稳定精确的摄像机标定方法

在Tsai两步法的基础上提出了一种更加稳定精确的摄像机标定方法。由于Tsai两步法中只考虑了摄像机镜头的径向畸变因素,所以为了提高摄像机的标定精度,在其基础上考虑了镜头的切向畸变情况。在求解摄像机参数的过程中,第一步同Tsai两步法采用最小二乘法求解线性方程得到外部参数,再利用最小二乘法求解关于畸变参数K1,K2,K3,K4的线性方程组,最终求得摄像机的内外所有参数。通过实验对该方法进行了验证。     

基于二维标定板的摄像机标定

当今摄像机的标定已然成为机器视觉领域研究的重点。在计算机获取图像并转换成数字信号实现三维欧式重建当中,摄像机的标定是非常关键的一步,采用2D共面激光打印标定板,基于Tsai模型两步标定法对摄像机进行标定。基于图像处理算法提取特征点坐标,然后对标定的初值进行多维无约束非线性优化,从而完成整个标定过程,并获得了对摄像机内外参数较为精确的求解。     

机器视觉中摄像机标定Tsai两步法的分析与改进

为提高摄像机标定精度,本文在分析Tsai两步标定法优缺点的基础上,提出了一种新的标定方法。该方法针对面阵CCD摄像机,建立新的综合畸变模型,并运用两步迭代法逐步逼近精确解,取消了Tsai两步法中对摄像机镜头只有径向畸变的限定,可用于多种复杂的镜头畸变情况。改进的方法只使用一平面标定板和单幅图象,操作简便,相比Tsai两步法中无法用平面标定板直接求解全部标定参数而言是一个突破。实验结果表明,改进方法速度快且精度较高,可广泛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。     

一种基于线性模型的机器人手眼标定新方法

针对基于传统手眼标定模型AX＝XB的标定问题,引入了由摄像机投影矩阵M构成的数学模型MY＝M'YB,并针对该模型提出了一种新解法.该方法运用矩阵直积和特征向量理论,将关于机器人手眼关系矩阵X的问题描述转换成关于关联矩阵y的线性方程,运用最小二乘法求得线性闭解.该方法消除了传统方法多次分解摄像机传感器系统的内外参数而引入的摄像机传感器系统的固有误差和随机误差的影响.实验表明该方法可以提高手眼系统标定精度.     

一种基于非量测畸变校正的摄像机标定方法

设计一种基于非量测畸变校正的摄像机标定方法.该方法利用单参数除式模型校正镜头畸变,根据直线透视投影保留同素性,通过拉凡格氏法（LM）优化标定出畸变模型系数和摄像机主点坐标,然后校正成像点,使其满足针孔模型映射关系.根据内参数的两个基本方程,线性求解剩余参数.实验表明,该方法在非量测标定过程具有较好的鲁棒性,且对比张正友标定方法,可在单幅标靶图像下进行标定,避免了模型内外参数耦合在一起,提高了标定效率.     

基于空间平行直线束的CCD摄像机内外参数标定

为提高计算机视觉检测中的摄像机标定算法的效率与稳定性,降低对标定设备的要求,提出了一种新的基于主动视觉的摄像机标定算法.在分析了空间平行直线束的中心投影规律的基础上标定摄像机内外参数.与以往方法不同,在标定过程中保持摄像机位置不动,通过控制标定模板沿具有直线边缘的物体作任意量值的平移运动来实现对摄像机内外参数的求解.利用焦线的直线约束对镜头畸变进行修正,有效地提高标定结果的精度.将内外参数标定分为3个独立的阶段分别进行,克服了整体求解过程中未知参数间的相关性影响.该方法原理简单,且不需要知道模板上的任何物理度量.模拟实验和真实图像实验结果表明了该方法的高精度和高稳定性.     

足球机器人全局视觉系统的快速标定方法

针对足球机器人全局视觉系统的特殊应用场景,提出了一种基于两步法简化标定模型的快速有效标定算法。利用近似欧拉角旋转矩阵建立摄像机标定模型,确定需要求取的摄像机内外参数,借助场地上现有的一些标志点作为靶标,对模型的相关参数进行分步求取初始值,并利用L-M优化算法对摄像机内外参数进行分步优化求取精确值。通过实验分别从标定误差和机器人动作实现效率两个方面与其他标定算法进行对比,验证了该算法具有较高的标定精度。实验表明,本算法的优点在于不用借助专门的标定靶标,即可快速有效完成相机标定,标定精度可达1mm,且标定过程简单易实现。     

基于改进麻雀搜索算法的摄像机标定优化方法

目前一些摄像机标定方法,比如DLT标定法、Tsai标定法和张正友标定法,都有着简单且易标定的优点,但也存在着标定精度低、鲁棒性差等缺点。为了有效地解决这些问题,在麻雀搜索算法的基础上考虑其与鸟群算法相结合,提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)对目标摄像机进行标定。首先,利用MATLAB对标定板进行预拍摄;其次,利用MATLAB软件中自带的标定工具箱对采集的图像进行预标定,得到初始的摄像机内外参数;然后,构建平均重投影误差的适应度函数,并用ISSA对构建的平均重投影误差的适应度函数进行优化,利用适应度函数的优化对内外部参数进行优化;最后,与基于麻雀搜索算法、天牛须搜索算法(BAS)的摄像机标定方法进行实验对比,发现基于ISSA、SSA和BAS的摄像机标定方法的平均重投影误差分别为0.002 9 pixel、0.004 9 pixel和0.003 7 pixel,说明ISSA算法相对于另外两个算法在标定精度上有着一定的提升,且稳定性与鲁棒性都有所提高。     

一种摄像机亚象素线性标定方法

提出了一种考虑径向畸变的摄像机线性标定方法。采用一个方格图样模板进行标定,先利用改进的Harris算子精确提取角点的亚象素坐标,通过预标定获得主点坐标;然后在考虑摄像机径向畸变的情况下建立摄像机模型,并求解摄像机内外参数。实验及误差分析表明:该标定方法具有较高的精度和较好的实时性。     

基于自由运动一维标定物的多摄像机参数标定方法与实验

一维标定方法易于实现且标定效率高,为了克服现有一维标定方法的一些不足,本文提出一种用一维标定物标定多摄像机内外参数的方法,首先进行两两标定,在此过程中,假定主点坐标近似已知而仅考虑畸变、焦距、旋转和平移等参数,接着利用基本矩阵及一维标定物上特征点之间的几何约束,估计两摄像机的内外参数,两两标定完成后,采用Dijkstra最短路径法和捆绑调整对多摄像机系统进行全局标定(含主点坐标),仿真和真实实验表明本文的方法是切实有效的.