基于特征圆单目视觉的飞机舵面角位移标定技术

提出了一种基于特征圆单目视觉的非接触式飞机舵面角位移标定技术。用一台数码摄像机对固定在飞机舵面上的特征圆进行拍照,经数字图像处理后确定五个特征点的坐标,利用针孔成像和射影变换原理建立物像空间坐标解算模型,计算出特征圆的法线相对方向和圆心的相对位置,舵面角位移由该圆的法线方向确定。仿真结果表明,该方法具有标定过程简单、实时、快速和准确的特点,标定精度可达到0.1°。该技术也可用于航天器上实时测量交会对接时的相对位姿参数。     

采用分离式差分标定靶的单摄像机标定方法

采用分离式差分标定方法实现对单摄像机的高精度标定。在摄像机的物面位置上放置多个小尺度的分离式标定靶,每个标定靶上有标准点阵列,对每个光点由高斯曲面拟合法得到其CCD像面上的位置,光点位置检测结果的稳定性(均方根)达到1μm(相当于CCD 0.0053 pixel)。利用同一标定靶上标准点之间的物面差分坐标,进行四次曲面拟合,建立摄像机的像面与物面之间的映射关系。该方法对各个标定靶之间的距离没有提出要求,采用多个小尺寸的差分标定靶代替整体式的大尺度标定靶,降低对大尺度标定靶的制作要求。实验表明,当各个标定靶之间的相对角度误差小于60″时,标定残差平均值可以达到4.8μm(相当于CCD 0.028 pixel)。     

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。     

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.     

航天器对接相对位置姿态自主测量方法研究

航天器间相对位置姿态的准确测量是实现自主自动对接的先决条件。将三圆标志靶安装在目标航天器上;追踪航天器用数码相机对靶拍照。设计了亚像素处理方法实时处理数字照片,可精确测定圆心像点位置和特征直径的像长;用其作为基本特征参数,基于透视投影原理,建立了求圆心物空间坐标的公式,求出靶面的平面方程,可用来求两航天器间的相对位置姿态参数和实时标定相机的可变参数。计算机仿真结果表明,测距为2m时,测圆心像点位置的误差小于0.03个像素,测距误差小于1mm,测姿态角的误差小于0.01°。该方法也适用于无人直升飞机定点着陆时自主测量其相对位姿参数。     

基于傅里叶条纹分析的多摄像机标定方法

提出一种新的摄像机标定方法,该方法基于2D共面参照物摄像机标定方法和傅里叶条纹分析方法.将已知相位分布的平面二维正弦灰度调制条纹图作为平面标定靶,通过傅里叶条纹分析方法计算出两个截断正交相位分布,利用截断正交相位分布并结合二维正弦条纹图特点提取相应的图像特征点,建立像素坐标与2D平面坐标的对应关系.将该二维平面靶在摄像机成像空间中放置不同的位置,并完成相应的特征点提取,根据2D共面参照物摄像机标定方法即可完成摄像机标定.该方法利用平面相位测量的高准确度来提高标定特征点的提取准确度,从而提高标定准确度.实验对双摄像机系统进行了标定,标定后该系统对标定靶进行测量,标准偏差达到0.010 mm.     

用于相机标定的球靶标投影误差分析与校正

由于球体具有轮廓连续性好等优点,在摄像机标定,尤其是多相机标定方面获得了广泛的应用。利用球作为标定靶标可以弥补平面靶标在多相机标定中出现视角过大时畸变太大甚至于观测不到的不足,但是空间球经透视投影后成像一般并非标准圆,而是一个椭圆。椭圆几何中心与球心真实成像中心并不一致,从而影响了标定精度。造成球心成像误差的因素主要有两个,即球的相对大小及相对于相机的位置。通过分析空间球成像模型,仿真研究了各因素对球心成像误差影响的大小,寻找球心的透视投影像点与其成像椭圆几何中心之间的误差变化规律,并建立了两者之间的误差校正模型,最后通过实验验证了该校正模型的可行性和有效性。通过校正,球心投影像点定位精度可达到亚像素级。     

相机内参量及像差系数与外参量的解耦标定方法

基于无穷远点与相机内参量关系,提出了一种相机内参量及像差系数与外参量解耦标定方法.首先,根据平面单应计算绝对二次曲线在像面的投影方程,线性求解相机内参量;然后,将重投影像点视为理想像点线性求解像差系数,并计算像点重投影误差;最后,将序列图像的平面单应作为待优化参量,以最小化像点重投影误差为目标函数,重复上述过程,输出最优的相机内参量和像差系数.在相同配置下,分别对本文方法和张正友平面靶板标定方法的标定准确度进行仿真与对比分析.基于不同姿态和位置的27幅棋盘格图片,分别利用这两种方法对相机内参量进行标定实验.实验结果表明:与张正友平面靶板标定方法相比,本文方法的标定准确度提高了至少1％;在实物实验中,张正友平面靶板标定方法和本文方法的重投影残差分别为0.064像素和0.008像素.     

相机内参量及像差系数与外参量的解耦标定方法（英文）

基于无穷远点与相机内参量关系,提出了一种相机内参量及像差系数与外参量解耦标定方法.首先,根据平面单应计算绝对二次曲线在像面的投影方程,线性求解相机内参量;然后,将重投影像点视为理想像点线性求解像差系数,并计算像点重投影误差;最后,将序列图像的平面单应作为待优化参量,以最小化像点重投影误差为目标函数,重复上述过程,输出最优的相机内参量和像差系数.在相同配置下,分别对本文方法和张正友平面靶板标定方法的标定准确度进行仿真与对比分析.基于不同姿态和位置的27幅棋盘格图片,分别利用这两种方法对相机内参量进行标定实验.实验结果表明:与张正友平面靶板标定方法相比,本文方法的标定准确度提高了至少1%;在实物实验中,张正友平面靶板标定方法和本文方法的重投影残差分别为0.064像素和0.008像素.     

基于平面互补靶标的线结构光标定系统

为提升线结构光传感器的标定效率与精度,设计了一种集成自背光可调节位姿的平面棋盘格-同心圆互补线结构光标定系统。该系统基于同心圆圆心的真实投影位置与投影椭圆圆心位置的几何关系,建立非线性优化偏心误差补偿模型,精确得到透射投影下圆心偏心误差补偿位置。该方法与传统标定方法对比降低重投影误差84.7%,有效解决了圆形标志物偏心误差补偿的高精度标定难题。通过将相机坐标系下过光心、光条中心线的平面与靶标平面结合,多次获取空间交线的坐标信息增加特征点,并使用最小二乘法拟合光平面方程,解决了因特征点少从而平面拟合标定精度较低的问题。在复杂环境下重复实验测得大尺寸砂轮外径误差均值为0.005 1 mm,结果表明该标定系统具有一定的准确性和简便实用性。     

Camera calibration approach using circle-square-combined target

Calibrating a small field camera is a challenging task because the traditional target with visible feature points that fit the limited space is difficult and costly to manufacture.We demonstrate a novel combined target used in camera calibration.The tangent points supplied by one circle located at the center of a square are used as invisible features,and the perspective projection invariance is proved.Both visible and invisible features extracted by the proposed feature extraction algorithm are used to solve the calibration. The target supplies a sufficient number of feature points to satisfy the requirements of calibration within a limited space.Experiments show that the approach can achieve high robustness and considerable accuracy. This approach has potential for computer vision applications particularly in small fields of view.     

Calibrating camera radial distortion with cross-ratio invariability

The calibration of camera distortion plays an important role in the field of industrial machine vision application. In this paper, a novel approach for calibrating camera radial distortion is presented based on cross-ratio invariability for perspective projection. Assumed to be with one-order radial distortion, the image coordinates and the cross-ratio of only four collinear points in space are needed in this approach. The cross-ratio, easily known from a calibration target, is identical with that of the four corresponding image points. This is called the cross-ratio invariability for perspective projection. A monadic two-order equation is built based on the cross-ratio invariability, which gives an accurate solution to radial distortion coefficients. A digital simulation and a practical image correction prove this approach to be simple, accurate, efficient and time saving.     

基于修正平行投影法的飞行姿态测量

摄影系统的成像满足透视投影模型,使用平行投影法做飞行姿态交会存在模型误差。依据在目标成像的中轴线通过像面中心的时候,平行投影法和透视投影法有相同的成像特征这一事实,提出了一种无模型误差的修正平行投影法。在判读出目标图像中轴线的斜率K和截距L的情况下,假设摄影系统的高低角再旋转atan(L/K)度,使得旋转后图像的中轴线过像面的中心点。依据透视投影模型,计算出旋转后图像中轴线的斜率,再使用此斜率做平行投影交会。仿真结果表明,该方法可以很好的消除由平行投影模型带来的模型误差,为空间目标姿态交会提供了更精确的计算结果。     

数字散斑亚像素小角位移测量的曲面拟合法

与传统测量方法相比,数字散斑相关法由于其目标特征单元网格划分的灵活性,能够更好地满足不同场合小角位移的测量需求。针对该方法亚像素小角位移测量的曲面拟合参数选择问题,研究了亚像素测量图像小角旋转前后的九点二次曲面拟合法,并根据计算机生成模拟散斑进行模拟实验分析,得到最佳误差效率优化条件下的曲面拟合法求解亚像素小角位移的最佳散斑尺寸3.5 pixel、计算窗口尺寸41×41 pixel和拟合窗口尺寸3×3 pixel。实验验证了上述测量参数的有效性,为进一步的曲面拟合法数字散斑成像角位移测量提供参考。     

基于圆结构光视觉传感器的标定特征点获取方法

管道作为工业生产重要的传输手段其内表面腐蚀程度和瑕疵的精确检测对于保证安全生产具有重要意义。针对管道内表面圆结构光视觉检测,提出了一种基于共面参照物获取圆结构光视觉传感器标定特征点的新方法。该方法设计了圆结构光平面靶标,基于交比不变原理,以摄像机三维坐标系为中介,将多个局部世界坐标系下的标定特征点统一到全局世界坐标系中,得到位于圆结构光曲面上的非共线标定特征点的三维世界坐标。该方法降低了标定设备的成本,简化了结构光视觉传感器的标定过程。标定实验精度达到0.340 mm,标定结果表明,该方法切实可行。     

基于单目视觉和圆结构光的目标姿态测量方法

为解决实际工程中无法在被测目标表面设置固定特征来配合单目视觉系统实现目标姿态测量的难题,将圆结构光源引入单目视觉系统中。通过建立圆结构光的视觉姿态测量模型,提出了一种基于单目视觉和圆结构光的目标姿态测量方法。利用图像处理获取不同姿态下目标表面的结构光光条图像的数学参数;然后将其输入到姿态测量算法中,得到目标表面结构光光条的法向量;最后利用目标表面的参考点与结构光光条中心之间的距离约束关系确定唯一解。实验结果表明,该方法有效可行,测量误差平均在0.5°以内,更便于机器人抓取等工程领域的应用。