光场相机建模与畸变校正改进方法

光场相机作为一种新型的成像系统,可以直接从一次曝光的图像中得到三维信息。为了能够更充分有效地利用光场数据包含的角度和位置信息,完成更加精准的场景深度计算,从而提升光场相机的三维重建的精度,需要实现精确的几何建模,并精确标定其模型参数。该方法从薄透镜模型和小孔成像模型出发,将主透镜建模为薄透镜模型,将微透镜建模为小孔成像模型,结合光场相机双平面模型,将每个提取到的特征点与其在三维空间中的射线建立联系,详细解释了内参矩阵中每个参数的物理意义,以及标定过程中初值确定的过程,并在镜头径向畸变模型的基础上进一步应用了相机镜头的切向畸变模型以及基于射线重投影误差的非线性优化方法,改进了光场相机的标定方法。实验显示,该方法的RMS射线重投影误差为0.332 mm,与经典的Dansereau标定方法相比,进行非线性优化后得到的射线重投影误差精度提升了8%。该方法详细分析的场景点与特定像素索引的推导过程对光场相机的标定具有重要的研究意义,为光场相机光学模型的建立与初始化标定奠定了基础。     

飞行时间深度相机和彩色相机的联合标定

飞行时间（TOF）深度相机等深度传感器可以实时、准确地获取深度信息,在计算机视觉领域受到广泛关注。本文以获取同一视野下场景的纹理信息和深度信息为目的,在传统的棋盘格标定方法基础上,针对TOF深度相机的低分辨率和较大的径向畸变的特点,采用角点稀疏的棋盘格作为标定板以提高角点检测的精度,提出一种TOF深度相机和彩色相机的联合标定方法。首先对彩色相机和深度相机单独标定,使用传统的棋盘格标定方法获得彩色相机的内部参数,对使用深度相机所拍的强度图进行畸变校正后再求得深度相机的内部参数。然后,固定两相机内参,多次实验获得两相机之间的相对位置关系,并使用最小二乘法进行优化。实验结果表明,该方法标定精度高,彩色相机的重投影误差最多可减小0.15个像素,深度相机的重投影误差最多可减少0.09个像素,根据标定结果将深度相机所得的深度图投影到彩色相机的视野下所得的投影深度图能和彩色图像精确对齐。      

一种利用激光跟踪仪标定线阵相机的方法

为提高线阵相机的标定的灵活性和准确度,研究了一种利用激光跟踪仪辅助标定线阵相机的内参数和外方位参数的方法。借助激光跟踪仪测量靶标上的标记点获得靶标的位置和姿态,根据交比不变性质和空间坐标变换计算成像特征点的三维坐标。引入成像畸变模型补偿成像过程中产生的畸变,提高像点位置精度。应用优化算法估计待标定参数的精确解。本文方法解除了对靶标移动方向和距离的严格限制,允许靶标自由移动,既提高了标定工作的便利性又保证了成像特征点三维坐标的精度。标定过程中,使靶标均匀覆盖整个视场空间,能够更准确地反映相机参数。通过计算机仿真和实验验证了标定方法的可行性和稳定性,实验得到成像特征点重投影像点位置偏差均方根为0.21pixel。     

基于图像的模拟相机标定方法的研究

从光学测量角度出发,结合计算机主动视觉中的相机标定方法及数字图像处理技术,提出了一种CCD摄像系统畸变校正方法.该法通过使用经纬仪,不需相机做任何运动就能实现全过程的标定.该方法在摄像机模型中全面考虑了镜头的径向畸变,利用图像中心附近点畸变量较小的性质,用中心附近点和全场视点对摄像机内部参数和像差修正参数进行标定,最后由最小二乘法得到摄像系统畸变模型的畸变系数,解决了CCD摄像系统的畸变校正问题.与传统的相机标定不同,畸变校正中仅标定数字图像中像素间距和相机焦距.该法运用了亚像素细分算法,提高了测试系统的精度,是一种简单、有效、实用的标定法.     

一种基于共线特征点的线阵相机内参标定方法

提出一种利用共线的标定特征点确定线阵相机内参的方法。所有标定特征点均在线阵相机的视平面内。首先,标定过程中对标定特征点逐一成像,直接得到标定特征点和其对应像点,解决了空间标定点与像点的对应问题;其次,通过数学建模得到线阵相机的成像模型,联立多个位置处的成像模型解算出相机内参;最后,对影响线阵相机标定的因素进行分析及实验验证。理论分析和实验结果表明,文中的线阵相机标定方法简单灵活,无需制作精密的靶标,可获得大量标定点,提高了线阵相机标定的准确性和稳定性,实验得到成像特征点重投影像点位置偏差均方根为0.37 pixel。     

线阵CCD相机镜头畸变标定方法

针对线阵CCD相机标定时镜头会产生畸变的情况,提出来一种利用交比不变的方法,考虑镜头同时存在的径向畸变和离心畸变,对畸变参数进行标定,建立畸变校正函数,并利用Matlab做出镜头畸变曲线,分析了线阵CCD相机镜头仅仅存在径向畸变时对结果的影响和径向畸变与离心畸变都存在时的影响。这种方法应用于相机标定之前,可以有效地消除线阵CCD相机镜头误差对整体标定结果的影响。     

基于平行光管的CCD相机标定新方法

阐述了一种由二维精密转台、平行光管和CCD相机构成的光学实验室相机标定的方法.首先通过Hough变换和最小二乘模板匹配方法得到平行光管十字丝钣孔在CCD相机焦平面上的成像交叉点的位置,然后根据相机畸变模型,由最小二乘回归解算出内方位元素和畸变参数,实验证明该方法标定结果满足空三处理和测图精度的要求.     

一种实用的CCD像机标定方法

机器视觉测量系统中,对于短焦距、视场角较大的CCD镜头,图像畸变较大,为了获得高精度的测量结果,需要对镜头进行标定.提出了一种实用的像机标定方法,采用了从畸变像点到理想像点变换的镜头畸变模型,通过优化搜索算法,得到了镜头畸变参数.进行了CCD像机标定实验,实验结果表明,该方法得到的摄像机的内部参数和镜头畸变参数能较好地还原畸变图像.     

基于多相机系统标定的全景拼接算法研究

全景拼接技术是当前全景技术的重点,而多相机系统被越来越多的应用于全景技术中。文章提出了一种基于多相机系统标定的全景拼接方法,利用通过标定得到的相机系统相关参数,将多相机系统拍摄得到的图像进行畸变矫正与旋转变换处理,以提高全景拼接的效果。使用基于特征描述符的标定板对多相机系统进行标定,获得相机的内部参数和外部参数;利用Mercator投影,结合标定得到的内部参数对鱼眼图像进行畸变矫正,外部参数则用于对矫正后的图像进行旋转变换处理,使它们在同一世界坐标系下;用Harris算法对相邻待拼接图像的特征点进行检测匹配,进而拼接成全景图。通过实验验证,该全景拼接算法具有不错的拼接精度,没有出现误匹配的情况。     

基于2.5D标定扇的线阵相机内参数标定方法

针对工业生产线上或集成设备中线阵相机内参数定期检校困难且成本高的问题,提出一种基于2.5D标定扇的线阵相机内参数标定方法。设计了一款特定的2.5D标定扇,构建包含镜头畸变的线阵相机内参数标定模型,顾及了标靶相对相机的两个姿态角,通过方程线性变换法解算模型参数初值,利用改进的Levenberg-Marquardt (L-M)算法加速优化相机参数的求解过程,给出了详细的解算步骤和数据处理过程,并通过仿真和实测数据验证了方法的可行性。结果表明：该线阵相机标定方法简单灵活,可得到大量分布规律的特征点对,参数标定精度不受相机移动精度和特定移动方向的限制;在扇骨面与靶面间夹角小于10°时,可以获得高精度、高一致性的相机内参数,特征点重投影误差的最大值优于0.28 pixel,平均RMSE为0.11 pixel,标准差仅0.01 pixel。     

基于畸变偏移矢量的结构光区域标定

针对结构光测量系统直接标定法存在的物像映射模型全局适用性差问题,提出了一种基于畸变模型的分区域标定方法。首先,用张正友平面标定法则估计相机的线性成像投影矩阵。然后,将该矩阵作为初值,通过最小二乘法求解相机的畸变参数。最后,根据畸变偏移矢量分布规律划分出图像子区间并进行标定。在相同场景中的实验结果表明,相比全局直接标定方法,本方法在X方向和Y方向的标定精度分别提升了37.40%和56.20%,在结构光测量领域具有广泛的适用性。     

面向机器视觉测量的液体透镜调焦系统标定方法

高性能光学成像器件是机器视觉测量的重要基础,液体透镜作为一种结构紧凑的快速电控调焦器件,在机器视觉测量领域中具有明确的应用前景。针对液体透镜调焦器件在视觉测量中性能易受环境干扰、系统内参难以准确标定的问题开展研究。首先,构建了基于Optotune液体透镜器件的机器视觉测量系统,分析了液体透镜器件电控调焦工作机理,提出了调焦系统的电流-焦距数学模型,研究了影响液体透镜调焦系统参数的温度、重力因素作用机理,分别提出了温度-焦距、重力-主点位置影响量传递与补偿数学模型;然后,将上述各系统模型与针孔相机成像模型相结合,提出了液体透镜调焦系统的函数化内参表达式,设计了求取表达式全部系数的标定装置与标定流程,并进行了系统内参标定实验,验证了文中内参标定方法的可行性;最后,利用标定所得的内参对边长30 mm的棋盘格靶标进行了测量实验,通过尺寸测量精度反映内参标定精度。实验结果表明,文中方法能够得到比现有插值法更准确的内参标定结果,其中图像角点空间映射位置误差均值为0.10 mm,棋盘格边长测量结果最大相对误差为0.68%,两项误差比插值法所得内参的测量结果分别减小了27.2%和54.4%。     

基于概率分布的相机内参优化方法

相机参数的准确性决定后续视觉任务的实现结果,为了提高相机校准的准确性,提出一种基于概率分布异常值去除和信息增益的内参确定方法。首先用一个摄像机对某个确定规格的棋盘图获取一组图片集,从图片集中随机选取一定数量的图片,使用张氏标定法做N组标定实验;然后将标定结果集按照其服从的概率分布进行异常值去除,将剩余的数据集中各个内参因素值分为3类,并且选择当前根节点下信息增益最大的参数类为最优节点,即以信息增益最大为主线选择最优路线;最后通过对最优路线中标定精度较高的结果集使用中值来估计相机参数。实验结果证明该方法与原始方法比较,提高了准确性。     

一种基于单幅图像的相机标定方法

本文提出了一种相机快速标定方法,使用一个平面标定板,仅拍摄一幅图像,就能完成相机标定.与通用的相机标定方法相比,可以减少拍摄图像及计算相机多个参数初值的麻烦,提高了相机标定的效率,尤其适用于多相机同时标定的情况.在计算相机内参时,使用Levenberg-Marquarat方法优化求解.实验结果表明,本算法速度快且精度较高,可应用于机器视觉研究、工业三维测量等多个领域的摄像机标定.本方法也可以选择拍摄二幅或者任意多幅图像,来参与算法的迭代优化过程,以进一步提高标定精度.     

论CCD相机标定的内、外因素：畸变模型与信噪比

决定ＣＣＤ相机定标的精度不仅取决于成像系统中已存在的各种畸变（模型），同时取决于这些畸变在数据噪声中所占的比例－信噪比，前者称为决定相机标定精度的内在因素，后者称为决定相机标定精度的外在因素。本文提出了利用统计显著性检验、相关系数检验来选择畸变模型。各种不同的模拟数据及实际数据试验表明：（１）不同的成像系统中畸变模型是不一致的，必须用显著性检验方法来检验畸变模型是否显著，删除非显著性畸变；（２）在选择多个畸变参数作为畸变模型时，畸变参数之间、畸变参数与标定参数之间有时存在强相关，必须用相关性检验这些参数，删除强相关畸变参数。本文还提出了用畸变在数据噪声中所占有的比例－信噪比作为衡量以多高的精度去量测影像坐标才能补偿畸变的标准，模拟试验数据表明：信噪比越大，畸变越能补偿；反之补偿就小．而且定标精度与信噪比是指数函数关系。     

基于双更新策略加权差分进化粒子群的双目相机标定

针对空间目标位姿测量下的相机多参数标定问题,提出基于双更新策略加权差分进化粒子群优化的相机参数标定方法。通过引入自适应判断因子来控制每一次迭代过程中加权差分进化(WDE)算法和粒子群优化(PSO)算法的调用比例,根据概率规律考虑对个体使用PSO算法或WDE算法来进行更新,并通过信息交流机制利用WDE操作得到的个体去引导PSO操作中的个体进化过程,所提出的WDEPSO算法能够保证种群个体进化的多样性和有效性,并且与相机非线性标定模型参数进行耦合,同步实现相机内外参数的组合非线性、全局连续优化,克服目标空间背景饱和光强造成的有限特征点失效引发的局部收敛问题。实验表明,文中方法优化得到的目标函数值更小,获得了较高的标定精度;利用标定参数得到的标准杆测量精度优于0.40 mm,目标大幅度角运动状态下的重构姿态误差小于0.30°,可重复性测量结果稳定。     

星敏感器高阶畸变的观星标定模型

由于恒星具有很高的姿态精度,使得观星标定成为星敏感器相机参数标定中不可缺少的一种方法.针对高阶非线性畸变情况下的星敏感器相机参数标定问题进行研究,基于星间距的不变性建立了一个两步标定模型.设计了一个紧致的递归均值滤波器来进行参数估计,该滤波器可以在不显著增加计算量的情况下提高参数估计的精度.实验结果表明,相比已有方法,所提出的方法能够实现更高精度的星敏感器相机标定.     

基于虚拟立体靶标的线阵相机标定与分析

针对线阵相机的特点,论文提出了一种线阵相机标定方法。首先,利用设计的平面靶标与相机多次曝光巧妙地构建了虚拟立体标定靶标,通过分析与数学建模得到靶标上标定特征点空间位置与像点的对应关系;其次,分别使用最小二乘法与迭代求解的方法对多个特征点的线性参数超定方程与镜头的非线性畸变参数进行求解,讨论了标定过程中相机与靶标非严格平行时对标定结果的影响;最后,实验室条件下使用论文设计的靶标与方法对线阵相机标定进行实验验证。理论分析与实验结果表明此线阵相机标定方法简单灵活,标定特征点个数不拘泥于靶标的制作,相机与靶标的位置无需严格平行,标定精度高,且具有较好良好的实用工程应用价值。     

基于粒子群算法的相机参数优化

针对相机参数标定问题,本文在Matlab标定工具箱的标定算法原理的基础上利用PSO和MCPSO优化算法代替传统的LM算法对相机内参数加以优化。在同一组标定数据下,进行了PSO与MCPSO优化性能的比较实验,结果证明粒子群算法及其改进算法在相机参数寻优过程中比LM方法更具有优势,可以获得更高的标定精度。     

基于AprilTag二维码的无人机着陆引导方法

计算机视觉导航技术具有精度高、不受电子干扰,成本低等特点,被誉为未来无人机自主定位的必备手段之一.作为新的定位手段,我们需要在实验室搭建仿真平台来进行大量的模拟训练.将虚拟现实、可视化技术与计算视觉导航算法紧密结合起来,开发了一种基于虚拟仿真环境的无人机视觉自主定位仿真验证系统.在场景中构建虚拟摄像机、棋盘格以及合作二维码标签,在虚拟场景中进行相机标定,并用标定得到的内参解算得到基于标签定位的位置参数,实时计算和输出位置参数.实验结果表明:该仿真系统可以对场景中虚拟相机进行准确标定得到虚拟摄像机的内参,解算定位参数误差在0.2m以内,满足无人机自主飞行以及降落的精度要求,并具备良好的用户显控界面,验证了基于视觉无人机自主定位算法的可行性.