线阵相机二维高精度内方位元素标定

针对精密测角算法标定线阵相机内方位元素时仅标定一维方向的主点坐标及畸变,导致该标定算法适应性及精度受限的问题,提出了一种线阵相机二维高精度内方位标定方法。首先,分析了线阵相机内方位元素模型,然后,针对该模型提出了一种基于二维转台的二维标定方法,并给出了详细的标定步骤及数据处理方法,最后,将本文提出方法的标定结果与精密测角算法的标定结果进行了对比,结果表明,本文提出的标定方法的重投影误差为0.34pixel,相比于精密测角算法的1.25pixel,显著提高了标定精度,且标定时不需要进行对准、调平等操作,标定过程操作简单。     

离轴三反时间延迟积分CCD相机内方位元素和畸变的标定

由于测绘相机的关键几何参数内方位元素和畸变的标定精度决定相机的立体测绘精度,本文提出了一种离轴三反时间延迟积分( TDI) CCD相机内方位元素和畸变的标定方法.介绍了离轴三反TDICCD相机的光学系统和像面拼接方法,明确了该相机内方位元素和畸变的含义.建立了标定系统及相应的数学模型,应用最小二乘回归法求得了内方位元素和畸变的表达式.利用提出的方法标定了相机的内方位元素和畸变,并对标定误差进行了分析.结果表明:该方法对主点的标定精度可达1.0 μm(1σ),对主距的标定精度可达2.0 μm(1σ),对畸变的标定精度为2.3 μm(1σ).结果显示提出的标定方法快捷且有效.     

机器视觉中相机标定方法的研究

介绍了相机标定的基础知识,按照标定流程对标定种类进行划分,相机标定方法有两步、三步以及四步标定方法等。详细探究相机标定按照自标定、基于主动视觉和基于标定物品三类标定划分办法。     

视觉测量中的相机标定方法进展研究

相机标定技术是三维信息提取的关键步骤之一,从不同的模型出发有不同的标定方法.对现有的各种相机定标方法进行了总结、分析和比较,提出今后有待进一步研究的方向.     

基于分层全域扫描的双目相机联合标定方法

近景摄影测量技术作为一种新的无接触式测量手段,在现代工业测量监测领域发挥出越来越重要的作用。文中针对传统近景摄影测量技术在港口起重机械的应用场景下,双目相机的标定实现困难、精度低且不稳定的关键问题,在一种双站式的测量系统基础上,提出了一种基于分层全域扫描原理的双目相机联合标定方法。在该方法的实现过程中,通过双目相机各个主距上的特定扫描方式,将主距不同的共线方程联立求解,搜索最佳的主距组合,实现双目相机的联合标定。实验数据表明：该标定方法的结果稳定、准确,满足工作要求,可以作为港口起重机的一种高效测量手段。     

一种结合 TCP 标定的深度相机手眼标定方法

手眼标定是机器人实现视觉引导下精准作业中的关键技术。传统手眼标定和机器人工具中心点(TCP)标定分开进行,存在较大累积误差,同时针对深度相机的手眼标定存在精度不足的缺点。本文提出了一种结合TCP标定过程同步标定深度相机手眼关系的新方法。方法基于深度相机观测和TCP标定相同的标定平面,相机坐标系下标定平面方程和机械臂坐标系下标定平面方程为对应关系,通过平面方程之间的变换来计算手眼关系。本文方法减少了TCP和手眼关系独立标定累积误差影响,节约标定时间和标定件成本。仿真和实测结果表明,本文方法提高了深度相机手眼标定精度,标定后实测位置误差平均为0.2 mm,为机器人视觉控制系统高精度作业所需标定提供了一种新的思路。     

基于主动视觉的相机标定方法在太阳能电池片丝印机上的应用

为了实现太阳能电池片丝印机视觉对位系统高精度标定的目标,采用线性相机模型与高精度的标定板及高精度的主动视觉平台,并采用基于平面正交运动的主动视觉标定方法以实现标定系统构建。本研究阐述了线性相机模型和相机标定方法,介绍了丝印机视觉对位系统的构成,设计了基于主动视觉标定方法的主动视觉对位平台的运动过程。标定时,令主动视觉平台按照预先设计的运动信息表动作,由相机采集每次运动后标定板上特征点的图像。根据每次平台运动采集到的特征点信息与平台运动距离之间的关系,通过采用Matlab的OPENCV算法,线性地求解了相机的内外参数,给出了相机标定的部分程序,并分析了标定误差。结果表明,采用基于平面正交运动的主动视觉标定方法,仅需主动视觉平台做有限的几次运动就能够实现相机的线性标定,实现起来比较容易,且标定精度能够满足使用需求。     

检校场标定长焦航测相机参数

为实现长焦航测相机内参数及畸变参数标定,提出利用室外检校场对相机进行标定的方法。介绍了该方法由初值到精确值的两步法的求解步骤、计算过程及实验过程。首先通过给定已知特征点位置信息以及不同角度不同位置下拍摄的影像,通过特征点提取及匹配,根据像点坐标与世界坐标的线性对应关系,基于直接线性变换算法建立约束方程求取相机参数初值,进而通过混合LMQN(Levenberg-Marquardt与Qusai-Newton)迭代优化加速求解精确值。与精密测角法比无需精密设备的操作及记录,只需不同位置不同姿态拍摄多张包含精确位置信息的检校场影像即可。最后进行标定实验并对结果分析,基于检校场的标定方法在参数解算中特征点最大投影误差为2.471pixel,标定参数主点精度为9.7μm(2pixel),主距精度为4.3μm(1pixel),解算相机拍摄位置精度0.035m,满足测绘应用的精度需求。     

阵地地貌反求测量中的相机标定

针对阵地地貌测量重构中的相机参数标定问题,基于相机的内参数模型提出了一种多相机并联阵地地貌测量标定方法.该方法基于主动视觉原理,利用测量支架在线性独立位置安装4部相机,并采用并联装置驱动相机同时拍摄,从而实现与三次独立线性平移效果相同的拍摄.根据该标定方法设计了阵地地貌测量标定实验,实验结果表明两个方向尺度因子比值的相对误差＜3.87%,主点坐标绝对误差在4个像素的范围内线性,畸变因子的变化范围在3倍以内,该方法方便、快捷,适合于阵地地貌测量的标定.     

智能汽车激光雷达和相机数据融合系统标定

智能汽车采用激光雷达和相机的数据融合实现对环境的感知,针对数据融合中不同传感器坐标系的联合标定问题提出了特征点法和棋盘格法两种标定方法。特征点法采用专门设计的标定模板,提取若干对激光雷达和图像对应点,建立约束方程组,采用最小二乘法求解结果。棋盘格法采用张正友标定法获取相机的内部参数,利用棋盘格平面在两个坐标系的一致性,建立约束方程组,采用线性方法求解两个坐标系的外部参数初始解,再用非线性优化方法进一步优化。利用两种方法得到的标定结果将激光雷达点投影到图像上并比较其对准精度。实验表明,两种方法都可以获取各传感器坐标系之间的位置关系,其投影对准误差分别为特征点法3.03像素和棋盘格法2.33像素。     

测绘相机立方镜与星敏立方镜转换矩阵的标定

传输型立体测绘卫星利用测绘相机进行摄影测量时,需要确定测绘相机在惯性坐标系中的姿态。确定姿态时,首先由星敏感器测量得到星敏测量坐标系在惯性坐标系中的姿态,然后通过星敏测量坐标系与星敏立方镜的转换矩阵、星敏立方镜与测绘相机立方镜的转换矩阵,得到测绘相机测量坐标系在惯性坐标系中的姿态。文中介绍了各坐标系的定义,根据星敏立方镜与测绘相机立方镜坐标系的关系,利用4台经纬仪测量系统分别建立星敏立方镜和测绘相机立方镜的坐标系以及2坐标系间的转换矩阵,介绍了2个立方镜坐标系的标定方法,多次测量结果表明,最大标定误差为1.011 6",优于2"(1σ),满足立体测绘精度的要求。     

长度约束下双相机外参数不稳定定向

动态立体视觉测量技术在几何量测量特别是大视场测量中应用越来越广。在分析动态双相机立体视觉测量相对定向算法的基础上,提出了一种基于一定数量距离约束的相机不稳定定向算法。在测量场中固定放置一定数量的一维标定靶标,双相机获取标定靶标上点的中心坐标,由极线几何约束快速准确解算双相机外参数,每次测量根据标定靶重新定向相机,由靶标补偿相机在测量过程中的位置变动,保证在测量场中即使相机站位发生位置变化仍可精确测量。实验中对分布范围2.5 m×1.6 m×4.5 m测量场中90个自反射目标点进行测量,选用5对点间距离作为距离约束,并与V-STARS/S进行结果比对。结果表明在相机站位发生明显变动情况下,90个空间点三维重建位置误差小于0.160 mm,标准差小于0.042 mm。将该方法应用于合成孔径雷达测量,得到相近结果。     

星敏感器和遥感相机主光轴交联角的在轨检校

为了提高遥感影像产品的定位精度,研究了星敏感器主光轴和遥感相机主光轴交联角的在轨检校方法。利用高分辨率卫星遥感影像的严格成像模型,将改进的非直接求解模型引入到遥感相机安装误差的标定中,提出一种对遥感相机内外方位元素进行统一检校的方法,实现了星上姿态确定系统和遥感相机之间系统误差的精确补偿。对来自遥感卫星的整轨遥感图像进行处理,利用最优化模型确定遥感相机和星敏感器姿态关系矩阵,进而检校出交联角。最后,利用单像对地目标定位原理,对检校精度进行了验证。实验结果表明,校正后地面点经纬度方向平面位置RMS误差分别为9.31 m和9.28 m,显示通过内外方位元素统一检校,遥感图像的定位精度得到显著提高。     

改进的精密测角法标定面阵摄像机参数

改进了用于标定线阵摄像机的传统精密测角算法,标定用于面阵摄像机的参数。该算法利用两束平行光之间的夹角和投影在摄像机上图像点之间的对应关系,在给定一个预测摄像机主点的基础上计算它和实际主点之间的偏差以及摄像机焦距。分析了图像特征提取误差对于平行光夹角测量精度的影响,并给出一种基于平行光夹角误差最小的最优估计,从而进一步提高摄像机内部参数的标定精度。通过仿真实验分析了图像特征提取精度和平行光夹角测量精度对摄像机参数标定精度的影响。结果显示,当图像特征提取精度为0.1pixel,二维转台精度为0.5″时,主点标定精度可以达到0.56pixel,焦距标定精度可以达到0.06mm。利用精度为0.5″的二维转台对摄像机参数进行了实际标定,通过分析像点和标定结果所计算的平行光夹角和实际测量的平行光夹角的误差,可知本文算法的误差是经典精密测角法的68.6%,由此证明该算法对于面阵摄像机参数标定具有更好的结果。     

测绘一号卫星相机的光谱和辐射定标

对测绘一号卫星相机的各个光谱通道进行了光谱定标和辐射定标以验证其光谱辐射性能是否达到设计指标要求。进行光谱定标时,利用单色仪分光谱扫描波长提供准直单色辐射照明,同时同步采集定标图像数据;然后将图像灰度值与已经过校准的参考标准探测器的输出进行比对和数据处理,得到相机各个谱段的相对光谱响应函数曲线,从而进一步获得各项光谱特性参量。辐射定标时,采用近距离面源法充满相机的孔径和视场进行端对端的绝对和相对辐射定标。星上内定标则采用经老炼和筛选过的发光二极管(LED)作为星上定标光源,对焦平面阵列探测器及其成像电路的状态和辐射响应性能变化进行在轨监测,在必要的情况下予以校正。定标结果显示:测绘一号卫星相机的各项光谱和辐射性能均达到了设计指标要求,经过相对辐射校正后响应非均匀性由1.93%下降到0.22%,相机全色谱段信噪比超过90倍,多光谱各通道信噪比优于180倍;发射后在轨星上内定标数据与发射前实验室测试结果的比对显示相机的辐射响应性能未发生明显变化,暂时无须校正。     

一种基于双目相机与单点激光测距仪的标定方法

近年来,随着工业机器人技术的不断完善,利用相机与激光测距仪结合测量的应用不断增多。为了使两者之间配合的更加便利,两者之间的标定是必不可少的。本文提出了一种基于双目相机与单点激光测距仪的标定方法,以双目相机光心为原点,建立相机坐标系。将单点激光测距仪光点打到标定板上,并在标定板上形成光斑,通过灰度重心法提取光斑中心像素点,利用双目相机的内参矩阵及深度数据获取光斑点的三维坐标值。然后利用两个三维坐标点建立公式求取外参参数的粗略解,同时通过相机坐标系下多个光斑点的三维坐标建立约束方程,并利用优化算法对约束方程进行优化,得到精确的外参参数值。该方法做法简单,且对标定器件无特殊要求,通过该方法得到的外参参数精度高,鲁棒性好。实测结果表明,通过该算法得到的外参参数进行重投影后,平均相对误差小于0.30%,能够应用于实际生产过程中。     

船载高精度星敏感器安装角的标定

星敏感器测量船体姿态精度与星敏感器与甲板之间的安装角标定精度密切相关。本文介绍了船载星敏感器的相关坐标系及安装角的定义,建立了船载星敏感器蒙气差修正模型,提出了一种船载高精度星敏感器安装角标定方法。船进坞坐墩时,船载经纬仪通过拍摄方位标确定航向,星敏感器通过星图识别获得视场内星点的赤经、赤纬,构成地心惯性系参考矢量,经岁差、章动、极移、船位等修正,得到各恒星在惯导地平系下的参考矢量。然后,根据蒙气差模型对星点逐个修正俯仰角,重构惯导地平系下的参考矢量。最后,依据姿态确定算法原理,解算星敏感器安装矩阵,求解安装角。实验表明,使用该方法可使方位角、俯仰角的标定精度达10"以内。该方法有效发挥了星敏感器指向精度高的优点,改善了程序自动化程度,提高了船体姿态测量精度。     

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％.