基于移动靶机器视觉测量系统的标定

论述了机器视觉测量系统中摄像机方位元素标定的基本原理、物镜系统畸变参数以及系统中其他误差处理的基本思想.在三坐标机上测出标定块上各孔心在标定块板面的二维坐标通过移动标定块产生标定点列的另一维坐标经角度变换采用优化方法求取摄像机的各参数并经验后补偿校正提高了精度     

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。     

基于OpenCV的摄像机标定方法的实现

介绍了开放计算机视觉函数库OpenCV和摄像机模型,考虑到切向畸变和径向畸变,在VC++环境下,指出了基于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.     

椭圆拟合的圆环模板摄像机标定

结合平面模板和一维标定物摄像机标定方法的优点,提出了一种新的基于椭圆拟合的圆环模板摄像机标定方法．该方法设计了一种新的圆环模板,只需要3副模板图像即可标定摄像机; 通过引入椭圆拟合精确定位圆环模板特征点,利用非线性优化进一步提高了摄像机的标定精度．仿真实验结果表明,该方法精确度高、鲁棒性强,通过在真实图像上的实验,验证了该算法的性能．     

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。     

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.     

汽车行驶跑偏测试系统中标定架的设计

为保证汽车行驶跑偏测试系统的测试精度,运用理论与实验相结合的方法设计标定架以校正CCD图像传感器的安装误差和统一多个传感器的物理坐标;通过研究标定算法与控制点关系,分析控制点分布对标定误差的影响,确定控制点的维数与分布;以尺寸链计算来合理分配标定架各构件公差,保证控制点位置精度,并研讨了再次标定控制点位置精度与首次标定一致性问题。试验证明,设计完成的标定架充分满足系统精度要求和使用要求。     

基于像素-角度映射的摄像机标定算法

为克服线性模型不能解释镜头畸变的缺点,以及常规标定中图像成像转换以及标定不能适应高度和角度改变等问题,在小孔线性成像模型的基础上,通过前期畸变标定和建立镜像坐标系,研究像素与角度的映射关系.利用三角函数将畸变系数和高度及角度参数引入到标定模型中,得到基于像素-角度映射的非线性模型.在多种标定环境下与Tsai等算法进行实验对比,验证了算法的准确性.在改变摄像机的角度和高度后,进一步验证了基于像素-角度映射的摄像机标定算法的系数不需要重新标定,仍具有良好的准确性和鲁棒性,可推广到工程应用领域.     

四元数在大视场相机标定中的应用

在大视场中,镜头畸变对测量的精度影响较大。为提高相机标定精度,提出一种新的标定方法。该方法以单位四元数表示空间旋转,通过求取重建图中点的坐标值与其在无畸变条件下测得的实验坐标值之间的最小误差来实现。该方法可有效地整合镜头畸变的确切模型且得到无奇点的最小冗余方程组,实验证明该方法提高了标定效率和精度。     

基于OpenCV的摄像机标定方法研究

提出了一种基于OpenCV的摄像机标定方法.分析计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,考虑摄像机透镜的径向畸变与切向畸变的影响及模型的求解方法,同时结合基于Matlab的摄像机标定工具箱中的角点提取模块,给出了实验结果.结果表明,此方法精度较高、鲁棒性好,有效解决了计算机视觉系统的开发研制周期长的问题,可广泛应用于三维重建、虚拟现实等领域.     

钢筋拉伸实时摄影测量方法的研究

针对传统拉伸试验机存在的不能测量局部形变、精度不高、自动化程度低等问题,研究了在传统试验机上进行摄影测量系统改造的方法,提出了一种标记点提取的可靠算法,及用于一维尺寸测量的系统标定的简易方法,并开发了相应的软件系统。实验证明,在设备制造成本不明显增加的情况下,实现了钢筋局部变形的实时测量,提高了测量精度,且系统便于操作维护,运行稳定可靠。     

基于平面靶分割区间LS-SVM摄像机标定的研究

摄像机标定是视觉系统精确的前提.利用最小二乘支持向量机实现摄像机的标定不需确定摄像机具体的内部参数和外部参数.由于镜头的畸变主要由径向畸变引起,根据摄像机畸变的特点,对畸变区域进行划分,提出一种基于分割区间最小二乘支持向量机的摄像机标定法,对不同的畸变区域进行单独处理.该方法同BP神经网络和基本最小二乘支持向量机标定预测结果对比表明,基于分割区间最小二乘支持向量机的摄像机标定法速度快,实时性好,能有效提高标定精度.     

基于交比不变量的摄像机标定方法

为了解决摄像机标定的菲线性优化过程中解的不稳定性问题,针对具有镜头径向畸变的摄像机模型,提出了一种实用的摄像机线性标定方法.该方法利用透视投影的交比不变性原理标定镜头的畸变系数,基于摄像机成像的单应性矩阵及内部参数的基本约束,线性标定出其他摄像机参数.实验结果表明,该方法标定模板制作简单,速度快,具有一定的鲁棒性,可以满足工业机器视觉的精度要求.     

双目视觉中摄像机标定技术的研究

在研究现有摄像机标定方法的基础上,提出了一种改进的平面标定法。该方法首先采用线性摄像机模型求得内外参数的初始值,然后引入径向和切向畸变,再利用非线性优化求得畸变系数。编程计算结果验证了该方法的准确性和稳定性。     

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。     

基于膜计算的多模态图像配准算法研究

图像配准是图像融合的前提,具有重要的研究价值。传统的基于智能进化的优化算法在进行图像配准时,存在配准精度低,收敛速度慢的问题。利用膜计算的并行协同进化特性,提出一种在膜计算框架下的多模态图像配准算法,即GA-MCIR算法。设计一种细胞型P系统的膜结构,细胞膜中1个对象表示1组浮动图像变换参数,每个基本膜采用遗传算法进化对象获得最优变换参数,并将最优对象转运到上层膜中,同时所有基本膜之间随机进行最优对象转运操作。通过以上2种转运操作,上层膜保留本膜中本次进化的全局最优对象,并将其转运到各子膜中,参与各子膜的进化。最终,整个P系统的最优变换参数保留在表层膜中。将CT脑部图像和可见光与红外光图像等多模态图像进行配准实验,其结果表明,所提算法相比于基于GA和PSO的图像配准算法具有更高的配准精度、更好的全局收敛性。       

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.     

相机快速立体定标方法

相机定标是计算机视觉中极为重要的环节,定标的准确性和实时性直接影响其工业应用。为了实现快速、高精度的相机定标,对相机的成像模型及模型参数求解进行了研究,发现相机成像平面中心附近区域的畸变基本可以忽略。针对这一发现,提出一种简易、快速的相机立体定标方法。首先以成像平面中心附近的点作为特征点,用来求解相机的内外参数,再将求得的内外参数作为已知带入畸变模型,以剩余点的三维坐标及像素坐标作为输入,用多元线性回归最小二乘法对畸变参数进行最优化拟合。实验表明,该方法的定标精度高,其平均像素误差可达到10-2量级,同时算法运算时间明显缩短,能更好地满足实际工业应用的需求。