采用立体标定板的鱼眼相机快速标定方法

针对目前鱼眼相机标定过程繁琐的问题,进行了鱼眼相机快速标定方法的研究。设计了一种由三块黑白棋盘组成、带有红色边界线的立体标定板;对标定图像依据棋盘所属平面进行图像分割,并对每部分分别检测角点,建立二维图像坐标与三维世界坐标的映射;选用折反射成像模型,提出了适用于立体标定法的参数求解方法。进行了该立体标定法与常用平面多图标定法的对比实验,通过图像畸变校正效果和图像坐标逆投影至世界坐标的精度,验证标定精度。实验表明:立体标定法可以实现与平面多图标定方法同样高的标定精度,且具有较好的鲁棒性;同时该标定法极大简化了标定操作流程,缩短了标定时间。     

基于单目相机和多线激光雷达的联合标定方法研究

目的 针对相机和激光雷达之间的外参标定问题,为了减少两者的标定误差,得到更高的标定精度,方法 提出一种基于非线性优化的联合标定方法。首先拍摄不同角度的棋盘格标定板图像,采集足够多数据后利用工具包进行相机内参标定,得到单目相机内参;然后在激光点云和图像中检测标定板的角点特征坐标,激光点云下的角点坐标由提取的标定板点云数据和其几何特征获得,通过拟合出的图形由上至下、由左至右确定图形顶点坐标及标定板行列数,可得到各角点坐标;相机角点特征坐标采用FAST角点检测,利用角点灰度信息确定角点坐标;根据点云检测特征点到图像投影误差构建目标函数,将外参求解转化为最小二乘问题;最后通过基于列文伯格-马夸尔特的非线性优化算法,迭代求解得到最优外参。结果 最终平均标定投影误差为1.29像素,最大投影误差为2.46像素,最小投影误差为0.70像素,标准差为0.57像素。结论 根据标定的外参将点云投影至图像上可知,标定结果较好,并将结果运用到实际场景下视觉和激光雷达融合的SLAM算法中,运动轨迹平滑且与地图保持高度一致,本文方法标定过程简单,不需要棋盘格的真实物理尺寸,满足使用要求。     

一种基于光束平差法的双目鱼眼系统标定方法

针对双目鱼眼系统畸变偏大导致标定误差较大的问题,文中提出了基于光束平差法的双目鱼眼系统标定方法。通过灰度质心法获取标定板的特征点(圆心)坐标并进行排序;基于Kannala鱼眼相机模型和张正友标定法对双目鱼眼系统进行标定,获取系统内外参数及畸变参数;将得到的初始标定参数与特征点的三维空间坐标作为待优化集合,利用光束平差法结合LM法和雅可比稀疏矩阵对该集合进行迭代优化,使得双目鱼眼系统的重投影误差最小。实验表明：相比于传统的双目鱼眼系统标定方法,提出方法的重投影误差减小了52.64%。     

一种通用的基于抛物面模型的鱼眼图像校正算法

鱼眼镜头具有较大的视场,但所拍摄图像会产生严重的桶形畸变,使用时需要进行校正。提出一种新的基于抛物面的透视投影模型,分析了此模型下图像的投影特征及抛物面参数对校正效果的影响,利用鱼眼图像中的特征点拟合出抛物面的最佳参数值,最后通过拟合后的抛物面模型将鱼眼图像映射成透视投影图像,实现了对鱼眼镜头畸变的校正。实验表明,与传统的球面投影模型相比,该模型有更好的校正质量。     

折反射成像的经纬仪模型研究

折反射全向相机具有能够提供360°视场、安装灵活、结构紧凑、成本低廉等优势.在单视点结构的约束条件下,根据折反射成像的旋转对称性,提出了折反射成像的全新模型.首先,根据折反射成像的投影几何理论,分析并推导出图像点到投影中心之间的距离与空间射线俯仰角的对应关系.其次,根据现有的球面统一模型将空间点投影到图像平面上,得出的图像点坐标在提出的模型中反投影出一条空间射线,对比统一球面模型验证提出的模型的正确性.最后用提出的模型计算图像点的反投影误差,得到误差为0.2个像素以内,实验结果表明,提出的模型能够获得较高的标定精度.提出的经纬仪模型将二维标定化简为一维标定,为折反射全向视觉的研究开辟了新的思路.     

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.     

基于径向约束的CCD相机标定参数的整体优化

提出了基于径向约束的CCD相机标定的模型参数非线性整体优化的方法.利用Harris算法检测标定板的各角点图像坐标,保证了标定板角点的稳定性和可靠性;进行RAC(radial alignment constraint)两步法标定,并用Levenberg-Marquardt算法对通过径向约束标定得到的所有相机模型参数进行非线性整体优化,提高了相机参数的标定精度.实验结果表明.该方法标定精度高,能明显减小各种误差对CCD相机标定的影响,提高了机器视觉三维测量的精度.     

一种基于多灭点标定数码相机内外参数的方法

提高相机定标精度,简化定标过程,是计算机视觉研究的重要内容.利用包含至少4组平行线和两个定标点的模板,对模板一次拍照即可标定相机内外参数.先利用Hough变换,检测出模板图像中的各直线,确定对应的灭点;再把灭点坐标及已知的各组平行线的方向向量代入隐参数矩阵计算方程,得到相机的隐参数矩阵;最后对隐参数矩阵进行分解,依次得到相机的内部参数矩阵和旋转矩阵,然后利用模板中两个已知空间坐标的定标点计算相机的位移矩阵.该方法的求解过程仅涉及到线性方程组的求解,定标精度高、稳定性好,与基于主灭点的定标法相比,不需要相机做任何运动,定标过程简单,具有一定的理论意义和实用价值.     

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ResNet网络的鱼眼镜头标定仿真研究

针对鱼眼镜头视角达到或超过180°时,基于传统的鱼眼镜头标定方法过于繁杂,及基于神经网络的鱼眼镜头标定方法难以自动获取大量标签样本的问题,根据球面透视投影下鱼眼图像椭圆弧到立方盒展开校正直线的像素坐标映射关系,自动构建包含鱼眼镜头内部参数、视角达到180°的仿真鱼眼图像、扭曲直线及校正直线坐标样本集,将卷积神经网络引入...     

FOV线生成的一种新方法

在多摄像机跟踪中,主要的难点是如何在多个摄像机之间对相同的目标建立正确的对应关系.摄像机视野边界(FOV)线是近年来出现的一种新的有效的解决多摄像机跟踪中目标交接问题的工具.因此,精确生成视野边界线成了解决问题的关键所在.根据投影不变量FOV线生成法,在生成视野边界线时不依赖于场景中目标的运动,并且不需要摄像机参数的信息.应用PETS2001数据库里的两组不同序列进行尝试,实验结果表明,对于视野边界线恢复,其鲁棒性与可靠性都较好.     

Short-working-distance optical imaging system and method for surface detection of underwater structures

In the surface imaging of underwater structures, long working distance will reduce image quality due to the turbidity of water. To acquire high definition and large field of view (FOV) images for surface detection, a short-working-distance underwater imaging system is proposed based on camera array. A multi-view calibration and rectification method is developed. A look-up table (LUT) method and a multi-resolution spline (MRS) method are applied to stitch array images real-time and seamlessly. Experiments both in the air and in the water are conducted. Strength and weakness of the LUT and MRS methods are discussed. Based on the results, the effectiveness in surface detection of underwater structures is verified.     

摄像机成像过程仿真技术研究

探讨并比较了理想摄像机成像的过程与OpenGL透视投影的机理,从理论角度证明了通过设定OpenGL参数可使其渲染图像与真实摄像机拍摄结果一致。编程实现摄像机成像仿真平台,预先设定摄像机的内外参数,由OpenGL渲染生成不同位置的Checkerboard图像,利用第三方标定程序包进行标定。标定结果与预先设定的摄像机参数一致,证明了理论推导的正确性。通过本系统可以深入了解摄像机理想状态下成像的基本过程,且该模拟方法可摈除无关因素的干扰。为视觉系统标定、立体匹配、畸变校正、动态识别等大部分视觉算法的仿真奠定了基础。     

一种嵌入式汽车鸟瞰全景图拼接算法

为了解决汽车周围360°场景重建问题,提出一种适用于车载嵌入式平台的鸟瞰全景图拼接算法,可作为智能汽车环境感知的有效手段.将4个鱼眼摄像头安装于汽车车身,可获得近距离道路环境的图像;采用一种鱼眼图像投影到地面的方法,克服传统方法中存在盲区的问题,同时大大提高计算速度;提出一种基于时域和空域信息的图像融合方法,可以解决摄像机位置差异给拼接造成的困难;为了解决摄像机快速标定问题,采用一种交互式姿态调整方法,运算过程简单,对摄像机安装角度没有精确要求.结果表明,该算法能够实时生成高质量的全景图.     

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。     

基于单CCD尺寸检测的摄像机标定方法

为提高机械零件尺寸检测的精度,针对Tsai两步标定法中初始参数不精确的问题,提出了基于直线投影约束的三步标定方法.该方法首先利用直线投影约束条件求解出图像中心点和畸变参数的初始值,然后结合径向排列约束条件求解超定方程组得出全部外部参数和余下内部参数值,最后对全局参数进行非线性优化.为验证提出方法的效果,通过建立基于图像模板的世界坐标系实现,即首先利用图像像素坐标求取摄像机坐标,再将摄像机坐标进行归一化,利用外参数矩阵就可以求解出图像点的世界坐标.结果表明,该方法可以有效提高摄像机标定的精度,像素误差可达0.126 5像素点,单目视觉尺寸检测中任意两点距离误差小于0.41%.     

一种基于模板匹配的远场畸变校正方法

在激光照射性能监测系统跟踪移动目标采集远场图像过程中,由于受主光轴入射角度、相对位移等因素影响,导致所摄图像会产生一定程度的畸变。为了校正图像畸变,提出一种基于模板匹配的远场畸变校正方法。首先制作四个靶板角点模板,利用模板匹配算法跟踪识别畸变图像的靶板角点;依据相机成像模型计算出理想靶板角点的像素坐标;根据四对靶板角点,利用透视投影模型求解畸变校正系数,从而实现对图像的畸变校正。实验表明,该方法可以对远场畸变图像进行有效校正,具有实验条件要求低、校正精确、处理速度快等优点,为激光照射性能监测系统提供了准确的图像信息,在实际工程中具有重要意义。     

Rank-1 constraint for camera calibration based on spheres

With the rank-1 constraint, a method for camera intrinsic parameters calculation based on spheres is proposed. The geometric interpretation of the rank-1 constraint is explored from the relation of the image of the absolute conic and the sphere image. Three algebraic equations are derived from the rank-1 constraint. The relation of the sphere images and the camera intrinsic parameters is clearly interpreted in vision geometry. Finally, a nonlinear optimized method is used with the three constraint equations for improving the accuracy. Experimental results show that our method is robust. Compared with the traditional method, it can improve the accuracy of the results of the intrinsic parameters.