摄像机标定研究

目前,摄像机标定是计算机视觉领域中的研究热点之一,其目的是通过摄像机拍摄的单幅或多幅图像来确定摄像机的参数模型,进而获得摄像机的各项参数,在机器人导航、三维重建、生物医疗、虚拟现实、视觉监控、视觉伺服等领域均有广泛的应用前景。本文综述了传统标定方法,自标定方法和基于主动视觉的标定方法的研究现状,对其优缺点作出评价并指出发展方向。     

锻压线搬运机器人的视觉标定

针对传统锻压生产线机器人与工件标定方法耗时长、精度低等问题,提出一种视觉标定的方法,确定机器人与工件的位置关系.利用摄像机参数标定工具箱实现对平面标定模板的角点提取和校正,得到摄像机的内外参数.通过示教工件坐标的试验,验证了该标定方法的可行性.结果表明:该方法可以保证机器人对工件快速准确的抓取,得到工件坐标的平均误差在0.3%以内,标定精度达到生产线的实际要求.     

考虑一阶径向畸变的摄像机参数标定

针对GRB-400机器人视觉系统,建立完整的摄像机一阶径向畸变模型。首先用GRB系统的Matrox图像采集卡采集标定点坐标,然后利用径向排列约束方法 （简称RAC）建立线性方程组求解摄像机的径向畸变参数。基于此畸变参数实现图像校正,以提高对目标物体的定位精度,从而提高机器人视觉系统对摄像机标定参数变化的鲁棒性。实验结果表明：该方法有较高的标定精度。     

摄像机标定方法的比较分析

简要介绍了摄像机的标定原理。分析和比较了传统摄像机标定方法、基于主动视觉的标定方法和自标定方法的优缺点及其应用场合,以期为摄像机标定方法的进一步研究提供参考。     

自主式移动机器人分布视觉组合导航多摄像机标定方法

根据分布视觉组合导航系统利用全局视觉对移动机器人进行绝对定位的要求,针对机器人远离摄像机时定位精度明显下降的问题,提出了适用于较大场景的多摄像机参数分区标定方法。在集合的概念下描述了移动机器人的整个工作区域与各个摄像机的有效区域的关系,建立了基于小孔模型的空间平面到摄像机像平面的透视变换矩阵的摄像机参数标定模型。通过4部摄像机在长9.6 m,宽6.4 m的区域内进行的标定实验和误差分析表明,该方法的整体平均误差仅为7.96 mm。     

双目立体视觉分步标定及精度分析

在双目立体视觉中,为了解决传统标定时间长、自标定精度低的问题,使用一种分步标定方法并从Harris角度对影响精度的因素进行了分析.首先,利用Open CV通过张氏标定法计算出内部参数和畸变参数;其次,利用Matlab测算出了摄像机运动参数未知情况下的双目立体参数.结果表明:经计算得出总的图像残差均值为0.158 5像素,时间为200 s;标定结果比自标定方法精度高,同时比传统标定方法时间短.实验结果不仅达到了预期目的,而且从Harris角度分析发现,光照、标定靶的旋转程度对精度影响很大,同时摄像机的分辨率越高,对图片的拍摄条件要求越高.该方法为机器视觉中的三维测量和重建等工作奠定了良好的基础.     

结构光双目测量系统标定方法

为了解决双目结构光测量系统参数不容易准确获取的问题,依据传统摄像机标定方法,结合结构光双目测量系统的特点,提出了CCD摄像机标定方法.通过对左右CCD摄像机采集得到的两幅标定模块的图像数据分析,按照"两步"标定法的思路,先得到平移向量R和旋转矩阵R等外部参数,再利用已知的空间距离求解到摄像机的成像模型需要标定的其他参数.实验数据表明,该方法可简便、准确地标定出CCD摄像机参数,方便了三维视觉测量工作,是一种有实用性的标定方法.     

基于计算机视觉的线性摄相机标定技术研究

通过建立基于一阶径向畸变的摄像机数学模型,提出了一种线性求解摄像机参数的标定方法,对摄像机模型中内部参数和外部参数进行逐步求解,且全部过程采用线性方法求解,从而改变了传统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.实验证明此方法具有较高的标定精度和较强的实用性.     

基于激光单目视觉系统的焊缝提取

将激光单目视觉传感器固定在ABB机器人上组成视觉系统,用Matlab标定工具箱实现了对摄像机参数的高精度标定,与机器人示教器结合对机器人进行了手眼标定;利用视觉系统采集焊缝图像,对获得的图像进行图像处理和特征分析,并提取计算机图像平面上焊缝特征点的图像坐标.根据摄像机内外参数、机器人的手眼关系以及焊缝的特点提出一种简便的方法将二维平面坐标转化为三维坐标,用Solidworks还原出焊缝的三维模型,提取焊缝中心线信息进行焊接实验,结果表明焊接精度满足实际要求.     

一种摄像机标定系统的实现

摄像机标定系统中的参数直接影响摄像机三维重建效果的逼真度。本文以张正友两步标定法为基础,设计制作标定模板,并采用针孔摄像机模型对摄像机标定参数的求解过程进行了优化;结合OpenCV库,在Matlab开发环境下实现了摄像机标定系统。实验结果表明,该方法提高了摄像机的标定精度。     

一种基于平面标定物体的摄像机标定方法

从理论上提出了一种新的直接标定摄像机内部参数的算法。该算法是基于平面定标物体上,且只需一个坐标系统。与其他算法相比,这种算法大大简化了计算过程,避免了对多余参数的计算,可用它来标定摄像机的全部内部参数。     

基于Matlab与Opencv的相机定标研究

相机定标是计算机三维重建不可或缺的步骤,相机定标的精度和可靠性直接影响计算机视觉系统的三维定位精度.Opencv和matlab的camera calibration toolbox都是目前成熟实用的相机定标工具,两者的定标原理相同;但是在实际应用中,定标环境对两者的定标精度影响是不同的.在相机定标理论的基础上,分别采用这两种方法进行相机定标,给出定标的详细步骤和定标结果.通过实验,得出两种定标方法较好的定标环境.     

一种改进的摄像机线性标定优化方法

现有的摄像机标定方法没有将高精度和简便性很好的衔接在一起。提出一种新的标定优化方法。首先选择主点位置在图像中心,纵横比为1作为初始条件;接着利用改进的摄像机线性标定方法,得到在同一摄像机坐标系下不同图像上所有标定点的摄像机坐标;最后利用摄像机坐标系下的这些三维点来优化内、外参数。实验结果表明：本文提出的标定方法得到的焦距误差在0.1mm以内,主点位置的最大误差在2pixel左右,测试点的最大误差控制在0.5pixel以内。本文提出的标定方法是一种简单、高精度的标定方法。     

基于光束平差法的像机内参数虚拟立体校准方法

为解决摄像机内参数的精确校准问题,对基于光束平差法的像机内参数虚拟立体校准方法进行了研究。通过对摄像机成像过程中各种畸变因素的分析,建立一个更加全面的校准模型;建立了关于校准参数的共线性方程,并对其进行线性化。构建基于Gauss-Markov原理的误差模型,实现对像机参数的优化求解。利用红外发光二极管随坐标测量机测头在校准空间内作定间距移动构成虚拟立体校准模板,保证了高精度校准控制点的获取。校准试验表明,该方法切实可行,能够解决视觉测量时摄像机内参数精确校准问题。     

摄像机标定的研究

对摄像机标定的发展现状进行了综述,根据是否需要标定物体将标定方法分为三类：传统标定方法、自标定方法和基于主动视觉的标定方法,并分别给出了三种方法中主流方法的模型,对其优缺点做出评价并指出发展方向。     

一种基于Tsai法的摄像机改进标定法

为了提高摄像机标定精度和降低标定的复杂度,在Tsai两步标定法的基础上,提出了一种改进标定法.该方法采用分步标定的思想,以创建的平面模板为标定物,利用共面点便可线性求解出摄像机的内外参数.建立的摄像机模型考虑了径向畸变,有利于提高标定精度,标定过程只需要线性计算,避免了繁琐的非线性优化.     

基于交比不变性的相机镜头畸变标定研究

相机的标定对于整个摄影测量系统的精度起着至关重要的作用.主要研究了一种较为有效、易行的标定相机畸变参数的方法.标定物简单且容易获得,相机无须固定,可手持拍摄.利用交比不变的性质,拟合全视场的无畸变的虚拟网格,得到图像点的偏差,从而计算出畸变系数.最后通过比较畸变纠正前后空间点距离的测量,表明此方法可较为明显的修正镜头畸变,且简单易行.     

基于单模板的二维场景重建方法

针对现有场景重建算法具有计算复杂度高且鲁棒性差的缺点,本文采用一种基于映射变换的黑箱标定方法,根据图像坐标与世界坐标的线性映射模型,利用矩阵方程获取摄像机参数。与传统方法相比,该方法仅需一幅模板图像,降低了特征点与模板个数,简化了计算。实验过程中,利用图像降噪、改进的Harris算子角点提取等预处理过程快速提取特征点,实现摄像机参数标定的映射变换;建立了误差评价函数评价本文方法与Tsai标定算法。实验结果表明,该方法具有稳定性强、计算精度高、算法简捷的特点。     

一种简便的双目摄像机标定方法

针对传统摄像机标定方法,在张正友平面模板两步法的基础上,提出了一种简便的双立体摄像机标定方法, 在标定中通过选取图像中心附近的点作为初始预测值,再进行非线性搜索来确定摄像机内外参数由于该方法在摄像机畸变模型中充分考虑了切向畸变的影响,使得标定应用范围更广.实验证明,标定模扳制作简单,标定过程快捷具有较高的精度,完全可以满足双日立体视觉应用的要求.     

利用长方体的投影计算摄像机参数

本文以已知长方体作为标准标志物，依据从其一幅投影图象抽取的直线确定7个三角形，以其重心为基础拟合出3条直线，据此确定灭点和角点并使用透视投影基本方程对其中2个角点进行修正，利用这些点构造投影变形矩阵，提出一种计算摄像机参数的简单方法。本文考虑的是三点透视投影。