基于两个正交一维物体的单幅图像相机标定

提出了一种利用两个正交一维物体构成"T"型靶标进行摄像机标定的新方法。该方法只需对"T"型靶标上已知坐标的5点投影一幅图像,然后根据柔性靶标原理计算出由虚点和标记点组成的共直线的4点,由射影变换同素性、接合性以及交比不变性标定出镜头的一阶径向畸变参数。利用已知畸变参数对图像进行畸变校正,然后由基于两个正交一维物体坐标变换的方法即可标定出相机的内外参数。该方法线性求解镜头畸变参数,避免了传统方法非线性迭代优化过程中产生的参数耦合现象。实验表明,不进行镜头畸变校正则相机标定精度随着图像噪声的增加呈不稳定状态;进行畸变校正后对简单标定计算的初始值进行优化得到稳定的高精度标定结果。整个实验设备简单,操作方便,只需一幅图像即可实现镜头畸变和相机内外参数的标定,可以达到实时的效果。     

基于消隐点几何特性的摄像机自标定方法

基于正交的两组平行直线形成的消隐点的几何特性,提出了一种摄像机内外参数的自标定方法。该方法利用连接光心与消隐点向量的正交性质,建立关于相机内参数的约束方程,并给出了约束方程的线性解法;针对现有自标定方法未能标定畸变系数的现状,提出了一种考虑畸变的非线性最优化算法,该算法以线性求解得到的内参数为初值,利用非线性单纯型法寻优标定畸变;建立消隐点坐标系,给出了摄像机外参数的求解算法。所给出的自标定方法不需要知道空间点的精确坐标,具有易于实现、精度高和稳健性好的优点。     

基于共线向量与平面单应性的双目相机标定方法

现有双目相机标定的方法是通过矩阵变换求得各个相机间的旋转平移关系,再通过优化求得最终参数。非线性优化步骤多,相机内外参数与镜头畸变存在耦合,时间花费较大。提出一种畸变矫正与平面单应性矩阵结合的双目相机标定方法。根据三维空间直线投影到像平面仍然是直线的法则,对于无畸变的图像,直线上任意两点所构成的向量的方向相同时向量夹角应为零。基于此特征求解双目相机的畸变系数,再通过平面单应矩阵构造测量矩阵,然后通过矩阵分解求得相机内、外参的初值,最终通过非线性优化求得双目相机的各个参数。仿真和实验结果证明,该方法稳定性高,精度与传统标定方法的精度相当,且计算时间短,标定效率优于传统标定方法。     

基于直线特征的摄像机标定方法研究

提出了一种基于直线特征的求解摄像机内外方位参数的方法。首先利用径向平行约束RAC求解大部分的外方位参数,包括旋转矩阵R、平移分量tx和ty,然后再引入畸变模型求解内方位参数以及平移分量tz。该方法的特点是采用共面点标定物,利用直线特征约束进行标定,标定内外方位参数只需要一副图像就可以完成。实验结果表明,该方法是一种精度较高的、简单实用的摄像机标定方法。     

光学透射式AR-HUD系统的标定方法研究

针对增强现实系统中的标定问题,提出了一种光学透射式平视显示系统标定方法.分析系统中各组成部分之间的关系,定义不同的坐标系.由于在标定时相机与光学显示系统会带来一定程度上的虚拟图像畸变,因此在建立模型时,将相机与光学显示部分的畸变考虑进去,并进行校正.利用非线性回归估计方法对模型求解,计算系统标定参数.这种结合光学显示图像畸变与相机成像畸变校正的标定方式,提高了光学透射式平视显示系统的标定精度.实验结果表明,本文标定算法的平均相对误差小于0.42%,基本满足系统对标定精度的要求.     

摄像机标定技术在活塞视觉检测与分选中的应用研究

在机器人视觉检测及自动化分捡中,准确地校正摄像机镜头畸变对获取物体精确图像及确定物体准确位置具有重要意义。采用了带有径向畸变的小孔摄像机模型及基于线段斜率的标定方法。在标定过程中,应用线性算法求解出了镜头的径向畸变系数。实验表明,采用的标定方法简捷有效,其标定结果能够满足研究需要。     

一种改进的基于直线特征的非量测畸变校正方法

在大型结构件的损伤监测过程中,摄像机镜头畸变往往引起成像畸变,如果直接利用畸变图像进行标定、测量,将引起较大误差,降低损伤监测精度。为了有效地校正成像畸变,提出一种改进的基于直线特征的非量测畸变校正方法。分析实际测量中成像畸变的像差模型;直接利用场景中存在的直线特征,得到带权重因子的直线射影不变约束关系和三点近似共线约束关系,并建立两组畸变校正约束方程求解畸变系数;通过实验验证提出方法的可行性和有效性。校正结果表明,相比不带权重的直线特征标定方法,提出方法优化结果的均方根误差精度提高了0.21pixel。     

大尺寸视觉测量系统在线标定的新方法

提出了一种新的基于视场边缘距离相对约束条件的摄像机标定方法,并用于大尺寸测量中摄像机的标定,该方法在标定摄像机内外方位参数的同时也完成了成像畸变的校正,将标定结果用于测量,在4×4×1m3的测量视场内,其相对精度达到1/2000,与传统标定方法相比,该标定方法灵活性高,更加适用于测量视场较大的情况。     

大视场短焦距镜头CCD摄像系统的畸变校正

从光学测量角度出发,结合计算机视觉中的摄像机标定方法,解决了大视场短焦距镜头CCD摄像系统的畸变校正问题。与摄像机标定不同,畸变校正中仅标定内部参数,外部参数作为已知条件。采用线性畸变模型,由最小二乘法解线性方程组得到摄像系统畸变模型的畸变系数。介绍了数字图像中像素间距和光学中心的标定方法。通过比较由标定参数得到的畸变图像和摄像机采集的畸变图像对实验标定精度进行评定,实验结果表明边缘视场(112°)的标定精度达到了0 75%。     

线阵相机标定方法综述

在基于相机的众多应用场合中,对相机内外参数与镜头畸变参数的标定是关键环节,确定其标定过程的简易操作及标定结果的精度至关重要。与面阵相机相比,线阵相机的标定过程较为复杂。介绍了适合线阵相机的成像几何模型和镜头畸变模型,总结了线阵相机标定的一般流程,归纳分析了文献中基于静态成像和动态扫描成像的标定方法,并对其特点作出了简要评价。     

基于两步标定法的稳定、高精度条纹投影三维轮廓重建北大核心CSCD

在传统的条纹投影轮廓术(FPP)重建算法中,通常倾向于简化校准模型以提高数值稳定性。但是简化后的校准模型难以有效地补偿FPP系统中照相机和投影仪的镜头畸变,结果不能保证FPP的测量精度。提出了一种两步标定法,依次执行镜头畸变补偿和系统标定,通过使用相机和投影仪的标定参数来校正输入变量的值,实现镜头畸变的有效补偿,同时给出形式简洁但精度更高的测量模型进行物体三维轮廓重建。实验结果验证了方法的有效性和实用性。     

一种基于模型采样的镀膜双镜头多光谱相机成像畸变校正方法

针对传统畸变校正方法无法完成镀膜双镜头多光谱相机影像畸变校正的问题,提出了一种基于数字畸变模型采样的单波段影像畸变校正方法。采用多片后方交会完成相机检校得到各类参数,建立起原始影像的数字畸变模型;对原始数字畸变模型采样得到各波段数字畸变模型;利用各波段数字畸变模型完成对应波段影像畸变的校正。实验结果表明,数字畸变模型采样法能够有效解决镀膜双镜头多光谱相机单波段影像畸变的校正问题,校正精度较高;通过进一步实验证明,经畸变校正后的单波段影像配准误差达到亚像素级,数据可用性高。     

基于矩形的摄像机自标定几何方法

基于矩形两组对边的消隐点特性和隐含的长宽比信息,提出了一种新的摄像机自标定几何方法。该方法仅依据同一个矩形的两次或三次成像,即可在摄像机传感器特性已知或未知时标定摄像机内参数并辨识矩形长宽比。利用空间中有限距离点与同一无穷远点的连线相互平行和完全四边形的调和分割特性,以及被多次成像的矩形长宽比相同的特点,建立了摄像机内参数约束方程。通过建立与直线段成像相关的代价函数,提出了畸变参数寻优与线性内参数标定相迭代的畸变校正方法,可获得与摄像机无畸变情况下相当的自标定精度。在确定矩形任意两个顶点坐标的情况下,即可求解摄像机所有外参数。仿真实验表明,该标定算法收敛快速,对图像噪声不敏感。实际图像实验表明,与传统平面靶标法相比,该方法不但减少了预知条件,而且提高了标定精度和效率。     

CCD摄像机图像中心两种标定方法的应用研究

应用两种方法对CCD摄像机的图像中心进行标定;其中直接光学方法根据因镜头畸变造成的像素点在像面水平和垂直两个方向上分布的对称性得到图像中心;基于镜头畸变的透视投影方法利用具有精确定位点阵的平面模板及其在不同方位所成图像,标定出摄像机的内外参量,其中包含图像中心.标定过程考虑了两种主要的镜头畸变.针对某型摄像机及镜头,试验得出关于两种方法的适用性和优缺点,并验证了后一种方法的强收敛性.     

CCD摄像机图像中心两种标定方法的应用研究

应用两种方法对CCD摄像机的图像中心进行标定;其中直接光学方法根据因镜头畸变造成的像素点在像面水平和垂直两个方向上分布的对称性得到图像中心;基于镜头畸变的透视投影方法利用具有精确定位点阵的平面模板及其在不同方位所成图像,标定出摄像机的内外参量,其中包含图像中心.标定过程考虑了两种主要的镜头畸变.针对某型摄像机及镜头,试验得出关于两种方法的适用性和优缺点,并验证了后一种方法的强收敛性.     

航空变焦距镜头非线性畸变快速校正方法EI北大核心CSCD

针对航空变焦距镜头的非线性畸变随焦距变化而变化的问题,提出一种地面离线标定和机上在线校正相结合的快速校正方法。利用单参数除式模型校正镜头畸变,根据模板图像中共线点的投影不变性,采用变步长优化搜索方法求解出若干离散焦距下镜头的畸变系数和畸变中心坐标,分析了畸变参数随焦距变化的规律,建立了畸变参数与焦距之间的经验公式。在飞行实验中,将实际工作焦距值代入经验公式得到相应畸变参数对实景图像进行自动校正。对模板图像与实景图像的校正结果表明,该方法能有效校正变焦距镜头的非线性畸变,对3幅不同焦距下的720 pixel×576 pixel模板图像校正平均均方差约为2.68 pixel,平均校正时间约为4.82 s。该方法具有效率高,便于自动化实现和工程应用的优点。     

大视场光电测量系统广角相机标定方法研究

在大视场光电测量系统中一般会采用广角镜头,这会导致获得的测量图像存在严重的畸变问题。为了对这一类大畸变相机进行精确标定,可以通过径向畸变除式模型以及角点亚像素坐标提取方法,首先求解出图像畸变中心坐标及畸变参数,然后利用二维平面棋盘格标志点与图像点的对应关系求解出单应性矩阵,再根据单应性矩阵进一步求解出相机内外参数。求解出相关参数后,对求解出的参数利用Levenberg-Marquardt法进行迭代优化,再在迭代优化的基础上根据3σ法则对重投影误差数据进行坏点剔除,然后对剔除坏点之后的坐标数据重新进行标定,直至所有数据都符合要求,最终可以实现大视场畸变图像的高精度校正。为了验证所提方法的有效性,进行了仿真图像及实际图像的标定实验,结果显示,本方法能适当提高标定精度,在实际实验中均方重投影误差平均值减小了0.0103个像素点,相当于提升了0.7%的校正误差精度。     

航空变焦距镜头非线性畸变快速校正方法

针对航空变焦距镜头的非线性畸变随焦距变化而变化的问题,提出一种地面离线标定和机上在线校正相结合的快速校正方法。利用单参数除式模型校正镜头畸变,根据模板图像中共线点的投影不变性,采用变步长优化搜索方法求解出若干离散焦距下镜头的畸变系数和畸变中心坐标,分析了畸变参数随焦距变化的规律,建立了畸变参数与焦距之间的经验公式。在飞行实验中,将实际工作焦距值代入经验公式得到相应畸变参数对实景图像进行自动校正。对模板图像与实景图像的校正结果表明,该方法能有效校正变焦距镜头的非线性畸变,对3幅不同焦距下的720 pixel×576 pixel模板图像校正平均均方差约为2.68 pixel,平均校正时间约为4.82 s。该方法具有效率高,便于自动化实现和工程应用的优点。     

基于合作目标姿态测量的新型摄像机校准方法

针对在姿态测量中摄像机成像的复杂畸变问题,提出了一种新型的摄像机校准方法。该方法不需要高精度的标定参照物,只需要利用标定靶标间的相互约束关系建立摄像机内参数与靶标特征的约束方程,从而线性求解摄像机内参数。通过非线性优化方法优化摄像机内参数,完成摄像机的标定。仿真和实验结果表明,所提出的算法对图像噪声不敏感。测量精度和可靠性都得到有效的改善,精度可达0.03pixel,说明该算法在合作目标的姿态测量中具有方法易于实现、测量精度高、可靠的优点。     

条纹投影相位高度转换映射模型及其标定方法

为了提高条纹投影三维(3D)测量系统的测量速度和准确度,提出了一种改进的相位高度转换映射模型。通过建立虚拟相机坐标系以及分析条纹信息在投射器坐标系与相机坐标系之间的转换关系,在相机坐标系中建立了从相位到高度的一一映射模型,并在映射模型中校正了相机镜头的畸变。该模型结构简单,便于结合查表(LUT)法使用。应用查表法后,模型算法复杂度极低,可以应用在高速测量中。同时,提出了一种针对映射模型的标定方法,并在相机标定过程中利用逆向投影优化过程对相机的参数进行迭代优化。标定方法简单高效,不需要参考平面,且对系统中的相机和投射器的相对位姿没有严格的要求。实验结果表明所提映射模型及标定方法可以实现快速准确的三维测量。