多投影显示墙的几何校正

随着大屏幕拼接技术的日益发展,多投影显示墙的几何校正成为备受关注的研究课题．在分析多投影显示墙几何校正中关键技术的基础上,提出了一种健壮的校正图案,并通过处理数码相机拍摄的该图案信息,提出一种高精度的平面幕几何校正算法;然后根据双目视觉的立体显示原理,将上述平面幕校正方案推广到立体平面幕系统,给出一种新颖的立体平面幕几何校正方法．     

多投影显示系统结构光几何校正算法

针对带有非规则曲面显示墙的多投影显示系统的几何校正问题,提出一种基于结构光投影技术的自动非线性几何校正算法.该算法首先用结构光投影技术计算出每个投影机与显示墙的映射关系;其次使用相机拍摄显示墙上的经纬度点阵;最后通过提取拍摄的图像特征计算得到投影机帧缓存中每个像素点在全局坐标系下的经纬度值,并将其转换为纹理坐标,从而实现了非线性几何校正.模拟仿真实验和虚拟机场系统中的实际应用结果表明,文中算法能够有效地提高系统的几何校正精度,且无需进行相机的标定和具有显示墙解析式的先验知识,适用于任意光滑的曲面显示墙.     

多屏幕异形投影展示系统的技术研究

本文对多屏幕异形投影展示系统进行了初步研究，提出了一种用于多屏幕投影无缝拼接技术的软件解决方案，给出了一个多屏幕异形投影展示系统的实例，并通过该实例着重阐述了在该展示系统中所涉及的多机同步播放控制技术、画面实时变形校正技术和多屏画面的融合调节技术等关键技术。     

基于平面的便携式结构光系统柔性标定方法

对于便携式结构光系统, 该系统必须适合方便使用. 因此, 针对该系统的标定方法也必须采用方便且便宜的设备, 诸如具有两个或三个正交平面或者需要额外固定措施的一些设备则不宜采用. 同时针对快速三维获取的目的, 应该采用估计便携式结构光系统投影矩阵的方法. 本文针对便携式结构光系统的上述应用需求, 提出了一种基于平面的便携式结构光系统柔性标定方法. 该方法需要一个标定模板和一个参考模板. 标定模板被固定在一个平面上, 而参考模板则通过LCD投影仪被投射到该平面上. 通过交比和极几何约束, 可以获得分别对投影仪和相机的世界坐标系和图像坐标系的点对应坐标. 通过这些点对应坐标, 即可完成整个系统的标定. 实验结果表明该方法具有很高的准确性和鲁棒性．     

多投影仪无缝拼接显示中的颜色校正技术比较研究

基于多投影仪的无缝拼接显示是对图形、图像、视频等进行大范围、高分辨率显示的一种有效实现方式。多投影仪无缝拼接显示的一个关键是解决颜色失调问题,而现有的颜色失调原因的分析结果可归纳为投影仪输出颜色的变化特性和投影屏幕与投影环境的影响两个方面。近年来,为解决该问题已提出了多种颜色校正技术,而根据解决颜色失调问题的原理和实现方法的不同,这些技术可分为基于边缘融合的校正技术、基于单一投影光源的校正技术和基于颜色/亮度输出匹配的校正技术3类,并对这3类技术在无缝拼接显示效果、可维护性和可扩展性等方面的优缺点进行了较详细分析,该领域下一步的研究将会朝着兼顾不同投影机类型、不同形状和反射特性的投影屏幕和考虑运动中观察者的实时颜色校正方向发展。     

大规模立体显示墙系统的构建

从硬件选择、几何校正、边缘融合、颜色校正和软件环境等5方面系统地研究了构建大规模立体显示墙系统的关键技术.采用并行绘制技术和基于计算机视觉的自动校正,由Linux集群驱动多台普通投影仪拼接成一个统一的高分辨率、大规模的被动立体显示系统.     

一种反射折射摄像机的简易标定方法

Central catadioptric cameras are widely used in virtual reality and robot navigation, and the camera calibration is a prerequisite for these applications. In this paper, we propose an easy calibration method for central catadioptric cameras with a 2D calibration pattern. Firstly, the bounding ellipse of the catadioptric image and field of view (FOV) are used to obtain the initial estimation of the intrinsic parameters. Then, the explicit relationship between the central catadioptric and the pinhole model is used to initialize the extrinsic parameters. Finally, the intrinsic and extrinsic parameters are refined by nonlinear optimization. The proposed method does not need any fitting of partial visible conic, and the projected images of 2D calibration pattern can easily cover the whole image, so our method is easy and robust. Experiments with simulated data as well as real images show the satisfactory performance of our proposed calibration method.     

一种反射折射摄像机的简易标定方法

Central catadioptric cameras are widely used in virtual reality and robot navigation,and the camera calibration is a prerequisite for these applications.In this paper,we propose an easy calibration method for central catadioptric cameras with a 2D calibration pattern.Firstly,the bounding ellipse of the catadioptric image and field of view (FOV) are used to obtain the initial estimation of the intrinsic parameters.Then,the explicit relationship between the central catadioptric and the pinhole model is used to initialize the extrinsic parameters.Finally,the intrinsic and extrinsic parameters are refined by nonlinear optimization.The proposed method does not need any fitting of partial visible conic,and the projected images of 2D calibration pattern can easily cover the whole image,so our method is easy and robust.Experiments with simulated data as well as real images show the satisfactory performance of our proposed calibration method.     

双PTZ摄像机系统的标定

在视频监控领域,PTZ(Pan/Tilt/Zoom)摄像机因为其具有可变视角和可变焦能力,已经越来越多的被采用,而且用两个PTZ摄像机组成一个视觉系统具有可以同时获取全景图像、近景高分辨率图像以及场景深度信息等优势,虽然目前关于双PTZ视觉系统的研究还比较少,但其应用潜力很大。对双PTZ摄像机系统进行标定的目的之一是辅助两个镜头之间的配准,进而方便立体匹配等。两个摄像机之间公共坐标系的选择是标定问题种的一个关键。针对这一问题提出了一种球面校正公共坐标系,并研究了其标定问题。众所周知,传统的多目镜头标定主要针对静止镜头,而且一般是通过事先估计摄像机的架设位置或者利用标定物来计算摄像机之间的关系,但此类标定方法无法直接解决上述问题。为了更好地进行标定,在此提出了一种利用多组基础矩阵的方法进行自动估计的标定方法,该方法不需要标定物,而只与镜头架设方式有关,且不受摄像机PTZ参数改变影响。实验结果表明,该方法具有方便和实用性。     

一种新的基于圆环点的摄像机自标定方法

提出了一种基于圆环点的新的摄像机自标定方法.该方法仅要求摄像机在3个(或3个以上)不同方位摄取一个含有若干条直径的圆的图像,即可线性求解全部摄像机内参数.该方法原理简单,完全摆脱了匹配问题,也无须知道任何物理度量.整个定标过程不需要人的干预,可以自动进行,非常适合非视觉专业人员使用.模拟和真实图像实验表明,该方法精确度较高,鲁棒性较强,有一定的实用性.     

用于交会测量的摄像机标定系统设计

介绍了一种简易的摄像机立体标定系统的设计方案,主要应用于多CCD交会测量技术中,可以完成单个摄像机的标定、多个摄像机之间的立体标定和标定精度评估等功能.建立了包含透镜径向畸变和切向畸变的摄像机成像模型,采用两步法求解摄像机参数,最后通过交会测量得到的多个棋盘格的边长与实际边长的误差量来衡量摄像机标定的精度.该系统不要求使用者具有专业的3D几何知识,速度快,成本低,而且可以达到很高的精度.     

Accurate Camera Calibration from Multi-View Stereo and Bundle Adjustment

The advent of high-resolution digital cameras and sophisticated multi-view stereo algorithms offers the promise of unprecedented geometric fidelity in image-based modeling tasks, but it also puts unprecedented demands on camera calibration to fulfill these promises. This paper presents a novel approach to camera calibration where top-down information from rough camera parameter estimates and the output of a multi-view-stereo system on scaled-down input images is used to effectively guide the search for additional image correspondences and significantly improve camera calibration parameters using a standard bundle adjustment algorithm (Lourakis and Argyros 2008). The proposed method has been tested on six real datasets including objects without salient features for which image correspondences cannot be found in a purely bottom-up fashion, and objects with high curvature and thin structures that are lost in visual hull construction even with small errors in camera parameters. Three different methods have been used to qualitatively assess the improvements of the camera parameters. The implementation of the proposed algorithm is publicly available at Furukawa and Ponce (2008b).     

基于共面圆的距离传感器与相机的相对位姿标定

近年来, 距离传感器与摄像机的组合系统标定在无人车环境感知中得到了广泛的研究与应用, 其中基于平面特征的方法简单易行而被广泛采用. 然而, 目前多数方法基于点匹配进行, 易错且鲁棒性较低. 本文提出了一种基于共面圆的距离传感器与相机的组合系统相对位姿估计方法. 该方法使用含有两个共面圆的标定板, 可以获取相机与标定板间的位姿, 以及距离传感器与标定板间的位姿. 此外, 移动标定板获取多组数据, 根据计算得到两个共面圆的圆心在距离传感器和相机下的坐标, 优化重投影误差与3D对应点之间的误差, 得到距离传感器与相机之间的位姿关系. 该方法不需要进行特征点的匹配, 利用射影不变性来获取相机与三维距离传感器的位姿. 仿真实验与真实数据实验结果表明, 本方法对噪声有较强的鲁棒性, 得到了精确的结果.     

摄像机标定系统的设计

为了解决摄像机在视觉测量中的应用这一问题,必须实现摄像机的高精度标定,设计了摄像机标定系统。首先,从摄像机标定技术的基础理论研究出发,对摄像机标定技术的原理和所采用的张正友标定法的基本原理进行了分析总结。然后,利用Matlab 标定工具箱和一张8x12,正方形边长为26mm的黑白棋盘格,对设计的摄像机系统进行标定。最后,分析了标定系统中的误差,对该系统的设计进行验证。实验结果表明：摄像机的主点坐标误差为：[-0.01186;0.03393];摄像机外部参数标定像素误差达到[0.22981; 0.16846]。基本满足视觉测量的稳定可靠、精度高、抗干扰能力强、可移植性强等要求,为后续应用到视觉测量中奠定了基础。     

五自由度立体视觉平台中摄像机的标定

文章从立体视觉与机器人控制集成的角度出发,建立了一个主动立体视觉跟踪和定位系统,用于柔性装配线中装配零件的运动跟踪和装配工位的精确定位。该系统采用基于平面正方形的摄像机标定方法,该方法要求摄像机在三个(或三个以上)不同的位置摄取一个标准的正方形的图像,经过图像处理找到正方形的四个顶点在图像上的坐标,通过计算就可以线性求解摄像机全部内外参数。该方法简单易懂,非常适合于摄像机内外参数频繁标定的场合,计算速度快、所需设备简单、实用性好。文章的最后,给出了使用文中提出方法进行标定的实验结果,说明了该方法的有效性。     

摄像机标定系统的设计与实现

系统采用的是直接标定摄像机内部参数的算法，算法借助于标定参照物直接计算摄像机的内参数。整个系统是在VC++环境下设计并实现的，并借助了IPL和OpenCV的帮助，只要输入标定物的图像，系统就可以迅速而又准确地输出摄像机内参数的结果。通过3D重构实验证明了该系统的有效性。相对于MATLAB实现方式，该系统使用更加方便、快捷。     

基于Matlab的摄像机标定系统的设计与实现

考虑二阶径向畸变和切向畸变建立摄像机的非线性模型,在两步法的基础上,实现了单个摄像机标定和两摄像机间的立体标定,并在Matlab环境下进行编程实现,给出了标定系统的具体实现方法和流程。该系统使用方便、速度快、成本低,具有较高的标定精度。     

基于影子的乒乓球机器人单目视觉系统标定

视觉系统的场景标定问题是乒乓球机器人研究中要解决的首要任务。针对传统的双目视觉方案中图像处理运算量大、成本高、高速同步采集实现较为困难的缺点,探索了一种单目摄像机下的基于影子辅助成像的视觉标定方法。从单目摄像机模型出发,简化立体映射为平面映射,利用视觉场景中灯光、乒乓球和影子之间的几何关系,结合最小二乘法和最小误差估计,准确地计算视觉系统中灯与摄像机的位置,为图像识别和3维目标定位奠定基础。该方法既标定了摄像机的参数,同时也标定了辅助灯的参数,而且从平面图像坐标计算3维坐标过程简便,实验结果证明其具有较高的精度（<4 mm）,可应用于快速图像处理的场合（>60 fps）,有望成为一种低成本、便捷而有效的方法。     

双目CCD测距系统的高精度标定

为实现高精度的远距离被动测距,提出一种摄像机内、外参数以及双目CCD测距系统的标定方法.基于双目测距模型设计双目测距系统的机械结构,进行左右摄像机的单目标定,利用主点标定方法求出主点坐标,使用两步法线性求解摄像机的焦距、一阶径向畸变系数、旋转矩阵和平移向量,从而对高精度双目测距系统完成基线长、两摄像机光轴夹角和两像面相对位置的系统标定.实验结果表明,摄像机标定精度为0.582 6像素,双目测距系统的标定精度为0.208 mm,取得了较为理想的结果,此外,在300 m以内的目标实际测量精度高于0.28％,满足高精度双目测距的精度要求.     

3D显示技术的最新研究进展

介绍了三维显示技术的一些重要研究成果，重点介绍3D显示的最新研究成果——不需要立体眼镜的3D显示系统，详细阐述了这种显示技术的基本组成及原理，并详细介绍了以该技术为基础的多视图显示系统和头部跟踪显示系统的基本原理，最后展望了这种技术的广泛的应用前景。