一种基于斜率的摄像机畸变校正方法

普通 CCD摄像机在成像时都存在畸变成像误差 ,在机器人视觉检测及自动装配中 ,有效地进行误差校正对准确确定物体的位置具有重要的意义 .本文采用带有一阶径向畸变的小孔摄像机模型 ,提出一种基于线段斜率的方法 ,对摄像机镜头的径向畸变进行校正 ,不必标定太多的摄像机的外参数 ,方法简洁 ,适合于视觉系统中对摄像机畸变的实时校正 ,或对摄像机捕获的图像进行几何校正 .实验表明 ,具有很强的鲁棒性和较高的校正精度     

摄像机镜头畸变的鲁棒校正方法

针对计算机视觉中的镜头畸变问题,设计一种鲁棒的校正方法.该方法基于空间直线的成像特性来定义畸变测度,通过非线性优化完成畸变校正.采用微粒群全局优化算法,将传统优化方法、标准微粒群算法和基于不同策略的微粒群算法的性能进行对比.实验结果表明,带变异算子基于对位学习的微粒群算法具有较强的鲁棒性,在低噪声下,微粒群算法的校正性能优于传统算法.最后通过不同畸变程度的校正实例验证了所提出方法的有效性.     

一种基于神经网络的畸变图像校正方法

由于摄像机获取的图像存在几何畸变，因此在对图像进行定量分析前，必须校正畸变。针对传统的畸变图像校正方法，其所建立的畸变数学模型，不仅求解畸变参数复杂、计算量大，且存在很大的数值计算误差的问题．提出了一种基于神经网络的畸变图像校正方法。该方法首先运用图像处理技术从一标准模板的畸变图像中提取样本，然后以样本像素坐标作为网络输入来对神经网络进行训练。由于该训练好的神经网络能够实现畸变图像与非畸变图像之间的映射关系，因此能达到校正图像畸变的目的。最后对该校正方法进行了实验，给出并分析了校正实验结果，校正效果令人满意，并已成功地用于焊接机器人视觉系统。     

基于IACPSO算法的摄像机镜头畸变校正

针对摄像机镜头畸变的非线性问题,提出一种基于改进的混沌变异自适应双粒子群优化(IACPSO)算法的畸变校正方法.IACPSO算法用两个独立的粒子群进行协同优化:种群一采用固定的惯性权重,同时利用立方映射混沌因子对进化过程中出现的停滞粒子进行扰动;种群二采用自适应的惯性权重,以适应度值为依据来动态调整惯性权重的大小,取两个种群进化过程中发现的最优粒子作为全局最优解.为了验证IACPSO算法在镜头畸变校正问题上的性能,将其与多种粒子群优化算法进行对比.仿真实验结果表明,IACPSO算法在求解过程中具有较强的鲁棒性,在低噪声下,其校正性能优于其他粒子群算法.最后,运用两组校正实例进一步验证所提出方法的有效性.     

一种基于非量测畸变校正的摄像机标定方法

设计一种基于非量测畸变校正的摄像机标定方法.该方法利用单参数除式模型校正镜头畸变,根据直线透视投影保留同素性,通过拉凡格氏法（LM）优化标定出畸变模型系数和摄像机主点坐标,然后校正成像点,使其满足针孔模型映射关系.根据内参数的两个基本方程,线性求解剩余参数.实验表明,该方法在非量测标定过程具有较好的鲁棒性,且对比张正友标定方法,可在单幅标靶图像下进行标定,避免了模型内外参数耦合在一起,提高了标定效率.     

一种基于摄像机模型的畸变图象校正方法

一种基于摄像机模型的畸变图象校正方法王亚东丁明跃彭嘉雄（华中理工大学图象识别与人工智能研究所武汉４３００７４）关键词像机模型,像机定标,畸变图象校正．收稿日期１９９４－１１－１４１引言在图象分析和图象匹配中,为了获得大视场图象,需要使用广角镜头．但是...     

摄像机镜头非线性畸变校正方法综述

由于加工误差和装配误差的存在，摄像机光学系统与理想的小孔透视模型有一定的差别，致使物体点在摄像机图像平面上实际所成的像与理想成像之间存在不同程度的非线性光学畸变。为了提高图像检测、模式匹配等定量分析的准确性，必须对这一类畸变进行修正。近年来，国内外学者就此问题进行了大量的研究，为了使人们概略地了解该领域的研究现状，为此首先介绍了摄像机成像模型与镜头非线性畸变模型，并回顾总结了摄像机镜头非线性畸变校正方法，然后进一步提出从原理上将这些方法分为基于控制对象的方法和基于模式的方法两大类，最后分析比较了各种方法的优缺点。     

一种使用校正模板的非线性摄像机标定方法

基于图像点满足的特定直线方程以及相邻图像点之间距离相等的性质,对标定模板图像进行校正,并通过改进的张正友标定法,提出了一种新的使用校正模板的非线性摄像机标定方法。与现存的方法进行比较发现,该方法能够实现较高精度的摄像机标定,鲁棒性比较强,且能够大大地降低算法的复杂度。     

增强现实中的摄像机径向畸变校正

增强现实系统中,有效地进行摄像机镜头畸变校正对提高虚拟环境的精确性具有重要意义.首先提出一种基于成像几何的畸变校正方法,采用带有一阶径向畸变的摄像机模型,对镜头径向畸变进行校正,再根据校正后的图像计算摄像机投影矩阵.实验表明,基于成像几何的畸变校正算法具有较高的畸变校正精度,640×480的图像中,最大畸变量达90多个像素.与利用理想针孔摄像机模型得到的增强现实环境相比,畸变校正后得到的叠加结果更为精确.     

一种新的摄像机线性标定方法

计算机视觉中,在对景物进行定量分析或对物体进行精确定位时,都需要进行摄像机标定,即准确确定摄影机的内部参数和外部参数,因此寻找新的快速有效的摄像机标定计算方法是计算机视觉应用中的一个重要问题。为也快速有效地进行摄像机的标定,并针对常用的带有一阶径向畸变的摄像机模型,提出了一种线性求解摄像机参数的标定方法,它可分步标定各参数,且全部采用线性方法求解,从而避免了非线性优化中的不稳定性,使得算法更为实用,简单快捷。实验结果表明,该方法具有较高的标定精度,是一种实用的标定方法。     

一种图像测量系统的现场标定和畸变校正方法

提出了一种图像测量系统的现场标定和分区线性畸变校正方法,靶标件采用一加工有一个圆孔的工件,以圆心为特征点,标定时,CCD摄像机沿着系统的导轨移动,计算图像中圆心位置并读取导轨光栅尺数值,可以获得多组标定特征点。用中心部分特征点求出标定参数,从而计算出图像中各点的畸变值,进行分区畸变校正。     

工业摄像机几何畸变校正控制点的自动生成

应用图像处理与分析的方法,提出了一种自动识别并计算控制点的方法,可自动生成全部控制点。实验表明,该方法简单、准确、有效,为几何畸变工作的全面自动化奠定了基础。     

基于最小化畸变重投影的广义平面校正方法

为了方便计算机视觉中的图像配准和拼接等工作,该文提出了一种最小化畸变平面校正方法。通过求射影变换权值变化测度之和的极值及Jacobian行列式度量校正前后的局部区域变化,求得最小化重采样效果的校正变换矩阵。建立广义平面校正坐标系,在虚拟坐标系内考虑最小化畸变和最小化重采样效果,减少了旋转造成的重采样畸变,改善了可视性。     

一种新的基于主动视觉系统的摄像机自标定方法

摄像机标定是从二维图像取获三维信息必不可少的步骤。该文提出了一种新的基于主动视觉系统的摄像机自标定方法,通过控制摄像机平台作4次平移运动（其中任意3次均不在同一平面上）即可线性地标定摄像机的内参数以及摄像机坐标系与平台坐标系之间的旋转矩阵。同时,还分别给出了利用立体视觉方法和纯极点方法唯一求解摄像机坐标系与平台坐标系之间的平移向量的充要条件。     

基于共线点的镜头畸变校正方法

为实现未知摄像机参数的镜头畸变校正,提出了一种先标定畸变中心、再标定畸变系数的方法。先在镜头的不同焦距处对靶标成两次像,利用相同靶标点在两幅图像中的相对位置关系求解畸变中心;再根据直线的透视投影不变性,通过变步长的最优化方法搜索畸变系数。模拟实验表明,在靶标点数为25,噪声水平为0.2像素时,畸变中心的平均误差为(0.2243,0.1636)像素,畸变系数误差为0.28%。真实图像实验表明,用该方法得到的畸变中心和畸变系数能够很好地校正图像。该方法不需要标定摄像机的内外部参数,也无需知道直线网格的世界坐标,简便易行。     

基于畸变模型优化的网络摄像机标定*

针对低分辨率网络数码摄像机用于定量量测的标定问题, 提出一种非线性畸变的构建与优化方法。该方法结合多项式模型与传统的畸变模型;利用回归分析原理对模型进行自动精化,以优选显著的畸变参数,从而建立了一种自适应的摄像机畸变模型。运用构建的畸变模型,利用自检校光束法平差方法对同种型号的三个低成本网络摄像机实施标定和畸变纠正。结果表明,该模型有效补偿了通用畸变模型残存的畸变系统差,同时有效的避免了过度参数化的问题,有助于提高摄像机的标定精度和稳健性,使得摄像机的标定精度达到子像素。     

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...     

基于平面网格模型的摄像机镜头畸变校正技术

摄像机标定技术是计算机视觉研究中的关键技术之一。国内外学者开展了大量的研究并取得了大量的研究成果。目前,摄像机标定技术的主要研究任务在于根据实际应用的特点,寻找简便、快捷、准确的标定算法。该文针对精密视觉测量这一特殊应用领域,提出了基于平面网格模型的摄像机镜头畸变校正技术。除了考虑镜头的径向畸变之外,还包括离心畸变、薄凌镜畸变等非线性因素,在镜头中心附近小区域零畸变的假设条件下,推导出网格交点的理想坐标,并由图像处理技术获得网格交点的实际坐标,通过最小二乘法获取非线性畸变系数。由于考虑了引起镜头畸变的多种因素,可提高实际标定的精度。对于视觉测量系统,在具体标定前先求出畸变系数,再对实测的像素进行校正,这样既可以提高标定精度,又不影响视觉测量的速度。     

基于直线射影特征的摄像机参数标定方法

对于精度要求高、成本低或使用广角镜头的系统,在标定摄像机参数时需要校正镜头畸变.通常在摄像机标定算法中,镜头畸变参数的校正和摄像机参数求解都结合在一起,增加了算法的复杂性,并且依赖标定模板.针对以上问题,提出了一种新的标定方法,即不需要标定模板,也不需要确定空间点的精确坐标.首先通过直线的射影不变性校正镜头畸变参数,再...     

一种基于主动视觉的摄像机内参数自定标方法

摄像机定标是计算机视觉的一项基本任务．本文提出了一种基于主动视觉的摄像机内参数自定标方法．该方法和文献［1］提出的方法相比最大的优点在于不要求摄像机在三维空间作任意方向的平移运动，只需要控制摄像机在同一平面作四组运动，其中每组包括两次相互正交的平移运动，同时适当调整摄像机平移运动的姿态，可以线性求解摄像机内参数．理论上证明了如果摄像机作三次俯仰或者作两次俯仰一次扫视来调整摄像机平移运动的姿态，则解存在而且唯一．通过稳定性分析证明前一种方法对误差很敏感，后者则是稳定的．最后给出了采用真实图像的实验结果．