大视场光电测量系统的精密几何标定和畸变校正的研究

本文研究在大机场精密光电测量系统中最为关键的测量精度问题。深入地讨论了这种大视场光电测量系统的高精度几何标定方法,重点探讨了利用计算机通过解析方法补偿光学系统几何畸变的途径,以期达到在光学系统精度较低的情况下测量系统也可以进行高精度测量的目的。为了达到上述目的,主要研究了以下几个问题:分析了摄影测量的基本原理,提出相机标定和畸变校正问题;建立适合于相机标定和畸变校正的数学模型;研究了对相机进行精密标定的方法和手段;研究了标定数据的分析处理方法;进行计算机仿真实验,分析实验结果。     

基于双相机的数字摄影测量系统关键技术研究

基于双相机的数字摄影测量技术是利用相机采集的二维信息来求得被摄场景三维信息的一项技术,在此基础上可进而重建出场景的三维模型.这里对数字摄影测量中的若干关键技术进行了研究和改进.这些关键的环节包括相机畸变校正、相机定标以及特征匹配点的获取.还实现了一个三维重建系统.实验结果表明,该系统具有较强的实用性和可靠性.     

受平面折射影响的视觉测量技术研究

针对防爆相机玻璃保护罩因平面折射导致的相机成像偏差对视觉测量的影响,推导出非平行平面折射下的相机模型,并在此基础上提出了基于动态虚拟焦距的折射畸变的校正方法,有效解决了相机光轴与折射面法向量不平行时折射畸变难以校正的问题。实验结果表明：校正后的图像偏差的均方根误差分别下降了68.69%、72.82%,校正后的测量相对误差低于0.5%,校正后相机的定位精度和测量精度均有明显的提高。     

随对焦状态与物距变化的畸变模型及标定方法EI北大核心CSCD

为提高大尺寸数字摄影测量的测量精度,需要对目标点图像坐标进行精确的畸变修正,这依赖于精确的畸变修正模型及可靠的标定方法。通过建立随对焦状态和测量点物距变化的相机畸变模型,实现了任意对焦状态和物距下目标像点畸变量的计算。利用回光反射线建立了用于相机标定的共面垂线阵列测试场,并设计了借助高精度摄影测量系统和后方交会进行标定相机站位调整的方法。利用直线的透视成像依然为直线的原理设计优化目标,精确求解不同对焦状态和站位的相机畸变系数。为了验证模型的正确性和标定结果的准确性,设计了比较实验,实验结果表明,该方法给出的畸变量计算值与观测值间的相对误差不大于0.6%,而传统单一物距畸变模型的计算值同观测值间相对误差最大可达5%。数据说明,该畸变模型和相应标定方法能计算更为精确的畸变量,相对传统畸变模型能够进一步减少系统误差并提高摄影测量精度。     

改进的空间大口径追踪相机畸变校正

在空间大口径追踪相机应用系统中,像面畸变和主点主距标定误差是影响其在轨定位精度的重要因素。为了满足空间大口径追踪相机高精度的标定要求,像面畸变类型、主点主距标定误差及探测器面阵旋转、倾斜对像点坐标带来的误差等因素均不可忽略。针对以上问题,本文对该类系统的畸变特性进行了研究,提出了一种改进的大口径追踪相机畸变校正方法。首先,在视场中央无畸变区域测量13个样点,根据最小二乘法获取光学系统的主点主距;然后,依据所求主点主距,解算像面25个均匀分布样点的理论位置坐标;最后,由样点的理论坐标和测量坐标解算畸变模型,实现畸变校正。实验结果表明,该方法畸变校正精度在近红外波段优于0.32pixel,在短波红外波段优于0.28pixel,其相对传统畸变校正模型分别提高了44.6%和50.9%。该方法可为大口径追踪相机的焦平面倾角解算研究提供有益参考。     

一种面向球姿态检测的图像透视畸变校正方法

针对球姿态视觉检测中图像的“近大远小”透视畸变问题,提出了一种面向球姿态检测的图像透视畸变校正方法。基于相机成像模型分析了透视畸变的特点及产生原因,根据已知的球体特征模型、相机标定技术和逆透视变换原理构建了图像透视畸变校正模型,进而实现球体任意姿态图像的透视畸变校正。实验结果表明,利用该方法测量直径60 mm以内的球体姿态时平均绝对误差低于0.6°,且该方法适用于工业生产中球体的其他视觉测量。     

一种新的基于规则点阵的图像畸变校正方法

面向数码相机普遍存在的畸变现象,提出了一种基于规则点阵的矫正方法.该方法先用相机对规则点阵进行定焦拍照,然后建立矫正关系映射表,再用不同焦距对应的映射表进行插值,形成连续映射关系,利用此映射关系即可对该相机拍摄的照片进行畸变校正,经实验具有较高的精度和很好的实用性.     

接触线双目视觉测量系统标定及立体校正方法研究

由于单个相机的镜头焦距和像面中心位置均存在偏差,且镜头成像存在畸变,而双目测量系统的两个相机的相对位置参数也不可避免存在误差,这将直接影响双目测量结果的可靠性与精度。因此,必须对每个相机的参数及两相机的位置关系进行精确标定。利用张正友的平面模板两步法对相机的内参数矩阵、外参数矩阵、镜头畸变参数和两相机的相对位置关系进行标定;然后,基于所得到的标定结果,应用bouguet立体校正方法对两相机拍摄的一对图像进行校正。实验结果表明,两相机的平均重投影误差均小于0.2个像素,达到了比较理想的标定精度。而且,通过bouguet立体校正,可使得非共面、非行对齐的一对图像实现共面和行对齐,充分证明了标定结果的准确性与可靠性。对接触线及类似目标的双目测量系统设计开发与标定提供了重要参考与理论依据。     

共面点的摄像机非线性畸变校正

采用传统的Tsai两步法进行摄像机标定时,标定精度会受一阶径向畸变模型的限制。本文提出了一种同时考虑摄像机镜头径向畸变和切向畸变的摄像机模型并研究了模型求解方法来提高畸变校正精度。考虑图像中心区域畸变较小,故用中心附近点列出线性方程组计算了摄像机的部分参数;建立了综合畸变模型,将摄像机参数代入模型计算畸变参数的初始值。由于焦距和平移分量在标定板与相机平面的距离深度变化不够时难以一次性准确标定,故将其代入综合畸变模型重新计算,并运用两步迭代法逐步逼近精确解。最后,对世界坐标系进行空间几何变换、透视变换和成像变换得到的重投影图像的像素坐标并与实际测得的像素坐标值进行比较,得到校正误差。结果表明,本文的畸变校正方法平均像素误差可以达到0.114 9pixel,优于Tsai校正方法的0.367 0pixel,且重复性较好。     

小视场图像系统的非线性畸变校正方法的研究

分析了小视场图像系统的成像特性,针对其非线性畸变提出了基于平行光栅技术的数字图像校正方法,应用图像系统的一阶综合径向畸变数学模型,求解畸变参数和校正参数并对图像进行校正。理论分析和试验表明,本方法简单有效,校正后的畸变影响降低到0.25个像素。并对图像的畸变中心和纵横比例因子对校正的影响做了探讨。     

单目视觉-激光测距定位系统的标定与姿态校正

为了简化机器人单目视觉-激光测距定位系统的标定过程,提出一种机器人定位系统快速标定方法。通过一次标定实验即可同时完成相机参数、相机畸变参数以及手眼关系的标定,并利用手眼关系对激光测距传感器进行标定。同时,为了提高系统的标定和定位精度,提出一种基于激光测距传感器的机器人定位系统姿态校正方法,通过建立姿态校正模型求解姿态修正角,并在此基础上对深度方向的测量误差进行补偿。实验结果表明,提出的标定方法和姿态校正方法具有简单、准确和可靠的特点,满足机器人脱模系统的定位精度要求。     

一种可参数自标定的鲁棒视觉 / 惯性定位方法

以视觉/惯性里程计为代表的视觉/惯性定位方法近年来被广泛应用。传统的视觉/惯性里程计通过离线标定方法得到固定的相机畸变参数,当相机畸变参数标定不准确或发生变化时定位精度会下降。针对于此,提出了一种面向相机畸变参数在线自标定的鲁棒视觉/惯性里程计方法:首先,将相机畸变参数加入到视觉/惯性里程计的待优化变量中,推导了视觉重投影误差关于待优化变量的雅可比矩阵;然后通过因子图优化技术,实现相机畸变参数的在线自标定与载体导航信息的实时优化求解;最后,通过EuRoC数据集试验和实际试验验证了所提方法的有效性。实际试验结果表明:相对传统的视觉/惯性里程计方法,所提方法在室外开阔场景中精度提升了65.40%。     

用计算全息图校正非球面的畸变

针对用计算全息图(CGH)对非球面进行检测时出现的非对称畸变,分析了3种基本的畸变模型,提出了一种有效的校正非对称畸变的方法.该方法采用较少的拟合参数即可实现对非对称畸变的精确校正,从而可以较大程度地减少畸变校正所需要的数据点对,避免过度拟合效应.通过光学仿真模拟分析了整个干涉仪系统的畸变,并利用以上方法对畸变进行了校正.仿真结果显示,畸变校正的相对残差小于0.2％.最后,设计并制作了处于离轴工作状态的CGH,并用此CGH对非球面进行了检测.利用上述畸变校正方法对测量的非球面面形进行校正,并用校正之后的结果进行加工迭代,最终非球面面形的收敛精度达到1.8 nm(RMS),得到的结果验证了提出的畸变校正方法的可靠性.     

OutLand1000水下机器人的视觉定位研究

对OutLand1000型水下遥控机器人所配的水下相机进行了标定试验,获得了相机的内参数。针对水下环境对相机模型的影响,建立了水下相机的非线性畸变模型并对陆地单目视觉定位方法作了非线性修正。三种定位算法的试验结果表明,改进后的视觉定位方法不同程度地提高了水下定位精度。     

基于机器视觉的激光植球系统标定

构建了一个基于机器视觉辅助定位的激光植球系统。通过试验发现，整个系统的定位误差主要由机器视觉中透镜畸变和X—Y定位平台的装配误差引起。对于透镜畸变，引入了基于直线方法的图像畸变校正算法进行校正；对于非垂直的X—Y定位平台，通过基于机器视觉的软件补偿算法来校正X—Y定位平台的装配误差。最后，给出了试验对比数据和试验结果，验证了整个系统的标定效果。     

一种数字图像几何畸变的自动校正方法

通过分析数字图像几何畸变产生的机制,提出一种数字图像几何畸变自动校正的方法.该方法首先利用大津算法和Radon变换提取几何畸变的图像边缘轮廓,利用轮廓顶点坐标,计算矩形的纵横比;然后求得畸变校正矩阵,对畸变图像进行校正;最后利用印刷体数字识别算法判断是否需要对校正后的图像进行旋转.实验表明,该方法能够快速有效地识别畸变图像轮廓,校正结果令人满意,鲁棒性强,具有较高的实用价值.     

基于最小二乘法的拟合曲线CCD相机畸变校正

针对视觉自动定位中所采用的CCD镜头存在畸变的问题,提出一种基于已知尺寸的数学模型、利用最小二乘法拟合理想尺寸与初次拍摄尺寸之间差异值曲线的校正方法,并对曲线进行验证。实验结果表明,该方法在不依赖相机内外参数的条件下,相比其他模型更为简单易懂,校正后能获得高精度的测量结果。     

大视场广角物镜畸变的实时数字校正

分析了利用数字图像处理进行畸变校正的理论 ,采用点阵样板校正的方法 ,对特殊的大视场广角物镜光学系统进行畸变的实时校正。通过计算机多项式拟合 ,得到该光学系统畸变的非线性变换关系 ,进而得到理想图像对应于畸变图像的空间位置及其偏移量 ,并以查找表的形式存于 EPROM中。利用实时数字逻辑电路 (FPGA) ,对畸变图像上的每个像素进行空间位置和灰度校正 ,最终得到无畸变的图像 ,完成畸变的实时校正过程。     

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。     

一种基于对称与反对称结构特征的棋盘格图像特征点检测算法

棋盘格图像在相机标定、畸变校正等方面应用十分广泛。棋盘格图像中每4个相邻方格的交点往往被当作特征点。这些特征点的检测精度会直接影响相机标定、畸变校正等的精度。而在由数码相机拍摄或扫描仪扫描得到的实际图像中,由于噪声以及分辨率等因素的影响,方格交点往往扩散为由若干像素点组成的点阵,这给特征点的高精度检测带来很大的困难。本文分析了现有特征点检测算法的不足,提出了一种新的基于棋盘格图像结构特征的特征点检测算法。该算法巧妙地利用棋盘格图像的像素点相对于方格交点对称、相对于方格交线反对称这一特点,计算交点附近区域每一像素点的对称度和反对称度,并以此为依据来判定特征点的准确位置。实验结果表明,该算法精度高、计算简单,对噪声、透视、畸变等鲁棒性强,便于特征点检测的自动化处理,非常适合在相机标定、畸变校正中应用。