相机标定的金字塔迭代优化算法

在当前交通场景中,位姿、焦距均可变的云台相机正在被大规模应用,现有的相机标定模型在求解相机参数的过程中,通常使用先验条件一次性求解相机参数的方法。这种方法在云台相机不断改变位姿和焦距的过程中,标定结果存在不稳定、不精确的情况,其中相机高度的不稳定现象尤为明显。针对这个问题,提出一种基于焦距和相机高度的金字塔迭代优化方案。使用基础的相机标定,得到一个基础标定结果;设定沿道路方向优化对比内容为道路标线,垂直于道路方向上为道路宽度;设定焦距和相机高度优化范围及初始优化步长,并采用金字塔迭代的方式进行结果优化,最终得到最佳优化结果。在高速公路的数据集上的实验结果表明,该方法能够有效提高相机标定参数的精度和稳定性,比之传统标定算法,在沿道路方向上精度提高8%,垂直于道路方向精度提高6.5%,综合精度提高6.5%;在云台相机改变位姿和焦距过程中,相机高度波动稳定在2%以内。     

基于单幅图片的相机完全标定

现有相机标定方法的标定过程比较繁琐,不利于标定相机的广泛使用。为此,从摄像机镜头畸变矫正着手,结合标定板信息及消失点约束,提出一种基于单张图片的相机标定方法。利用非线性迭代得到相机镜头的畸变系数,通过线性求解得出相机的内参,直接计算得到相机的外参,从而实现仅需拍摄单张标定板图片的相机完全标定。实验结果表明,该方法在标定板与视平面夹角小于45°的情况下均能成功标定,并且重投影误差小于0.3像素。     

未知主点条件的相机焦距自标定方法

对于双目相机焦距自标定,当前研究方法均假定相机主点位置已知,而相机主点在实际中却通常是未知的,提出一种主点和场景均未知的条件下相机焦距自标定的新方法,通过严格的数学分析表明相机的坐标系尺度对焦距标定具有重要影响,并在坐标系尺度影响的定量分析的基础上提出了一种选择合适的坐标系尺度算法。模拟和实际实验都验证了坐标系尺度的重要性,且该方法较传统方法可获得更好的标定精度。     

基于MATLAB中calibration toolbox的相机标定应用研究

相机标定的目的是确定相机的几何和光学参数以及相机相对于世界坐标系的方位。cal-ibration toolbox作为一个标定工具,容纳了如Tsai、Faugeras等多种经典的标定方法,从自主标定的使用方面详细介绍了calibration toolbox的使用方法。     

基于共面圆的距离传感器与相机的相对位姿标定

近年来, 距离传感器与摄像机的组合系统标定在无人车环境感知中得到了广泛的研究与应用, 其中基于平面特征的方法简单易行而被广泛采用. 然而, 目前多数方法基于点匹配进行, 易错且鲁棒性较低. 本文提出了一种基于共面圆的距离传感器与相机的组合系统相对位姿估计方法. 该方法使用含有两个共面圆的标定板, 可以获取相机与标定板间的位姿, 以及距离传感器与标定板间的位姿. 此外, 移动标定板获取多组数据, 根据计算得到两个共面圆的圆心在距离传感器和相机下的坐标, 优化重投影误差与3D对应点之间的误差, 得到距离传感器与相机之间的位姿关系. 该方法不需要进行特征点的匹配, 利用射影不变性来获取相机与三维距离传感器的位姿. 仿真实验与真实数据实验结果表明, 本方法对噪声有较强的鲁棒性, 得到了精确的结果.     

基于三维标定板的相机标定方法

针对传统平面相机标定方法中棋盘角点坐标维度信息缺失的问题,提出一种基于三维标定板的相机标定方法.在平面标定的算法基础上,利用角点的三维坐标计算相机的内参系数.根据标定板角点的世界坐标和像素坐标的对应关系、奇异值分解(SVD)方法,求解相机的投影变换矩阵;再利用旋转向量的性质计算出相机内参的初始值;最后运用非线性优化方法...     

基于HALCON的模版匹配与相机标定

阐述了HALCON基于标定板的相机内外参数标定方法,同时对其中关键的模板匹配做出独立的探讨。通过HALCON软件进行相机的现场标定,计算左右相机的内外参数标定。相机的内参数一版为固定不变的,而视觉测量中,左右相机的外部方位或许会受外界影响而改变,有必要对相机的外参数做出独立的精确标定。     

基于棋盘标定板的优化相机参数标定方法

相机标定是计算机视觉与重建定位的重要基础,是构建二维图像与三维空间联系的重要桥梁。该文根据传统线性相机成像的规律,在理想的针孔相机成像模型的基础上,同时针对张正友标定法中相机参数求解过程较为复杂与繁琐的问题,采用一种简易的标定方法来求解单目相机的相机参数。该方法在平面张正友标定方法的基础上,通过预先估计部分相机参数的初值进而求解理想针孔相机成像模型后,再进一步优化预估参数的方式,根据棋盘标定板的特征点的空间坐标与图像坐标的对应方程,利用奇异值分解和Levenberg-Marquardt优化的方法进行参数求解,从而避免求解繁杂的约束矩阵后再分别对相机参数进行求解的过程,达到直接求解相机参数的目的,优化求解过程,最终实现单目相机的相机标定。实验结果表明,使用该方法标定的单目相机在物距一米以下时的标定误差能够满足绝大部分视觉与定位的应用需求,且该方法具有较好的稳定性和可行性。     

一种基于TOF相机与CCD相机的联合标定算法研究

针对基于Time-of-Flight(TOF)相机的彩色目标三维重建需标定CCD相机与TOF相机联合系统的几何参数,在研究现有的基于彩色图像和TOF深度图像标定算法的基础上,提出了一种基于平面棋盘模板的标定方法。拍摄了固定在平面标定模板上的彩色棋盘图案在不同角度下的彩色图像和振幅图像,改进了Harris角点提取,根据棋盘格上角点与虚拟像点的共轭关系,建立了相机标定系统模型,利用Levenberg-Marquardt算法求解,进行了标定实验。获取了TOF与CCD相机内参数,并利用像平面之间的位姿关系估计两相机坐标系的相对姿态,最后进行联合优化,获取了相机之间的旋转矩阵与平移向量。实验结果表明,提出的算法优化了求解过程,提高了标定效率,能够获得较高的精度。     

一种基于任意点对的相机标定方法

提出了一种基于任意点对的几何标定方法,用于标定相机外部参数．该方法考虑点对而不是单个点与相机的几何关系．首先根据三个标定点对估计旋转矩阵,然后根据相机和一个点对的几何关系直接计算平移向量．整个标定过程无需任何点对的绝对位置信息,而且对点对的位置关系也没有任何限制．试验结果表明了该方法的有效性．     

基于PnP问题求解的摄像机标定

三维人脸识别中,双目成象系统是初始工作中极为关键的一步.本文引入了PnP问题讨论双目成象系统中摄像机的标定算法.本文提出解出P4P问题的唯一解,即确定摄像机的标定,该方法简单快捷.最后本文给出具体标定过程.     

基于LCD的相机标定新方法

近年来,三维目标建模一直是计算机视觉及摄影测量领域的研究热门,随着数码相机技术的发展,普通数码相机在摄影测量领域的应用也越来越普及,而相机(或摄像机)标定是问题的关键之冶疚奶岢隽艘恢只贚CD的相机标定新方法,详细论述了其标定过程和标定理论.并通过实验证明了该方法的可行性.     

基于OpenCV改进的摄像机标定法

针对计算机视觉领域的摄像机标定问题,考虑到畸变对标定精度的影响,介绍了开放计算机视觉函数库OpenCV和摄像机模型,给出了基于OpenCV的摄像机标定算法;该算法充分运用了OpenCV的函数库功能,具有很高的标定精度和计算效率,可以满足立体视觉系统的需要.     

基于 OpenCV 的双目摄像机标定技术研究

摄像机标定技术作为双目立体视觉领域的一个基础性研究课题,具有很大的理论研究价值和实际应用价值。论文围绕双目立体视觉中的双目摄像机标定技术,分析基于OpenCV的双目摄像机标定的方法。基于OpenCV的双目摄像机标定比传统的定标技术更为灵活,并且具有不错的定标精度。     

基于直线约束的非量测数码相机标定

提出一种非量测数码相机标定的直接方法。该方法基于直线约束条件,即在正确进行畸变纠正后,物方空间的三维直线投影到像片平面上也应该是一条直线。为了将畸变直线纠正成理想直线,利用畸变模型对其进行畸变纠正,并采用Levenberg-Marquardt算法对非线性方程组进行求解,解出符合条件的最佳畸变参数。实验结果证明该方法具有较强的鲁棒性与实用性。     

一种基于相机标定的图像配准方法

图像配准是把同一场景的两幅或者多幅图像在空间上进行配准,它在图像分析领域应用广泛,如医学,遥感图像分析,图像融合,图像检索及目标识别等．匹配困难是图像配准的主要问题,造成匹配困难的原因之一是待匹配图像存在畸变．该问题是由于待配准图像相对于基准图像会产生大面积相同区域或产生平移、旋转、缩放等多种畸变．针对以上各种畸变,本文提出一种解决方案：利用相机标定信息求解畸变情况的平移矩阵、旋转矩阵和缩放比,通过反变换达到矫正图像畸变的效果．然而标定信息常会因为相机位置移动而发生改变．对于此问题,本文则是通过求解多角度下的云台转角来确定相机的标定信息．实验表明：本文提供的方案很好的解决了图像配准阶段的一些畸变问题,使图像配准有较高的精度．     

基于平面二次曲线的摄像机标定

提出了一种基于平面二次曲线的摄像机标定方法 .该方法只需要摄像机在 2个或 2个以上不同的方位摄取一个含有 3个或 3个以上同心二次曲线的平面模板的图像 ,摄像机和平面模板都可以自由移动 .所提出的摄像机标定方法在求解过程中不需要非线性迭代 ,可以直接获得解析解 .由于该方法利用二次曲线作为标定基元 ,简化了基元对应问题 ,并且精度和稳定性都比较高 .另外该方法原理简单 ,对设备的要求比较低 ,非常适合对计算机视觉不太熟悉的人员使用 .     

基于主动视觉摄像机标定方法

基于主动视觉的摄像机标定是摄像机标定的重要分支之一，本文引入了必要的基础知识和概念，诸如摄像机模型和投影矩阵，基础矩阵，单应矩阵，极点，FOE（Focus Of Expansion）等，还对基于摄像机纯旋转的标定，于摄像机三正交平移运动的标定，基于多次摄像机平面正交运动的标定，基于无穷远平面单应矩阵的标定以及于射影重建的标定进行了评述并给出了结论。