双目视觉立体标定方法的改进

为了提高双目立体视觉系统中立体标定的精度,提出了一种利用正方形标定域中相互正交方向的消失点进行立体标定的新方法.首先摄像机从不同的方向拍摄平面标定板,在图像平面上确定一个正方形投影区域,再根据射影几何模型中的交比性质,计算出正方形中相互正交方向上的两对消失点;然后利用消失点与光心连线的射影几何性质,线性求解摄像机的全部内外参数;最后利用全局优化方法进行参数的优化.这一方法继承了张正友标定方法畸变模型的使用,实验利用MATLAB通过左右摄像机拍摄的两组图像对方法进行验证,实验结果表明,该方法的立体标定精度较高,且旋转矩阵R和平移向量T均符合实际要求;由于实验中正方形投影区域的大小及具体的位置关系是随机的,使其具有较好的实用性.     

立体视觉系统的参数标定的Matlab实现

研究了基于平面板标定的摄像机标定方法,详细介绍了摄像机成像原理,分析了其内外参数,阐述了平面模板标定方法的基本原理,并用MATLAB编程语言实现了这一标定方法,给出了实验过程和结果,为实现标定方法的工程应用提供了依据.软件可用于实际工程应用.     

车载摄像机的立体标定方法

提出了一种简便实用的基于立体标定板的车载摄像机标定方法。基于自制立体标定板对车载摄像机进行标定,方法比较便捷,精度较高,且方便车载摄像机进行后续检测等工作。实验结果及误差分析验证了该方法的可行性。     

足球机器人视觉中的摄像机标定研究

机器人足球比赛的关键环节是视觉系统,而视觉系统的关键部分是提供全部比赛信息的摄像机,因此如何保证摄像机所摄取的图像真实、准确,就成为视觉系统首要解决的问题.本文根据小型组robocup的比赛规则,针时摄像机出现的摄像头与场地不垂直、或者不在场地正上方所造成的误差以及掘埠机视角增大所带来的更为严重的桶形失真进行了矫正.实践证明,矫正后的视觉系统在识别精度和稳定性方面确实有了较大提高.     

双摄像机立体视觉系统的标定

研究了一种能应用于双摄像机立体视觉系统三维图像再现的标定法.它将四个坐标系下的点通过一系列矩阵进行转换,这些矩阵包括内部参数矩阵和两摄像机之间的关系转换矩阵,同时也给出了各摄像机的畸变参数.在实验中,首先由左右摄像机采集9组国际象棋棋盘的像,然后通过运行C++软件得到上述矩阵,最后通过立体匹配验证了标定结果的可信度.     

双目立体视觉测量系统的研究与实现

根据双目视觉原理,介绍了双目立体视觉测量系统的组成,对系统涉及的关键技术进行了有关的探讨和研究.利用VC 6.0与HALCON软件开发平台结合相关硬件设备,实现了双目立体视觉测量系统.系统各模块经过试验测试和验证,能够对空间物体的三维位置坐标进行高精度的测量,满足对物体三维测量要求.     

机器人视觉系统的自标定新算法

基于平面模板摄像机自标定的新算法，利用正六边形的特性，给出了一种精确求解其外接圆圆心的巧妙方法．基于这种算法，又提出了一种完全基于欧氏空间一般定理的实用算法．在平面模板上需三个半径已知的圆，摄像机只需作两次运动参数未知的刚体运动，即可确定摄像机的内部参数．本算法对摄像机的运动没有约束，且平面模板易于制作．仿真试验和真实图像试验的结果表明，此算法的标定精度足可与通常的平面模板标定算法相比，且用到的图像幅数更少．     

双目立体视觉方法测量雷管药量高度

介绍了双目立体视觉系统的基本原理、摄像机标定技术以及对得到的点云图进行的后续处理。采用维视图像的CCAS单双目视觉标定算法软件对所用的VS078FC摄像机进行了标定,结果精确度高,用时短,实用性强。应用Geomagic studio软件进行点云处理去除噪声,误差小,数据完整。     

自主式移动机器人分布视觉组合导航多摄像机标定方法

根据分布视觉组合导航系统利用全局视觉对移动机器人进行绝对定位的要求,针对机器人远离摄像机时定位精度明显下降的问题,提出了适用于较大场景的多摄像机参数分区标定方法。在集合的概念下描述了移动机器人的整个工作区域与各个摄像机的有效区域的关系,建立了基于小孔模型的空间平面到摄像机像平面的透视变换矩阵的摄像机参数标定模型。通过4部摄像机在长9.6 m,宽6.4 m的区域内进行的标定实验和误差分析表明,该方法的整体平均误差仅为7.96 mm。     

立体视觉的四阶段预处理方法

针对LOG滤波方法的不足,提出了一种新的四阶段预处理方法。此方法分为4个阶段:①用均值滤波去除随机噪声;②用高斯滤波去除高斯噪声;③用直方图均衡化法平衡立体图对间的亮度差异;④用拉普拉斯锐化增强图像的边缘和细节。实验结果表明,此方法可以有效地去除图像的噪声,平衡立体图对间的亮度差异。     

Robot stereo vision calibration method with genetic algorithm and particle swarm optimization

Accurate stereo vision calibration is a preliminary step towards highprecision visual positioning of robot. Combining with the characteristics of genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO), a threestage calibration method based on hybrid intelligent optimization is proposed for nonlinear camera models in this paper. The motivation is to improve the accuracy of the calibration process. In this approach, the stereo vision calibration is considered as an optimization problem that can be solved by the GA and PSO. The initial linear values can be obtained in the first stage. Then in the second stage, two cameras’ parameters are optimized separately. Finally, the integrated optimized calibration of two models is obtained in the third stage. Direct linear transformation (DLT), GA and PSO are individually used in three stages. It is shown that the results of every stage can correctly find nearoptimal solution and it can be used to initialize the next stage. Simulation analysis and actual experimental results indicate that this calibration method works more accurate and robust in noisy environment compared with traditional calibration methods. The proposed method can fulfill the requirements of robot sophisticated visual operation.     

显微立体视觉系统的研究

在分析摄像机、体视显微镜和显微立体视觉系统光学原理基础上,提出了双目显微立体视觉系统方案,此系统是由单目显微镜改造而成,根据目标物体在两个摄像机上所成图像的视差,求得目标物体距摄像机的距离,从而可以对目标物体进行各种微操作。实验证明,此系统是一种高效、精确的显微视觉系统。     

基于双目立体视觉的前方车距测量

提出了一种在公路上利用车载双摄像机测量前方车距的方法．通过对道路前方车辆进行快速探测以及对摄像机进行预先标定,利用摄像机参数和三角测量原理,计算出前方车距．实验表明该方法具有较高的测量精度．     

一种基于立体视觉的车轮中心测量方法

在车辆尺寸参数测量系统中,车轮中心是一个很重要的过程参数,目前该参数都是由人工进行手动测量,为此提出一种基于立体视觉的车轮中心高精度测量方法.该方法以车轮钢圈作为处理对象,首先根据边缘分组算法和椭圆拟合判别算法提取出车轮钢圈的圆形特征;其次利用立体匹配算法获取车轮钢圈圆形特征上点的三维坐标;最后通过三维平面拟合、坐标转...     

基于视觉的机器人轨迹误差测量技术

提出了一种基于视觉的机器人轨迹精度测量系统,该系统以计算机视觉为基础,结合激光测量等技术,可实时测量机器人的运动轨迹误差,完成了高精度图像快速采集与处理、系统标定、三维计算及计算结果可视化等关键技术研究及系统研制工作,并在机器人上进行了实验,大量的实验表明,该系统的测量精度和速度均可满足机器人的轨迹测量的需要。     

轮胎切平面的立体视觉测量方法研究

详细说明了获取车轮胎冠切点的不同方法,提出1种基于立体视觉和激光投影的车轮切平面测量方法,该方法依次向车轮胎冠上不同位置投射径向激光条纹,并通过条纹提取,平面拟合和坐标转换方法获取车轮胎冠切点,进而计算出车轮的切平面方程．实验结果表明该方法稳定可靠,可以高精度地获取车辆切平面的平面方程．