基于共线向量的非量测镜头畸变校正

针对传统摄像机标定算法中摄像机内外参数与镜头畸变之间存在耦合,提出了一种将镜头畸变从摄像机参数中分离出来单独求解的算法。算法基于"三维空间中的直线经过遵循透视模型的相机投影,在相机平面上仍是直线"这一基本属性。对于无畸变图像,直线上任意两特征点构成的共线向量外积应为零向量。利用非线性优化方法求解畸变参数,讨论了畸变中心与畸变系数之间的耦合性。设计了一种畸变校正效果评估方法,证明了结果的正确性。完成畸变校正后,摄像机的内外参数可线性求解。实验表明,该方法仅需一张图片即可完成所有摄像机参数的求解,提高了标定效率,且稳定度高,精度与传统标定方法相当。     

利用预失真条纹校正PMP系统投影仪畸变的研究*

依据摄像机畸变模型提出了一种投影条纹相位畸变校正方法来简化相位-高度映射关系.该方法首先通过投两套互相垂直的相移正弦条纹,以相位值代替投影仪像素坐标,将投影仪当成摄像机看待,标定出投影仪的内参量.然后根据标定出的投影仪镜头畸变参量对理想相位施加反向的畸变,在投影时反向畸变的光栅通过镜头畸变,又成为理想的光栅,从而简化了相位-高度映射关系.实验中,虽然由于测量误差的影响,校正后的投影仪径向畸变系数还是比原来小了1个数量级.     

利用预失真条纹校正PMP系统投影仪畸变的研究

依据摄像机畸变模型提出了一种投影条纹相位畸变校正方法来简化相位-高度映射关系.该方法首先通过投两套互相垂直的相移正弦条纹,以相位值代替投影仪像素坐标,将投影仪当成摄像机看待,标定出投影仪的内参量.然后根据标定出的投影仪镜头畸变参量对理想相位施加反向的畸变,在投影时反向畸变的光栅通过镜头畸变,又成为理想的光栅,从而简化了相位-高度映射关系.实验中,虽然由于测量误差的影响,校正后的投影仪径向畸变系数还是比原来小了1个数量级.     

单摄像机单投影仪结构光三维测量系统标定方法

系统参数的标定是结构光三维测量系统工作的基础,且参数标定的精度直接影响测量的精度,其中投影仪目前还存在标定过程复杂、精度较低等问题。为解决该问题,通过投影一组圆阵图案到一块本身带有特征圆的平板上,并由摄像机拍摄;基于二维射影变换理论,通过误差补偿法建立投影仪图像坐标和摄像机图像坐标的对应关系,利用该对应关系计算获取标定点的投影仪图像坐标;以标定点的两组图像坐标和世界坐标为初始值,使用非线性算法对系统进行全参数整体优化,完成系统的标定。实验验证了系统标定误差最大值小于0.05 mm,误差均方根小于0.03 mm,结果表明该方法标定过程简单,能够有效地提高标定精度,具有较广的适用性。     

基于消失点约束的多相机标定方法

针对多摄像机一维标定算法精度低、抗噪性和稳定性差等问题,提出了基于消失点之间互相约束的多摄像机标定方法.为了避免径向畸变对成像造成的影响,利用欧式空间位置约束的几何特性,进行畸变参数的求取.通过靶标特征点约束结合摄像机的射影不变性排除杂点的干扰,再利用空间消失点之间夹角一致性,以及靶标特征点所构成的直线和消失点的反向射线平行性来求解摄像机的参数.当一维靶标任意运动时,存在着无法区分靶标特征点对应的成像点临界问题,采取反推理论数学分析法可事先避免该问题的出现.通过构建多摄像机系统进行标定实验,可以看出该方法具有较高的标定精度,且随着噪声的增加,标定结果具有一定的抗噪性和稳定性;由相对误差值可知,该方法可应用于多摄像机系统.     

基于三线结构光的相机平面标定方法研究

相机标定技术是结构光三维视觉测量的关键技术之一,结构光系统的相机标定的精度对三维测量的精度有很大影响。首先对三线结构光系统图的相机标定方法进行了分析,简单介绍了工业相机成像的几何模型及标定的原理;其次利用Harris角点检测方法提取特征点坐标,并选用了BP神经网络来校正工业相机的畸变模型,以提高标定算法的优化速度和标定精度;最后采用张正友的平面标定法对校正后的摄像机模型进行标定实验,由实验结果知,该方法具有一定的准确性和有效性,在一定误差范围内,基于神经网络畸变校正的张正友相机标定能够有效提高视觉检测的精度。     

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。     

基于位姿约束的大视场双目视觉标定算法

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。     

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。     

目标跟踪与定位中的视觉标定算法研究

目标跟踪与定位中的一个重要步骤就是摄像机标定,其目的是估计摄像机的外部和内部参数。在严格的几何约束关系之上建立准确的数学模型,提出一种快速得到摄像机中心的方法,然后通过合理的求解次序获得其他摄像机参数,保证了标定参数的精度。利用计算出来的标定参数校正失真图像中的各个像素位置以重新得到像素间原来的空间关系,从而产生精确的不失真图像,并且利用摄像机标定参数对标定模板上的点进行位置计算后,再和实际位置比较进行检验。图像的校正效果实验以及精度验算的结果表明：提出的算法得到了准确可靠的标定参数,和其他算法相比有效提高了精度,能够满足运动跟踪时目标特征位置估计的精度要求。     

结构光三维测量系统中投影仪标定技术研究

投影仪标定是单摄像机单投影仪结构光三维测量中的基础。采用双面标定块实现投影仪的标定。标定块正面为黑底白色圆点图案,通过Tsai两步法及非线性优化完成摄像机标定。背面为反射率均匀的白色平面,由投影仪投影双方向高亮度的直线来生成特征点。针对特征点三维坐标难以确定的问题,采用了两种方法:一是依靠摄像机标定结果;二是结合正面圆点图案,利用交比不变性获取更多的有效输入数据。标定设备简单,操作方便。实验结果证明具有较理想的标定精度。     

一种成像测量图像径向几何畸变的校正方法

通过对具有径向畸变的摄像机模型的分析,设计了一套求解图像径向几何畸变中心和畸变多项式系数的方案。首先,依据校正样板曲线的弯曲程度应用一元线性回归法和逐次逼近法求取光学图像的几何畸变中心,然后应用递推最小二乘法求解径向几何畸变的多项式系数,最后根据所得到的畸变中心和畸变多项式系数对图像进行校正得到满足要求的图像。仿真试验证明:该方法可以通过一次采集单幅图像对成像系统进行高精度标定,能够对成像测量系统的径向几何畸变进行一定精度的校正。实践证明:该方法通过图像处理的方法提高成像测量系统的精度,降低了系统的设计成本,可以作为成像测量系统中单独标定摄像机畸变参数的一种简单有效的方法。     

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%。     

点阵列标定模板图像特征点提取方法

在摄像机标定过程中,提取标定模板图像特征点的精度是影响摄像机内外参数标定精度的重要因素。本文根据条纹投影三维轮廓测量实验系统的要求制作了点阵列标定模板,在图像处理边缘理论的基础上,以圆的解析特性为依据,采用坐标转换思想,引进圆系描述点、圆对应关系,运用统计学理论,提出提取点阵列标定模板图像特征点的新方法,并通过实验验证了该方法的正确性和可行性。为下一步的摄像机内外参数求解做了铺垫。     

基于两组同心圆环点的双目摄像机标定方法研究

在研究传统摄像机标定原理及方法的基础上,提出了一种新的基于同心圆环点模板的双目摄像机标定方法。该方法仅要求摄像机摄取任一方位包含所有25个同心圆环点的所设计模板的一幅图像,即可根据射影几何内秉的约束条件和左右图像的视差完成对双目摄像机焦距、基线距离和光心位置等参数的标定,且不需要进行图像的畸变校正与匹配。实验表明,该双目摄像机的标定方法具有较高的精度和效率,可以方便、迅速地实现双目摄像机的标定。     

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。     

基于非度量校正的大视场图像匹配参数标定法

针对工业环境下拍摄的大视场图像受噪声与畸变影响较大,使用传统匹配参数计算方法的精度无法满足现场测量需求的问题,提出一种基于非度量校正的大视场图像匹配参数标定算法。设计了一种共线特征点布置方案,基于非度量校正完成了特征点坐标的畸变校正,并提出基于该布置方案的特征点识别匹配算法,通过分区域抽样一致性法实现匹配参数的高精度标定。实验结果表明,该算法匹配精度相较于传统方法提高了51%以上,能够满足工业环境下大视场图像匹配参数所需的精度要求。     

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。     

结构光三维测量系统标定的关键算法研究

系统参数标定是结构光三维测量系统的关键问题之一,标定板特征圆圆心检测精度与投影仪、相机镜头gamma效应引起的相位误差是系统参数标定的主要误差来源。采用Sobel算子粗定位标定板特征圆的边缘点,以正交傅里叶-马林矩(OFMM)算子对边缘点进行亚像素定位,用椭圆拟合法确定特征圆圆心的方法提高标定板特征圆检测精度。同时,推导结构光三维测量系统gamma非线性数学模型,将计算得到的系统gamma值的倒数作为投影正弦光栅的指数以降低gamma效应引起的相位误差。实验结果证明了该方法的准确性,与不采用亚像素边缘检测与gamma校正相比,X、Y方向的标定精度分别提高约3.5倍与5倍。     

基于共面条件的摄像机非线性畸变自校正

由于制造和装配误差难以完全消除,导致摄像机的光学系统存在不同程度的非线性光学畸变现象。为此,利用不同视角采集图像上同名像点共面的基本原理,推导包含非线性畸变模型的共面条件方程,并采用最小二乘解的广义逆法求解非线性畸变参数,确保摄像机的自校正精度;因无需加工和维护成本很高的精密标定板,也不用制作高精度摄像机运动平台,仅通过自由拍摄方式就能够从多视角获得含6个以上编码点的图像,即可获得摄像系统的非线性畸变参数。因此,较传统的摄像机畸变校正方法而言,自校正过程简单快捷,成本低,多个实例证明技术的正确性与实用性。