基于逐步优化的摄像机阵列标定算法

摄像机标定是计算机视觉研究中由图像进行三维重建的重要步骤。本文提出了一种基于逐步优化的摄像机阵列标定方法,首先使用基于平面模板的方法求解出各个摄像机的内参数以及相对于模板的位置关系。然后选定一个摄像机作为参考摄像机,再逐步地标定出其余摄像机相对于参考摄像机的位置,最后得到所有的摄像机在同一个世界坐标系下的位置关系。标定过程简单,易于实现。实验结果表明,该方法是一种有效的摄像机阵列标定方法。     

新型三维视觉测量结构光平面标定方法

结构光平面标定是结构光三维视觉测量中的重要环节。传统的标定方法需要昂贵的设备,效率低下,步骤复杂。提出了一种新的三维视觉系统中结构光平面的标定方法。该方法仅使用一个简单的二维平面靶标,在保证靶标与结构光相交的前提下,靶标在摄像机可视范围内自由移动数个位置。对于移动到各个位置的靶标平面,分别建立对应的世界坐标系,并计算该世界坐标系与摄像机坐标系、图像坐标系的转换关系。通过处理算法,可以将每一个位置得到的结构光平面与靶标平面的交线方程统一到摄像机坐标系下。使用最小二乘法拟合多条交线可以标定出结构光平面在摄像机坐标系下的方程。实验证明该方法效率高,步骤简单,具有很好的通用性。     

一种基于共面圆的摄像机自标定算法

提出了一种基于自由移动平面圆靶标的摄像机标定算法,由摄像机拍摄自由移动平面圆靶标的多幅图像,利用欧氏空间中平面模板上的不变量作为约束,采用非线性优化技术估计摄像机的内部参数。该方法操作简单,具有较高的精度和较好的稳定性,且抗遮挡,无需进行特征匹配,适用于在线标定和自标定。仿真实验和真实图像实验结果均表明,该算法准确、可靠。     

基于正方形模板的摄像机自标定新方法

利用正方形模板的两组相互正交方向的消失点,本文提出了一种新的摄像机自标定方法.根据射影几何中的交比关系以及调和共轭性质,该方法只需拍摄三个不同方向的正方形模板图像来计算正方形平行边与对角线方向的消失点.利用消失点与光心的连线平行于该组平行直线的特性.摄像机所有的内部参数便可以线性地求解出来.实验结果表明.新方法标定精度高而可靠.使用起来简单而方便.     

基于多视点图像的摄像机自标定

摄像机标定技术是计算机视觉领域的一个关键技术,其中的自标定算法就是仅通过一系列的图像来计算摄像机的内参数.Kruppa 方程法不仅需要计算基础矩阵还要计算随着图像的不同而改变的外极点.Hartley 推导出的基于基础矩阵的简单形式,不需要计算外极点.根据这种形式将摄像机的自标定转化为数学上求代价函数最小化的问题.对于多视图像进行加权,其中的加权因子和计算的基础矩阵以及匹配点的准确性有关,进而构成联合的摄像机自标定算法.本文算法不需要计算变化的外极点,并通过遗传算法来实现其最优化问题,简单易行.实验结果表明了该算法的有效性,并可作为一种通用的标定工具,用于摄像机阵列的标定.     

基于彩色同心圆的投影仪标定算法

本文研究主动视觉系统中投影仪的平面标定方法。用固定的投影仪向画有青色同心圆的标定板上投影黄色与洋红色相间的棋盘格,用固定的摄像机采集若干幅标定板不同朝向的图像,对采集图像进行颜色通道过滤,得到投影仪标定所需的同心圆分量和棋盘格分量,结合摄像机投影仪图像之间的映射关系和同心圆的秩2约束来标定投影仪。此方法仅需用三幅图像,不仅可以标定出投影仪的所有内参数(包括倾斜参数),如果再一步深入,还可以标定出摄像机的内参数矩阵和主动视觉系统的外参数矩阵。实验结果表明本文的标定算法精度比较可观。     

基于平面模板的摄像机两步标定方法

摄像机标定是计算机视觉中的一个重要问题.基于平面模板的摄像机两步标定方法,该方法只要平面模板在摄像机前运动,并拍摄其不同位置的图像,标定中提取平面模板在每个位置获得图像的网格角点,建立每幅图像对应的单应性矩阵,第一步线性求解内外参数,第二步对线性结果进行非线性优化,实验结果表明该方法具有较高的精度,而且简单、有效、实用.     

基于单幅立方体图的摄像机内参数标定

从图像中物体的度量结构确定摄像机内参数是不可缺少的步骤。根据透视投影正交灭点的形成原理和摄像机线性标定原理,提出一种基于灭点的摄像机标定方法。该方法的靶标为立方体,只需要单幅图像所获得的正交灭点即可线性地求解摄像机的内参数。实验表明,该算法能准确、可靠地估计摄像机的内参数,并与实际情况吻合得较好。     

基于非线性模型的摄像机标定技术研究

摄像机标定的目的是确定摄像机的图像坐标系与物体空间中的三维参考坐标系之间的对应关系。研究非线性模型下摄像机标定两步法的算法实现,并提出用两步法在进行摄像机标定实验时对于算法初步进行的改进。即对于未标定图像在算法初步设定畸变系数初值来校正标定实验所提取的角点,通过实验标定摄像机参数并进行验证,实验表明可以降低重投影误差,使算法精度进一步提高。     

一种新的利用模板进行摄像机自标定的方法

提出了一种利用圆环点进行标定的新方法.它要求摄像机在至少三个不同的方位对模板进行拍摄,通过对模板图像的角点的提取,计算圆环点的图像坐标,从而可以线性求解出摄像机的全部内部参数,进而可以求取摄像机运动的外部参数.通过模拟及真实数据实验均证实了该方法简单、方便、精确度高,而且具有很强的鲁棒性.     

基于正交柱面成像相机的大尺寸三维坐标测量

提出了一种基于正交柱面成像相机的大尺寸三维坐标测量方法。正交柱面成像相机由一个正交柱面成像光学系统和两个正交放置的线阵CCD组成,它们分别被用来检测被测点的水平角和垂直角。一个相机决定了两个角度,两个相机交汇,即可实现被测点的三维坐标测量。所提出的方法在精密坐标测量特别是动态位置跟踪方面具有突出的优势。一个灵活的内参标定方法被用来标定正交柱面成像相机,内参标定后相机在水平方向和垂直方向角度测量误差的均值分别为1.85和2.16。另外,双相机的外参标定也被介绍,外参标定后系统的坐标测量精度优于0.52 mm。实验结果表明:所提出的三维坐标测量方法有效,具有良好的测量精度。     

网络摄像头的标定

摄像机定标是获取摄像机几何和光学参数的过程,也是获得摄像机在外部参考坐标系中的三维位置和面向.本文利用针孔模型对网络摄像头进行定标,该方法是基于标定物上已知参考点的三维坐标和参考点在图像上投影像素坐标之间对应关系,它分为两步,先利用线性模型对摄像机投影矩阵进行估计,然后基于投影矩阵分解出摄像机内外部参数.利用真实标定物图像进行实验和计算,得到较好的结果.     

一种新的深度传感器内部参数标定方法研究

针对双镜头深度传感器(以Kinect为例)出厂标 定参数精度不高的问题,提出一种新的标定方法。 对于Kinect 2.0深度镜头,利用空间线定长约束,通过间接平差方法求解待求参数;根据求 解参数,将深度图 像坐标转转换值Kinect坐标并将其与对应的彩色影像坐标点进行关联,基于中心投影方程标 定彩色镜头。实 验结果表明,本方法将深度影像点转换到Kinect坐标时精度优于2.5 mm,深度影像坐标转换至彩色影像坐标 时精度优于1pixel,高于Kinect微软开发包内置参数的计算精度,对一些需要较高参 数精度的应用,本文算法解算的参数更优。     

一种基于平面标靶的线结构光视觉传感器标定方法

提出了一种适合于现场的线结构光视觉传感器标定 方法。建立了标定的数学模型,设计了一种平面点阵标靶,提出了坐标映射方法。根据结构 光条纹特征点的图像坐标和对应在标靶坐标系下的坐标,以及 相机内参,计算出标靶坐标系到摄像机坐标系的转移矩阵,再由转移矩阵得到特征点在摄像 机坐标系下的 坐标;在视场范围内,平面标靶按不同位姿摆放多次,获取投射在标靶上的所有特征点,对 这些特征点进 行平面拟合,得到结构光平面在摄像机坐标系下的方程。对标定的精度进行了验证,实验表 明,本文方法标定 过程简单,精度较高,适合于结构光传感器的现场标定。     

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。     

基于光栅投影测量改进的类双目系统标定方法

系统标定是光栅投影测量系统中的关键一步。将投影仪看成相机的类双目系统标定方法具有操作简单、精度高、可靠性强的优势。在此系统标定方法的基础上,提出一种提高测量系统精度的系统标定方法。根据提取的标定板上圆标识的圆心坐标,利用计算机生成含有相对应十字标识的图像,用于相机标定,可避免圆标识轮廓对角点提取的影响,从而提高相机标定精度。同时,推导快速求取投影仪伽马的表达式用于相位校正,可建立投影仪像素与相机像素精确的对应关系,从而提高投影仪标定精度。结合投影仪和相机的标定结果,建立统一的世界坐标系完成整体系统的标定。实验结果表明:采用上述标定方法,可将投影仪和相机标定精度分别达到0.25 pixel和0.15 pixel;同时测量了一个长方体,精度达到0.142 7 mm。     

基于同心圆光栅和契形光栅的摄像机自标定方法

提出一种利用同心圆光栅和契形光栅作为标定模板,基于正交方向消失点摄像机自标定的新方法。新方法利用相移条纹相位提取精度高的特性来求零相位特征点,避免了传统标记点提取误差给标定结果带来的影响。要求摄像机至少从6个方位拍摄标靶,采用四步相移得到光栅的截断相位并求解零相位交点,计算消失点从而解算出摄像机的内参数。根据模拟实验得到影响消失点标定精度因素的分析结果,制作了含有7个周期的同心圆光栅和4个周期的契形光栅。实际测量实验中分别用光栅靶标和灰度同心圆靶标进行相机标定,对比重投影误差,结果证明新方法提高了基于消失点标定算法的精度和稳健性。     

基于单目视觉对地面特征点定位方法

为了解决机器人在室内导航定位的问题,本文提出基于单目视觉对地面特征点定位的新方法.为扩大摄像头的视野,本方法采用鱼眼摄像头,然后将鱼眼摄像头安装在小车底盘下面,实时校正鱼眼摄像头拍摄的图片.通过对摄像头进行标定得到其内外参数,进一步用新方法计算出摄像头安装在小车上的姿态角,建立平面成像模型得到世界坐标系与像素坐标系的对应关系.再进行RANSAC算法对地板的特征点和特征线进行提取,然后获得相关特征信息再经过逆透视变换算法变换到物理空间上,获取真实物理信息.实验结果表明利用该方法能够更精准获得摄像头与地板边缘线的相对位置信息,并且成本也低但定位精度高.     

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。      

An efficient coordinate frame calibration method for 3-D measurement by multiple camera systems

Extrinsic calibration or coordinate frame calibration of multiple cameras is a critical step for conducting three-dimensional measurement effectively from visual images. Based on the concept of relative world coordinate system, an efficient method for calibrating the coordinate frames for multiple cameras has been developed in this paper. Its basic idea is to compute the transformation matrices between cameras from their individual transformation matrices to a relative world coordinate system such that its absolute coordinate information is not required and methods for single camera calibration can be utilized. A solution procedure that separates rotational parameters from translation parameters of transformation matrices has been developed where the rotational parameters are obtained first by solving a set of nonlinear equations involving two Euler angular parameters, while the translational parameters are then calculated analytically. In addition, equations for calculating the depth information and matching lines in general cases have been presented. Finally, a detailed numerical investigation regarding the error and sensitivity analysis of the proposed calibration algorithms has been performed extensively.