标定图像进行处理,得出包含棋盘格子边缘的所有直线,并分别对所得直线的长度和角度进行伪排序以去除伪格子边缘。然后,对剩余直线的边缘端点进行近邻合并,得到角点的初始坐标并进行亚像素优化。最后,使用能量法对角点进行棋盘格结构复原与排序。实验结果显示:该方法可以正确提取含有阴影和噪声的玻璃材质标定板图像中的角点。与改进的Harris方法的角点坐标提取精度对比试验得到其最大偏差小于0.2pixel,平均偏差小于0.15pixel,表明该方法具有较高的鲁棒性且定位精度与改进的Harris方法相当,可用于工程实际中环境光源变化较大的场合。     

一种新的棋盘格角点检测方法

简述了摄像机标定的原理,介绍了Harris算子和Forstner算子的基本原理。针对摄像机标定模板的角点检测问题,提出了一种简便而精确的角点提取算法。该算法结合两种算子的优点,明显提高了角点坐标提取的精度,并且通过实验验证了该算法的有效性和准确性。     

一种新的棋盘格角点检测方法

简述了摄像机标定的原理, 介绍了Harris算子和Forstner算子的基本原理.针对摄像机标定模板的角点检测问题,提出了一种简便而精确的角点提取算法.该算法结合两种算子的优点,明显提高了角点坐标提取的精度,并且通过实验验证了该算法的有效性和准确性.     

用于摄像机标定的棋盘图像角点检测新算法

摄像机标定是从二维图像获取准确的三维信息的必要步骤,摄像机标定的精度在很大程度上取决于标定板控制点的图像定位精度,鉴于此,对棋盘格标定板图像的角点定位问题进行了研究.笔者通过对图像像素类型及其性质进行分析,提出了以小邻域环形模板上像素灰度的跳变次数为判据的棋盘角点检测新算法,该算法不但能快速检测出角点,而且还能确定角点的类型.利用此性质,剔除了容易受外界环境影响的棋盘外圈角点,即非X型角点,从而从另一个角度保证了所提取角点的精度.为了达到更高的精度,笔者以棋盘图像的高度对称性为依托,在每个初定位角点的局部邻域内,用灰度重心法对角点进行了亚像素定位.实验结果表明,提出的算法具有较高的精度,能够为高精度摄像机标定提供可靠数据.     

一种基于对称与反对称结构特征的棋盘格图像特征点检测算法

棋盘格图像在相机标定、畸变校正等方面应用十分广泛。棋盘格图像中每4个相邻方格的交点往往被当作特征点。这些特征点的检测精度会直接影响相机标定、畸变校正等的精度。而在由数码相机拍摄或扫描仪扫描得到的实际图像中,由于噪声以及分辨率等因素的影响,方格交点往往扩散为由若干像素点组成的点阵,这给特征点的高精度检测带来很大的困难。本文分析了现有特征点检测算法的不足,提出了一种新的基于棋盘格图像结构特征的特征点检测算法。该算法巧妙地利用棋盘格图像的像素点相对于方格交点对称、相对于方格交线反对称这一特点,计算交点附近区域每一像素点的对称度和反对称度,并以此为依据来判定特征点的准确位置。实验结果表明,该算法精度高、计算简单,对噪声、透视、畸变等鲁棒性强,便于特征点检测的自动化处理,非常适合在相机标定、畸变校正中应用。     

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LCD和改进棋盘格模板的摄像机标定

为了克服传统棋盘格模板标定点检测算法对于遮挡、视角、照明和畸变的局限性,提出一种利用基准点标记代替传统棋盘格黑白方块的改进模板,同时提出模板标定点的相应全自动识别算法.为了提高标定模板的质量,标定模板通过LCD(liquid crystal display)显示.因为LCD具有极高的几何精度和纯平面性,从而提高标定精度.传统摄像机标定同时计算针孔模型和透镜畸变模型,从而2种模型耦合在一起,所得到的标定结果仅对训练数据是有效的,而算法对于新数据的标定误差增加.为了克服2种模型的耦合,提出一种分离地标定2种模型的方法.算法利用模板的射影不变量约束,即交比和直线的射影为直线,求解带有畸变的标定点的校正的坐标,然后线性地求解2种模型.实验结果表明算法稳定且精度高.     

一种基于棋盘格的高精度分区域相机标定方法

在视觉测量系统中,相机的标定精度至关重要,将影响整个测量系统的精度。针对现有相机标定方法难以兼顾精度和操作复杂度的问题,本文提出了一种基于棋盘格的高精度分区域相机标定方法。首先,将棋盘格置于不同位置,提取不同位置角点的世界坐标和像素坐标,对所有角点用线性变换和非线性最优算法求解出全局标定参数。然后,将角点分为中间区域角点和边缘区域角点,对两区域角点分别标定得到两组分区域标定参数。标定实验结果表明：与全局标定法相比,分区域标定法的图像平均投影误差至少降低16%。该方法操作简单,精度高,可以很好的应用于工业视觉检测。     

一种基于棋盘格的高精度分区域相机标定方法（英文）

在视觉测量系统中,相机的标定精度至关重要,将影响整个测量系统的精度。针对现有相机标定方法难以兼顾精度和操作复杂度的问题,本文提出了一种基于棋盘格的高精度分区域相机标定方法。首先,将棋盘格置于不同位置,提取不同位置角点的世界坐标和像素坐标,对所有角点用线性变换和非线性最优算法求解出全局标定参数。然后,将角点分为中间区域角点和边缘区域角点,对两区域角点分别标定得到两组分区域标定参数。标定实验结果表明:与全局标定法相比,分区域标定法的图像平均投影误差至少降低16%。该方法操作简单,精度高,可以很好的应用于工业视觉检测。     

亚像素角点定位提高相机标定精度

对相机标定中常用的两种亚像素角点定位算法进行了比较,并对测试图像进行了角点定位实验。对于在实验中发现的直线拟合法的失效情形,提出了利用空间矩进行亚像素边缘提取后再进行直线拟合的改进方法。经用张正友标定法进行模拟相机标定,证明改进后的直线拟合法可明显提高标定精度。     

机器视觉3D四轮定位仪关键技术

四轮定位参数对于汽车的操控性、安全性以及耗油量等有重大影响.在阐述汽车四轮前束和外倾、主销内倾和后倾等主要定位参数以及3D四轮定位仪结构和测量原理的基础上,针对机器视觉3D四轮定位仪开发过程中的关键技术,基于图像特征点的灰度模型进行棋盘格型角点的亚像素精度提取;基于平面靶标进行相机内部参数的标定;采用旋转向量一致的双平而靶标进行相机外部参数的标定;基于靶标旋转平移过程中的几何关系,采用最小二乘法优化计算轮胎中心点和旋转轴向量.采用1 600像素×1 200像素、像素尺寸3.0 μm ×3.0 μm、USB3.0接口工业相机,940 nm波长LED环形光源,8 mm焦距低畸变工业相机镜头,6×6棋盘格型靶标开发出商品级的3D四轮定位仪,并与硬件档次相当的某国际品牌四轮定位仪进行了对比测试,基本达到设计精度.该商品已投放市场,用户反映良好.     

采用改进遗传算法优化神经网络的双目相机标定

针对传统BP神经网络在双目相机标定过程中存在的迭代时间长、精度低等问题,提出了基于改进遗传算法优化BP神经网络的方法来完成双目相机标定.使用融合多格算法的Traj kovic算子进行角点检测,利用点对点空间映射和网格运动统计相结合的方法完成同名角点匹配,在此基础上,提取同名角点的像素值并计算其实际的三维坐标值.对遗传算...