基于机器视觉的摄像机标定方法研究

介绍了摄像机标定方法的分类。通过对基于3D立体靶标、2D平面靶标、径向约束的摄像机标定等传统方法的具体分析，给出几种标定方法的优劣对比。文章同时对多种自标定方法的研究现状、发展状况以及存在问题进行了分析讨论，最后给出了发展各类摄像机标定方法的一些参考建议。     

机器视觉系统坐标标定与计算方法

摄像机标定是机器视觉系统中的一个关键问题,介绍了摄像机标定的概念和重要性,并介绍了摄像机传统的标定方法、自标定方法、线性标定方法和非线性标定方法,结合ZFD-900TFT-LCD玻璃自动分断机为例具体讲解了坐标系转换标定的方法和坐标系计算的具体过程.     

两种多视图线性摄像机自标定算法研究

摄像机自标定是进行三维重建的重要步骤之一,所以对摄像机自标定算法进行研究是具有重大意义的。首先讨论了两种摄像机自标定算法,即基于模型的摄像机自标定算法以及基于基础矩阵的摄像机自标定算法。最后,对这两种算法从性能上进行了比较。     

基于立体视觉标定方法的改进研究

摄像机标定是立体视觉研究与非接触测量的重要组成部分,是精密视觉测量的基础,传统的标定需要建立复杂的数学模型,从而描述双目视觉中三维空间物点坐标和两个摄像机像面像点坐标间的非线性关系。而神经网络可以有效地处理非线性映射问题。本文介绍一种改进的RBF神经网络,并对该网络标定法与传统标定方法及BP网络标定法的标定结果进行比较。实验结果表明:基于改进RBF神经网络的双目视觉标定方法能获得较高的标定精度。     

摄像机标定在脱靶量测量上的应用

提出了一种基于标定摄像机的脱靶量测量方法。对三维世界坐标系、摄像机坐标系、成像平面坐标系和图像坐标系的关系进行了分析并建立了摄像机的数学模型,给出了摄像机的标定步骤,得到了摄像机标定进行脱靶量的测量方法,利用测量数据对这一方法进行脱靶量测量的精度进行了验证。通过利用摄像机标定方法进行脱靶量测量,减轻了判读仪光路的清洁维护,降低了设备成本,特别是造价昂贵的光电转化设备,更加适应摄影测量技术的发展。     

大视场摄像机标定方法研究进展

摄像机标定通过求解摄像机的内外参数,获取空间物体三维坐标与图像二维坐标的对应关系,在计算机视觉中起到越来越重要的作用。介绍了摄像机标定技术中的常用坐标系及转换关系、摄像机成像的线性及非线性模型,以及三类典型的标定方法。相比于小视场,针对大视场摄像机标定方法的研究较少,重点针对六个方面的改进,归纳了国内外近年来大视场摄像机标定方法的研究进展。     

采用张量分解的四摄像机测量系统标定方法

摄像机标定是精密三维视觉测量的关键,为了实现对多摄像机测量系统的精确标定,首先分析了现有基于一维靶标的多摄像机标定方法的优缺点,并针对其不足,提出了一种基于张量分解的多相机标定方法,该方法主要包括以下三个方面的内容:(1) 利用透视投影成像模型和刚体变换理论建立多摄像机测量的数学模型;(2) 分析现有基于基本矩阵的多摄像机标定方法存在标定结果之间相互耦合的问题;(3) 将四摄像机测量系统的四焦张量引入标定过程中,利用一维标定靶标的成像点坐标求解的四摄像机测量系统的四焦张量,并根据四焦张量的简化求解方法来精炼获取摄像机矩阵。最后,通过实验验证了该方法的有效性和准确性,实验结果表明:(1) 四摄像机三维测量系统的标定可仅通过三组标定靶标图像即可实现,且标定操作效率相对于基本矩阵法更高;(2) 在4000 mm×4000 mm×2000 mm范围内,多摄像机测量系统的精度达到4 mm (3σ),相比于传统方法具有更精确的标定结果。满足室内运动目标位姿精确测量的要求。     

非线性模型下的摄像机标定

摄像机模型的建立对于摄像机标定精度至关重要,针对该问题,对摄像机模型进行研究,对三种畸变模型进行分析,提出了考虑径向畸变和切向畸变的摄像机非线性模型,给出了在此非线性模型下,三维空间物点投影到二维像平面象素坐标的投影过程。同时在基于平面棋盘格的两步标定方法的基础上提出三步标定方法。将非线性模型应用到改进的摄像机标定算法中,实验结果表明:非线性模型下的改进标定算法具有更高的标定精度。     

基于非线性模型的多视图摄像机自标定

摄像机标定是从二维图像获取三维信息必不可少的步骤.被广泛用于三维重建、导航、视觉监控等领域.由于线性模型一般不能准确地描述摄像机的几何成像关系,因此对非线性模型摄像机自标定的研究具有十分重要的实际意义.主要探索非线性模型摄像机的自标定方法.     

一种基于十字同心圆的摄像机标定新方法

在研究传统的摄像机标定方法的基础上,提出了一种基于十字同心圆标定模板的摄像机标定新方法。该方法通过从2个或2个以上不同的方位上拍摄带有十字同心圆模板,采集具有标定特征的图像,从而完成摄像机的标定。这种基于曲线拟合的标定方法,与传统的提取参考点的标定方法不同,采集的参考点坐标相对准确,计算的摄像机标定结果具有很高的准确性;同时该方法原理简单,实现方便,具有很好的可操作性。通过实验验证表明,该摄像机标定方法具有较高的准确度、较小的误差率,可以获得较为满意的标定参数。     

航空测绘相机几何标定方法

测绘相机几何标定在航空测绘中具有重要作用。具有测绘功能的相机在使用前必须经过标定。分析了测绘相机几何标定的基本原理和方法,然后对精密测角算法、改进精密测角算法、三维试验场标定法、张正友标定法、径向排列约束(Radial Alignment Constraint,RAC)标定法以及自标定方法进行了具体分析,并给出了各种标定方法的精度对比及评价分析,从而为处于不同环境条件下的航空测绘相机的几何标定提供参考。     

基于曲线拟合的毫米波雷达安装角度校准方法

毫米波雷达的安装角度校准是雷达正常使用并与摄像头进行数据融合的重要前提,雷达安装角度偏 转过大会导致雷达数据与摄像头数据融合失败,影响高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistance System,ADAS) 的正常使用。文中提出一种基于曲线拟合的毫米波雷达安装角度校准方法,当车辆在道路上行驶时辅以车辆输入 的车速和偏航角信息,通过2000 个静止点进行曲线拟合得到雷达需要补偿的角度。相较于选择有护栏的道路进行 绕行和在标定场地部署角反射器进行安装角度校准的方法,这种方法适用的场景种类更多并且校准时间从15 分钟 以上缩短为5 分钟以下。经过实验验证,在花费更短时间完成校准后,校准精度与其它自校准方法相同为±5°。     

一种基于OpenCV的简易摄像机标定方法

摄像机标定是在机器视觉和工业测量等领域中的一个基本步骤,也是从二维图像获取三维信息必不可少的.为了提高传统摄像机标定方法的效率,在VC ++6.0平台下调用OpenCV1.0库函数实现摄像机的标定.此方法的简易性主要体现在不需要很多的优化算法,仅仅利用库函数中已有的标定函数便可实现.并通过实验证明了此方法的可行性与有效性.     

一种基于共面圆的摄像机自标定算法

提出了一种基于自由移动平面圆靶标的摄像机标定算法,由摄像机拍摄自由移动平面圆靶标的多幅图像,利用欧氏空间中平面模板上的不变量作为约束,采用非线性优化技术估计摄像机的内部参数。该方法操作简单,具有较高的精度和较好的稳定性,且抗遮挡,无需进行特征匹配,适用于在线标定和自标定。仿真实验和真实图像实验结果均表明,该算法准确、可靠。     

基于非刚体的线性迭代相机自标定方法

为了实现相机标定,本文提出了一种基于非刚体的线性迭代相机自标定方法,该方法假定非刚体由若干个非刚性基线性组成,利用所有图像点组成的图像矩阵为一个低秩矩阵的特性,实现射影重建;利用相机的约束关系线性迭代地实现相机标定.该方法克服了现有自标定方法要求物体做刚体运动的缺点,模拟实验和真实实验数据结果表明,能够有效地实现相机标定.     

基于神经网络的双目视觉摄像机标定方法的研究

摄像机标定是精密视觉测量的基础，传统的双目标定位需要建立复杂的数学模型。神经网络可以有效地处理非线性映射问题，本文介绍了一种BP神经网络，可以很好地描述双目视觉中三维空间特征点坐标和2个摄像机对应像点间的非线性关系，并且为了提高网络的学习能力引入了动态因子。将神经网络标定方法与传统的常用标定方法比较，实验结果表明，基于神经网络的双目视觉标定方法能获得较高的标定精度。     

一种基于非参数模型的相机内参校准方法

影响大空间视觉三维坐标测量不确定度的主要因素有相机内参数、外部方位参数和特征成像质量.传统相机内参数校准方法需要参数模型化及全局最优化求解方法,会造成各内参数相关性过高,局部校准误差较大,对基于测角的测量方式不确定度影响较大、结合相机成像原理及垂线法,提出了一种基于物理参数校准的方法,对主点位置偏移、全视场范围非均匀镜头畸变等参数进行了精细校准.最后,以交比不变误差作为相机校准精度的评价方法,与传统校准方法的对比实验表明,该校准方法能够有效地提高测量不确定度指标,是一种简单、实用的校准方法.     

基于六视角自标定算法的三维图像重建

针对其他标定方法在三维图像重建中的缺点,提出自标定算法。首先建立摄像机标定模型,通过透视投影在成像平面上生成对应像点的齐次坐标;接着自标定数学模型利用单应性矩阵,使一张图像与另一张图像上存在对应点;最后在三维重建中为了判断像素点是否落在摄像机定位模块坐标内,采用投影面约束方程。实验仿真从6个角度前、后、左、右、上、下获取空间曲面信息,具有较高的重建精度。     

Multi-camera systems

In this article, we present some simple and effective techniques for accurately calibrating a multi-camera acquisition system. The proposed methods were proven to be capable of accurate results even when using very simple calibration target sets and low-cost imaging devices, such as standard TV-resolution cameras connected to commercial frame-grabbers. In fact, the performance of our calibration approach yielded results that were about the same as that of other traditional calibration methods based on large 3D target sets. The proposed calibration strategy is based on a multi-view multi-camera approach. This was based on the analysis of a number of views of a simple calibration target-set placed in different (unknown) positions. Furthermore, the method is based on a self-calibration approach, which can refine the a priori knowledge of the world coordinates of the targets (even when such information is very poor) while estimating the parameters of the camera model. Finally we proposed a method, to make the calibration technique adaptive through the analysis of natural scene features, allowing the camera parameters to hold accurate throughout the acquisition session in the presence of parameter drift