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针对未标定相机的位姿估计问题,提出了一种焦距和位姿同时迭代的高精度位姿估计算法。现有的未标定相机的位姿估计算法是焦距和相机位姿单独求解,焦距估计精度较差。提出的算法首先通过现有算法得到相机焦距和位姿的初始参数;然后在正交迭代的基础上推导了焦距和位姿最小化函数,将焦距和位姿同时作为初始值进行迭代计算;最后得到高精度的焦距和位姿参数。仿真实验表明提出的算法在点数为10,噪声标准差为2的情况下,角度相对误差小于1%,平移相对误差小于4%,焦距相对误差小于3%;真实实验表明提出的算法与棋盘标定方法的精度相当。与现有算法相比,能够对未标定相机进行高精度的焦距和位姿估计。 相似文献
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折反射全向相机镜面位姿的自标定方法 总被引:2,自引:1,他引:1
在已知镜面和透视相机参数的情况下,提出一种不需要任何其他标定物的折反射全向相机镜面位姿的自标定算法,只需要折反射相机采集任意一幅图像即可估计出反射镜面与透视相机之间的旋转和平移。利用镜面外边缘所成的像,通过平面圆位姿估算方法获得两个候选位姿;再利用透视相机镜头边缘的成像,同时进行镜头边缘参数估计和镜面位姿选择。该标定方法操作简单,精度高,适用于非单视点相机的标定。仿真和真图实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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针对机器人大范围位姿精准测量问题,提出一种大视场位姿测量的变焦测量方法。利用变焦图像匹配点的单应矩阵进行变焦内参动态计算,根据变焦前后靶标位姿求解相机坐标系变换,给出与变焦参数相关的PnP算法,考虑畸变后进行参数优化,并提出缩放和对焦两步变焦控制策略。提出一种基于图像模板的靶标板位姿测量算法,在靶标可视姿态均能稳定检测并区分标志点。对变焦测量系统进行误差测量实验和大场景跟踪实验,结果表明,不同变焦参数下均具有较高的单点测量精度,平均位置精度最高21.8μm,在400~1600 mm范围误差0.09mm,精度较高,使用的变焦相机可实现178.7461~9022.31mm测量。该方法实现了相机活动范围受限而测量范围可拓展的位姿测量。 相似文献
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基于共线向量与平面单应性的双目相机标定方法 总被引:1,自引:0,他引:1
《光学学报》2017,(11)
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。 相似文献
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基于天文观测的相机标定及姿态测量技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为利用相机进行天文观测以实现高精度的相机姿态测量,必须先对相机参数进行精确标定。针对传统相机标定方法工作距离有限的问题,提出了以恒星为控制点的相机标定方法,根据球面天文学方法计算观测时刻控制点的世界坐标,利用摄像测量原理建立了恒星观测模型,求解相机的内外参数并分析了误差因素。实验结果表明,该标定方法在不依赖于精密、复杂的外部设备情况下可达到较高精度,并具有较强的抗噪声能力。将标定结果用于天文观测并求解相机姿态,航向角和俯仰角的解算重复性优于10″,能够满足高精度姿态测量的需求。该方法可进一步推广应用于星敏感器的标定。 相似文献
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《光学学报》2016,(12)
双目视觉作为一种非接触三维(3D)测量技术,其位姿标定结果的好坏将直接影响3D物体测量的精度。基于迭代最近点(ICP)算法获得两组点集之间平移和旋转参数的原理,提出了一种在传统双目位姿标定结果的基础上补偿双目标定矩阵改善精度的方法。介绍了摄像机模型、双目视觉测量模型和ICP算法的基本思想。用双目摄像机标定的外参数和相同的靶标坐标系获得双目视觉位姿矩阵,在此提出基于ICP算法获得两组点集的旋转平移矩阵补偿双目位姿矩阵的方法,以及相应的靶标角点坐标投影误差分析模型。双目摄像机采集9组5×7个角点的靶标标定图像,应用ICP算法补偿双目位姿矩阵,并采用误差模型对9组标定结果进行了分析,双目结构光标定改进实验结果表明,应用ICP算法补偿双目标定模型能显著地提高双目标定的精度。 相似文献
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针对单目机器人在运动过程中,相邻关键帧之间基线过短造成的相机相对位姿无法恢复的问题,提出了一种利用已知特定参照物迭代优化本质矩阵,从而快速分解出机器人相对位姿的方法。该方法首先利用已知特定参照信息获取本质矩阵估计值,然后通过相邻关键帧之间匹配的特征点组和本质矩阵估计值对本质矩阵迭代优化,最后通过本质矩阵的约束关系求得平移向量估计值,利用基于李群的姿态表示得到旋转矩阵估计值,并进一步优化得到唯一解。该方法避免了由于基线过短而无法恢复相机相对位姿的弊端。实验结果表明,该方法可快速解算并优化机器人相对位姿关系,且相对位移估计绝对误差小于0.03 m,优于传统方法。 相似文献
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《光学学报》2016,(1)
为了提高大视场、远距离的双目摄像机标定精度,提出一种基于位姿约束的摄像机标定算法。该方法利用双目摄像机之间的三维位姿关系是刚体变换这一属性,标定出左、右摄像机相对位姿的外部参数。利用相对位姿为约束条件求取摄像机的初始内部参数,剔除较大的重投影误差值对应的标定图像组,重复迭代直至重投影误差平均值小于指定值,得到多个待优化的摄像机内部参数。再将最后标定图像组的角点坐标、待优化的摄像机内部参数和相应的外部参数,建立一个以角点三维重构坐标值与实际设定角点三维坐标值的模均值为最小的目标函数,求解出双目摄像机标定参数的最优解。该方法很好地解决了误差大的标定图像造成的影响,且充分利用了双目摄像机之间的位姿约束关系。通过仿真和标定实验可以看出,本文方法可以实现大视场双目摄像机的高精度标定。 相似文献
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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。 相似文献
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多自由度双目立体视觉系统可以解决传统双目立体视觉视场区域小的问题。避免双目摄像机每转动一个角度都需要重新标定外参数,提出了一种基于转轴参数的标定方法。只需标定出初始位置时双目摄像机的内外参数,使摄像机绕转轴旋转,根据单应性原理测量摄像机与标定模板的位姿关系,确定转轴方向矢量与轴上点坐标。最终利用Rodrigues旋转矩阵确定旋转已知角度后双目摄像机的外参数,实现多自由度双目系统的标定。实验结果表明,提出的方法能准确测量转轴参数,完成多自由度双目立体视觉系统的快速标定,提高系统的工作效率。 相似文献
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《光学学报》2018,(11)
提出一种在变量投影框架下的多点透视问题求解算法。多点透视问题是确定相机旋转与平移参数的基础问题,广泛应用于计算机视觉、摄影测量、机器人、空间交会以及虚拟现实等场合。相机的旋转与平移参数在变量投影的框架下被分开估计。首先,将平移参数固定,根据Wahba问题的解法求解出最优旋转矩阵;然后,应用奇异值分解导数的计算公式计算当前最优旋转矩阵对平移参数的导数,并由此计算出代价函数对平移参数的导数;最后,针对平移参数,采用Levenberg-Marquardt算法迭代优化代价函数,直到精度满足要求。实验结果证明,本文算法不仅误差较小,计算效率较高,而且具有较大的收敛域。 相似文献
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多目相机用于三维重建能够提升精度,克服遮挡,可多方位获取目标的三维位置。为了更准确地恢复目标在空间中的分布情况,介绍了一种汇聚式四目相机三维重建系统。设计和搭建了围绕目标场景均匀分布四相机的重建平台,立体标定出相邻相机的相对位姿后,借助坐标系变换,获取每个相机在统一坐标系中的位置和姿态,并用传递次数最多的机位进行检验。检验结果表明,测量出的位姿与经过传递推导的位姿一致。对66×65阵列的棋盘标靶进行重建,在45 mm范围内最大相对误差为0.061%;与拟合结果相比较,均方根误差为0.319 3μm。使用金属块进行重建实验,能够通过其顶点恢复出形貌。实验结果表明,该装置能够用于高精度抗遮挡的三维重建系统中。 相似文献
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为了解决三线阵CCD空间目标位姿测量的精度问题,提出一种高精度位姿解算方法。该算法将所有线阵CCD相机的坐标系进行统一化处理。通过建立一个新的误差评价函数,运用改进的正交迭代算法求解位姿参数,并进行非线性优化。仿真和实际测量结果表明,该算法有效避免了因数据恶化或初值选取等因素造成的不收敛或收敛差的问题。与传统算法相比,该算法测量精度和抗噪特性均得到有效改善,计算效率提高了4.6倍,实际测量的6个自由度的最大相对误差为0.71%。该测量系统可实现对空间目标的高精度实时测量,且具有安装方便、应用范围广等优点。 相似文献
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基于直线的射影不变性和极线约束标定摄像机参数 总被引:1,自引:1,他引:0
提出一种用图像对标定摄像机参数的新方法。传统自标定方法需要先由图像特征计算基础矩阵,该方法则是从图像中提取一组未知长度和长度比的平行直线,以图像中心坐标为主点初值,利用直线的射影不变性先求得摄像机焦距、旋转矩阵和平移向量的初值;再由图像对固有的极线约束来优化摄像机的参数,从而得到高精度的主点、焦距、旋转矩阵和平移向量。使用该方法对图像目标进行三维重建,仿真实验表明:该方法对场景要求较少,原理简单,方法易行,标定摄像机参数精度较高。 相似文献