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。     

摄像机镜头畸变的研究

分析了摄像机成像模型和镜头非线性畸变模型,通过实验的方法求得了镜头的径向畸变系数,并首次根据图像复原原理将镜头的畸变系数引入边缘的亚像素定位算法中,最后通过对图像测量系统进行了标定,用实验的方法定量地比较了镜头径向畸变对测量精度的影响。同时,在标定的过程中通过“二次标定”的方法消除了“单次标定”所引入的系统误差,提高了测量精度。实验证明,通过对镜头的畸变进行校正来提高亚像素边缘定位精度的方法是有效的、显著的。     

CCD摄像机标定的研究

在计算机视觉中,二维计算机坐标和三维物体空间坐标的关系可通过摄像机模型来建立.模型中的参数包括:摄像机几何、光学特性参数(内参数)及摄像机空间位置参数(外参数).摄像机的标定就是要确定这些参数.本文分析了三维空间点投影在像平面的像点产生畸变的原因:在大视场摄像机镜头各向同性,而且物像空间媒质均匀的情况下,像素单位元面积产生的变化引起像点畸变,并在实际图像坐标到计算机图像(帧存)坐标标定过程中推导出CCD传感器单元N方向的比例系数N<,x>的表达式,并进行了实验测量分析,取得的结果对提高标定精度具有意义.     

单相机面内几何量测量方法的研究

由CCD摄像机和光学镜头组成对二维平面内的几何量测量的装置,由于光学镜头存在畸变误差,使测量精度受到影响。为了实现面内几何量的高精度测量,采用平面靶对面内几何量测量装置进行标定,建立物面与像面的投影关系,实现对平面内参数的精确测量。     

图像几何畸变校正方法

在机器视觉检测中大视场短焦距摄像机镜头一般都存在一定程度的光学畸变,在高精度测量中必须对摄像机镜头畸变进行校正。提出利用光学成像规律和镜头畸变校正模型相结合的畸变校正方法求出初始畸变系数,然后通过优化目标函数求出最优畸变系数,最后采用三次B样条插值对畸变图像进行灰度重建。实验结果表明该方法在不依赖摄像机内部参数的前提下,校正后径向均方根误差为0.45个像素,灰度重建后径向均方根误差为0.36个像素。     

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.     

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...     

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。     

基于直线投影特征的镜头畸变校正方法

针对摄像机镜头畸变校正方法的简便和快速问题,设计了基于直线投影特征的校正方法。介绍了镜头主要畸变产生原因和畸变模型;给出直线三点在理想投影下的关系,确定了适应度函数,利用遗传算法得到了畸变参数组最优解。基于matlab软件编写校正程序,并进行了实验验证。实验表明,利用畸变参数组的最优解能够实现图像畸变校正,效果较好。该标定方法只需场景内有直线存在即可实现对摄像机镜头畸变参数校正,方法所需实验条件简单,程序简便,便于现场快速校正。     

基于混合模型的CCD镜头畸变精校正算法

针对机器视觉检测和高精度图像测量中使用的CCD镜头都存在不同程度光学畸变的问题,提出基于混合模型的CCD镜头畸变校正算法。用经典模型对畸变图像进行初次校正,用多面函数拟合法进行二次精校正,用三次B样条函数进行灰度重建。实验结果表明,该方法在不依赖摄像机内部参数条件下,相比单一的镜头畸变校正模型,精度提高,鲁棒性增强,校正后径向均方根误差为0.3个像素。     

Tsai氏相机平面标定算法的一种解析改进

针对径向畸变的针孔透视投影模型,提出了一种简单快速的相机标定算法。该算法在假设图像中心点与CCD或CMOS传感器中心重合的前提下,将相机的内外参数和相机模型的畸变参数分离,以进一步进行线性相机标定,避免了非线性优化带来的误差,降低了算法复杂度,可适当提高标定精度,节约计算时间。首先,根据透视投影的交比不变性原理标定镜头的畸变系数;然后,根据旋转变换关系和平移变换关系,充分利用径向畸变约束、旋转变换的正交性和旋转矩阵特有的性质约束线性求解出相机的内参和外参;最后,通过实验与Tsai氏相机平面标定算法进行对比,所提算法在标定时间上节约了35%左右,在精度上至少提高了15%。     

用于交会测量的摄像机标定系统设计

介绍了一种简易的摄像机立体标定系统的设计方案,主要应用于多CCD交会测量技术中,可以完成单个摄像机的标定、多个摄像机之间的立体标定和标定精度评估等功能.建立了包含透镜径向畸变和切向畸变的摄像机成像模型,采用两步法求解摄像机参数,最后通过交会测量得到的多个棋盘格的边长与实际边长的误差量来衡量摄像机标定的精度.该系统不要求使用者具有专业的3D几何知识,速度快,成本低,而且可以达到很高的精度.     

一种摄像机成像误差的模型化修正方法

本文针对摄像机成像误差问题,首先提出了一种新 的径向畸变模型,利用此模型推出了能精确标定摄像机的关键参数（有效焦距、平移矢量的 Z向分量以及径向畸变系数）的线性算法;同时提出了一种成像系统误差的修正模型,并利 用系统辨识方法正确估计了该模型的各参数;并进行了实验验证.这项研究必将使得摄像机 成像的误差整体降低,从而提高了测量精度.     

主动视觉系统中的摄像机姿态校准

提出了在镜头畸变径向约束下,用平面上四个点及其成像关系来建立摄像机姿态的几何 方法.并运用随机样本一致性技术和多视点下摄像机内参数一致性约束提高计算的稳定性和 精度.指出了只利用摄像机正、反投影关系检验其姿态正确性是不充分的,提出将视点间运 动变换关系作为评价相应摄像机姿态精度的重要标准.     

极值点提取法在芯片翘曲度测量中的应用

分析了牛顿环法的测量原理,利用牛顿环法对芯片翘曲度进行了测量。在钠光源照射下,利用CCD摄像机采集芯片和基准面之间的等厚干涉条纹。为快速、准确地计算条纹级数,提出了极值点提取法,该方法能够自动获取灰度曲线极值点的个数以及位置。由灰度曲线的极小值点个数得到暗条纹级数,从而获取芯片相对于基准面的翘曲程度,完成芯片的翘曲度测量。利用该方法对手机屏幕芯片的翘曲度进行了测量,并将测量结果与投影散斑相关测量法所得结果进行分析比较。实验结果表明极值点提取法计算牛顿环条纹级数、实现芯片翘曲度测量的精度和可行性。     

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.