标定模板与图像平面平行时的摄像机标定方法

在工业应用的机器视觉系统中,存在着较多的图像平面与标定模板平面平行的情况,针对这种情况,提出了一种新的简单而快速的标定方法。该方法仅需要一个取景器和一个平面标定模板,通过取景器可直接得到光轴中心坐标,同时也可计算出镜头的焦距;再利用平面标定模板上的特征点计算出摄像机模型的其他参数。实践证明,该方法无需预标定过程即可迅速、方便地对摄像机的内外参数进行标定,并且具有较好的精度。     

摄像机标定技术研究

在简要介绍现有摄像机标定方法的基础上,提出了一种基于张正友两步法和Heikkila相机模型的改进的摄像机标定方法。经实验证明,该方法操作简便,具有较高的精度和较好的鲁棒性。而且,由于充分考虑了镜头切向畸变和像素倾斜角的影响,故适用范围更广。     

考虑径向畸变的摄像机标定及在三维重建中的应用

建立了摄像机的径向畸变模型，采用“两步法”标定技术分解了摄像机的内外参数，将有效焦距、畸变系数、不确定因子统一于线性方程组中。使算法简便、快速、准确。通过试验比较了线性模型和畸变模型在三维重建中的误差。     

CCD摄像机内外参数标定技术研究

在介绍了几种摄像机标定技术基础上,导出一种摄像机成像模型,并给出该模型下的基于Tsai两级标定法的摄像机内外参数标定方法。实验表明,该标定方法操作简便,标定快速、准确。     

基于共线特征点的摄像机镜头畸变校正

提出一种基于未知世界坐标共线特征点的未标定摄像机畸变校正算法以及基于预计算模板的快速实现方法。利用直线的透视投影不变性来估计镜头的畸变参数,不需要知道摄像机的内外部参数,也不需要知道任何空间特征点的世界坐标,简化了镜头畸变校正的过程。该方法的特点是需要的已知条件少,算法简单,易于实施,算法的计算速度快。试验结果表明,该方法能准确快速校正由摄像机镜头畸变引起的图像几何畸变,对机器视觉系统是可行的,预计算模板实现方法大大地降低了计算量,为镜头畸变校正实时应用奠定了基础。     

一种考虑畸变的摄像机线性标定简化方法

根据视觉机器人系统结构特殊的特点,作了大量的简化,采用线性标定方法.但考虑到摄像机的视场仍然比较大,提出了基于拟合平面的线性畸变纠正方法,将畸变的图像坐标纠正到理想图像坐标,而后根据摄像机线性标定模型,计算出世界坐标,完成标定工作.实验结果表明,该方法简单、快捷,且精度也能达到较高的水准.     

适用于轮廓检测的摄像机标定方法

摄像机标定是通过实验测定一组参数来描述给定的机器视觉系统的成像过程,包括摄像机的内部参数和外部参数。提出了一种简单的适用于轮廓检测的摄像机标定方法。使用正方形标定模板,在像素级别处理图片,根据直线特征约束和正方形的性质先求出摄像机的畸变系数,再用最小二乘法求摄像机的外部参数。该方法仅用1个正方形轮廓就可以完成标定,从而简化了摄像机标定的步骤,同时采用了一种新方法求畸变中心。实验表明,这种适用于轮廓检测的摄像机标定方法简单并有效。     

基于RAC标定法的CCD摄像机参数标定技术研究

传统的摄像机标定是在一定的摄像机模型下,基于特定的实验条件,如形状、尺寸已知的标定物,经过对其进行图像处理,求取摄像机模型的内部参数和外部参数。标定摄像机参数的方法很多,大多数采用变焦距法、径向准直法及根据透射成像原理进行标定,针对摄像机的像面中心的标定。文中建立CCD摄像机透视成像的数学模型,运用RAC标定法建立求解摄像机外部参数方程组,从而推导出在径向畸变模型下求解摄像机内部参数的方程。该方法采用CCD能很好地提高精度。实验结果表明,该方法计算量小,标定精度较高。     

基于非量测畸变校正的摄像机标定方法

为了保证镜头畸变系数标定的一致性和简化视觉测量中摄像机的在线标定过程,建立畸变分离的摄像机模型,提出基于非量测畸变校正的摄像机线性标定方法。基于共线点的透视投影不变性,采用大量共线特征点对定焦镜头的畸变参数进行一次标定,摄像机内部参数可以由校正畸变后的特征点进行线性标定。该方法将畸变参数从摄像机模型中分离出来,不需要将畸变参数纳入到摄像机模型中进行多次重复标定。试验结果表明,畸变分离摄像机模型很好地符合了定焦摄像机的成像规律,基于非量测畸变的摄像机参数线性标定方法与传统的非线性优化标定方法的标定精度相当,标定速度提高近3倍,对于简化摄像机标定过程,提高视觉测量的便捷性,拓宽机器视觉的工程应用具有重要意义。     

机器视觉中的摄像机标定技术研究

机器视觉中在对景物进行定量分析或对物体精确定位时,都需要进行摄像机标定,即准确确定其内部和外部参数。寻找快速有效的摄像机标定计算方法是机器视觉中的重要问题。分析了带有透镜径向的一阶畸变的摄像机模型,利用RAC标定提出一种求解其参数的标定计算方法,标定过程每一步都用线性求解,避免了非线性优化中的不稳定性。试验证明,该标定方法操作简便,标定精度高。     

镜头成像畸变的MTF像高测试法研究

为了解决传统标板拍摄测试广角镜头成像畸变的不准确、复现性差问题,提出了基于调制传递函数(MTF)理论的成像畸变测试方法。通过研究镜头畸变测试国内外的研究现状,重点分析了成像镜头特别是广角镜头采用传统标板拍摄测试成像畸变的缺陷。提出了一种通过测试镜头轴上有效焦距和不同角度的离轴有效焦距,并导入畸变计算公式从而得到镜头成像相对畸变的MTF测试方法。研究结果表明,采用MTF测试方法可以实现对镜头成像畸变的快速、准确的测量。     

绕光轴旋转拍摄LCD上平面靶标实现相机标定

针对在相机标定过程中传统的图像拍摄方法需要拍摄很多幅图像的问题,本文采用绕相机光轴旋转拍摄LCD屏幕上的平面靶标的方法,以利用少量图像获取较高的标定精度.通过对显示在LCD屏幕上的一个具有不同大小圆形特征点的标定表绕相机光轴旋转拍摄几幅图像,利用亚像素边缘轮廓检测算法检测图像中的轮廓,采用最小二乘椭圆拟合方法得到亚像素椭圆中心坐标,在Zhang的算法的基础上考虑切向畸变系数进行相机参数的计算,计算过程中对所求参数进行非线性优化.本方法利用LCD屏幕存在可视角度这一特性以及极高的几何精度和纯平面性的优点,与以往的拍摄标定方法相比较,本方法所需要图像幅数少,仅需3幅图像就可实现标定并得到较高的标定精度.实验表明,重投影平均误差在0.04个像素左右.证明了该标定方法的可行性和高的标定精度.     

鱼眼镜头径向畸变的校正方法

针对鱼眼图像存在的径向畸变,提出了一种通过计算鱼眼镜头径向畸变函数来校正鱼眼图像的方法。首先,根据鱼眼镜头本身的特性运用Hough变换获取鱼眼图像的圆心以及校正半径;运用所提出的圆柱形棋盘格模版来完成径向畸变的标定,通过多项式拟合出鱼眼图像直径上采样点到圆心的距离和实际该采样点像点对应的物点所在视角之间的关系,从而将鱼眼图像恢复到球形投影面上;最后运用平面投影模型矫正出符合人类视觉感官的平面透视图像,并用一个圆柱形的投影面校正出了360°全景图。最后的实验结果证明了此方法的有效性。     

一种数码相机几何畸变的检测方法

针对数码相机普遍存在的几何畸变现象,提出了一种基于数字图像处理的畸变检测方法.在阐述数码相机畸变产生原因和检测原理的基础上,将待测数码相机拍摄目标靶板后的图片输入计算机,利用MatLab工具对图片进行数字图像处理,由像素间距获取实际像大小,由几何光学演算获得理想像大小,从而计算出相对畸变量.实验表明,该方法过程简单,易...     

离轴三反时间延迟积分CCD相机内方位元素和畸变的标定

由于测绘相机的关键几何参数内方位元素和畸变的标定精度决定相机的立体测绘精度,本文提出了一种离轴三反时间延迟积分( TDI) CCD相机内方位元素和畸变的标定方法.介绍了离轴三反TDICCD相机的光学系统和像面拼接方法,明确了该相机内方位元素和畸变的含义.建立了标定系统及相应的数学模型,应用最小二乘回归法求得了内方位元素和畸变的表达式.利用提出的方法标定了相机的内方位元素和畸变,并对标定误差进行了分析.结果表明:该方法对主点的标定精度可达1.0 μm(1σ),对主距的标定精度可达2.0 μm(1σ),对畸变的标定精度为2.3 μm(1σ).结果显示提出的标定方法快捷且有效.     

航空侦查相机镜头结构动力学分析

以MSC/Patran软件为前、后处理软件,采用MSC/Nastran软件为解算器对镜头结构进行动力学分析,分析振动产生的原因,且根据要求对其结构进行正弦扫描与随机振动分析,采用大质量法进行加载,针对正弦扫描的结果,分别考察4个关键位置的加速度与应力响应.在考察随机振动时,考察2个关键位置的加速度响应均方根值.在工程分析误差允许范围内,以上计算结果均满足要求,计算结果合理.     

长波红外相机在轨扫描成像畸变消除控制策略

为消除长波红外相机在轨扫描成像的地面畸变,研究了变焦扫描成像畸变消除系统控制技术。针对变焦扫描控制的多电机位置同步要求,提出一种高精度多电机位置同步算法。依据设计的变焦扫描成像控制原理,设定每个扫描时刻点变倍组电机和补偿组电机的同步位置。变焦控制系统实现与扫描控制系统的同步计时,根据当前位置和下一时刻的同步位置,每隔0.01s计算出电机的运行速度,实时对电机的速度进行控制。实验结果表明,变倍组和补偿组电机的位置同步偏差分别在±0.003mm、±0.002mm以内;沿轨方向地面分辨率的最大偏差不超过±0.047m。长波红外相机在连续变焦扫描控制过程中成像清晰,达到消除畸变的效果,满足变焦扫描成像的要求。     

基于BP神经网络的大视场成像畸变校正方法

提出了基于BP神经网络的畸变校正方法,实现了在不确知畸变数学模型情况下的高精度校正。应用平行光管法测得900组光点坐标数据作为BP神经网络的训练样本,通过训练得到一个隐含层有6个节点的3层BP神经网络模型,然后使用77组数据检测了该神经网络的校正效果,并与使用相同检测数据的双线性插值方法进行了比较。实验表明,神经网络较插值方法精度高,误差数据分布的规律性好,而且与插值方法相比,它避免了误判区域的问题,便于校正。