共查询到19条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
2.
一种基于斜率的摄像机畸变校正方法 总被引:8,自引:0,他引:8
普通 CCD摄像机在成像时都存在畸变成像误差 ,在机器人视觉检测及自动装配中 ,有效地进行误差校正对准确确定物体的位置具有重要的意义 .本文采用带有一阶径向畸变的小孔摄像机模型 ,提出一种基于线段斜率的方法 ,对摄像机镜头的径向畸变进行校正 ,不必标定太多的摄像机的外参数 ,方法简洁 ,适合于视觉系统中对摄像机畸变的实时校正 ,或对摄像机捕获的图像进行几何校正 .实验表明 ,具有很强的鲁棒性和较高的校正精度 相似文献
3.
一种基于斜率和摄像机畸变校正方法 总被引:5,自引:0,他引:5
普通CCD摄像机在成像时都存在畸变成像误差,在机器人视觉检测及自动装配中,有效地进行误差校正对准确确定物体的位置具有重要的意义。本文采用带有一阶径向畸变的小孔摄像机模型,提出一种基于线段斜率的方法,对摄像机镜头的径向畸变进行校正,不必标定太多的摄像机的外参数、方法简洁,适合于视觉系统中对摄像机畸变的实时校正,或对摄像机捕获的图像进行几何校正。实验表明,具有很强的鲁棒性和较高的校正精度。 相似文献
4.
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。 相似文献
5.
针对计算机视觉中的镜头畸变问题,设计一种鲁棒的校正方法.该方法基于空间直线的成像特性来定义畸变测度,通过非线性优化完成畸变校正.采用微粒群全局优化算法,将传统优化方法、标准微粒群算法和基于不同策略的微粒群算法的性能进行对比.实验结果表明,带变异算子基于对位学习的微粒群算法具有较强的鲁棒性,在低噪声下,微粒群算法的校正性能优于传统算法.最后通过不同畸变程度的校正实例验证了所提出方法的有效性. 相似文献
6.
由于摄像机获取的图像存在几何畸变,因此在对图像进行定量分析前,必须校正畸变。针对传统的畸变图像校正方法,其所建立的畸变数学模型,不仅求解畸变参数复杂、计算量大,且存在很大的数值计算误差的问题.提出了一种基于神经网络的畸变图像校正方法。该方法首先运用图像处理技术从一标准模板的畸变图像中提取样本,然后以样本像素坐标作为网络输入来对神经网络进行训练。由于该训练好的神经网络能够实现畸变图像与非畸变图像之间的映射关系,因此能达到校正图像畸变的目的。最后对该校正方法进行了实验,给出并分析了校正实验结果,校正效果令人满意,并已成功地用于焊接机器人视觉系统。 相似文献
7.
赛道检测的准确性及可靠性对智能车的控制至关重要,针对智能车系统路径识别以及方向控制、速度控制需求,需要为导航路径参数提取提供准确的视觉图像信息。为此对智能车视觉图像畸变原理进行了分析,建立了图像的畸变的数学模型,分别分析了垂直和水平方向的畸变模型,针对垂直方向畸变采用了近疏远密的校正算法,针对垂直方向畸变给出了梯形水平校正算法。实验表明,以上方法可以很好地校正视觉图像在垂直和水平方向的畸变。 相似文献
8.
针对摄像机镜头畸变的非线性问题,提出一种基于改进的混沌变异自适应双粒子群优化(IACPSO)算法的畸变校正方法.IACPSO算法用两个独立的粒子群进行协同优化:种群一采用固定的惯性权重,同时利用立方映射混沌因子对进化过程中出现的停滞粒子进行扰动;种群二采用自适应的惯性权重,以适应度值为依据来动态调整惯性权重的大小,取两个种群进化过程中发现的最优粒子作为全局最优解.为了验证IACPSO算法在镜头畸变校正问题上的性能,将其与多种粒子群优化算法进行对比.仿真实验结果表明,IACPSO算法在求解过程中具有较强的鲁棒性,在低噪声下,其校正性能优于其他粒子群算法.最后,运用两组校正实例进一步验证所提出方法的有效性. 相似文献
9.
10.
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。 相似文献
11.
车辆牌照识别是智能交通系统的重要组成部分,而车牌图像的分割定位与字符提取是车牌识别系统的关键步骤,定位提取效果直接决定了车牌识别系统的工作效率。斜向拍摄的车牌图像存在着透视变形,该情况下直接进行车牌旋转不能有效地矫正,必须进行变形矫正才能准确地提取出各个牌照字符。文中利用双线性空间映射来矫正变形车牌图像,采用高斯消元法来计算该映射方程组的解,从而较好地解决了车牌透视变形的矫正问题,提高了车牌图像变形矫正的运算精度与速度。 相似文献
12.
13.
14.
15.
胡金华 《计算机测量与控制》2007,15(5):622-623,643
针对切割过程中镜片外形的变形矫正问题,提出了一种逐点判断求切点的新算法,绕过了确定步长的难题,解决了计算速度与数据精度(割片质量)之间的矛盾;并研究了该算法在电脑全自动割片机中的应用,研究结果表明该算法不仅减小了计算量,而且大大提高了矫正精度,且切割后镜片边缘非常光滑,完全达到了加工精度的要求,是一种切实可行的方法. 相似文献
16.
在计算机视觉的应用领域中,为了提高图像量测和3维重建的精度,必须对相机的畸变误差进行修正。为此提出了一种基于基本矩阵的相机径向畸变的自动校正方法,该方法不需要预先获得场景的结构信息和相机的内部参数,仅利用两张影像同名点集之间的内在几何关系,即可求取相机的径向畸变系数,进而可对这两幅图像的畸变误差进行自动校正。试验结果表明,该方法是一种有效的畸变图像校正算法,能够获得到满意的校正结果。 相似文献
17.
立体校正作为立体匹配的先决条件,能消除图像对对应像素的垂直视差,有效地提高立体匹配的精确度.针对校正带来的图像失真问题,研究了一种新的非标定相机的立体校正方法.该方法首先利用SIFT算法提取匹配点,再结合极线校正准则和雅可比行列式来构建能量函数,通过最小化能量函数求得基础矩阵和校正投影变换矩阵,并在像素级上优化了投影变换矩阵.研究结果表明:所设计的校正方法有效地减小了校正误差,更好地保持了原图像的重采样,降低了图像的失真度. 相似文献
18.
主要讨论两方面的工作.首先,对三视校正问题进行理论分析,给出了校正后图像的基本矩阵与其约束条件之间的关系,讨论了三视校正过程中的6个自由参数的几何含义.这些结果为处理校正过程中带来的图像射影畸变提供了理论根据.其次,在RANSAC(random sampling consensus)框架下,提出了一种鲁棒的三视校正算法.与传统的校正算法不同,该算法不再只依赖于基本矩阵,而是直接利用了原始匹配点的信息.这种基于点的方法有两个优点:一方面,由于噪声的干扰,基本矩阵往往估计得不够准确;另一方面,由于基本矩阵的评价准则与校正结果的评价准则不同,即使从好的基本矩阵出发,也未必能获得好的校正结果.大量的模拟和真实图像实验表明,该算法具有很强的抗噪声及抗错误匹配的能力,能够获得令人满意的校正效果. 相似文献