超大视场长波红外立体视觉外部参数标定及内外参数评价

在红外光谱中,大气对不同波长辐射透过率不同,透过率较高的波段范围称为大气窗口。为在大视场角范围内探测目标在长波红外光谱的辐射,弥补传统可见光相机在复杂环境下不能探测目标的缺陷,超大视场长波红外相机应运而生。相比于传统可见光相机,超大视场长波红外相机覆盖视场大,能够用于夜间、烟雾等复杂环境,具有一定穿透效果。双目超大视场长波红外立体视觉系统可用于车辆夜间辅助驾驶,军用无人化作战平台全天候信息侦察等领域。作为实现立体视觉的第一步,标定的准确性严重影响立体视觉中物体三维重建精度,因此提高标定准确性是立体视觉研究中的关键问题。标定目的是求出立体视觉成像的内部参数和外部参数,内部参数描述相机镜头成像的物像关系,外部参数表示两个相机之间的相对位置关系。但超大视场长波红外相机成像畸变严重、分辨率低、图像对比度低,对立体视觉标定造成极大困难。为准确标定超大视场长波红外立体视觉外部参数,在Scaramuzza通用相机模型基础上提出了一种基于最小二乘法的外部参数标定方法;为评价内外参数标定结果准确性,以常用单目角点重投影误差评价内部参数为基础,引入外部参数,提出一种双目角点重投影误差评价方法。为验证方法有效性和准确性,使用主动红外辐射标定板生成角点,分别采用视场角(FOV)为180°和210°的两组双目超大视场长波红外相机,在不同位置上进行标定实验。实验结果显示,常用的Bouguet方法双目平均重投影误差(BMRE)在0.782～0.943 pixels,而基于最小二乘法方法BMRE处于0.620～0.754 pixels,实验数据表明该方法有效降低了双目角点重投影误差,提高了外部参数标定准确性。此外,评价方法操作简便、客观准确,避免在评价过程中对物点三维重建从而引入额外误差,并且不需要高精度三维坐标测量设备。     

一种红外与可见光融合的“双双目”立体视觉系统的标定方法研究

针对红外相机与可见光相机联合标定的问题,利用不同物体红外辐出度的差异,设计了可同时应用于红外相机与可见光相机标定的平面靶标。利用"最大稳定极值区域"(MSER)算法,检测靶标的镂空深色区域。为克服图像可能存在较大畸变的问题,通过相邻最大稳定极值区域质心的位置关系预估角点所在位置,在预估位置内进行角点检测,提取用于标定的亚像素角点位置。结果表明:新型靶标及相应的角点提取方法能够同时满足于红外相机与可见光相机内外参数标定的需要。通过红外与可见光"双双目"立体视觉系统的融合重构效果可看出,提供的标定数据能够满足系统需求。     

基于稠密时角法的天空背景相机标定技术研究

标定是利用相机进行测量的重要步骤。标定计算相机的内、外方位元素,直接决定了多目视觉测量的精度。在传统的相机标定中,需要设置一定数量稳定、高精度测量的控制点。而在大视场、天空背景下,无法满足上述布设条件。为了实现高精度的相机标定,提出一种可实现内、外参一体化标定的稠密时角标定技术,该技术利用无人机模拟恒星星体,在相机视场内均匀布设控制点并解算标定参数。在解算过程中,针对无人机RTK精度不稳定性,以及特征点提出可靠性提出了非线性最小二乘牛顿-高斯内插算法(WTLS)并得到较高的标定精度。最后采用视场角为77°×66°的相机数据分析验证,实验表明该方法的标定精度高,标定误差优于0.3°,可有效应用于天空背景的大视场相机标定。     

基于ChArUco平板的多目相机标定

针对有限或无重叠视场的多目相机系统,提出一种基于ChArUco(chess augmented reality university of cordoba)平板的多相机标定方法。采用ChArUco平板进行相机标定;基于双目重投影误差进行全局优化,为无重叠视场的相机间进行位姿传递提供精度保证;最后通过空间点重建进行性能测试。实验结果表明在点间距25 cm范围内平均测量误差为0.11%。     

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.     

相机标定的外界影响因素分析

针对相机标定结果易受外界因素干扰的问题,为了提高标定准确度,利用已有的摄像机针孔成像模型,采用自适应角点检测算法提取靶标图像中的特征点,标定结果以重投影横纵像素误差的平均值作为性能指标,对均匀光源的照度、标定图片数量以及标定靶标上棋盘格尺寸3个影响因子做了相应的分组对比实验。研究结果表明,选择亮度高的光源提升标定准确度达到38%以上;特征点数目156个时,仅需18张～22张标定图片;相对较小的棋盘格尺寸可以使得标定准确度提高50%。以上结果充分说明了光源、图片数量和棋盘格尺寸对于提高相机标定准确度具有重要意义。     

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。     

基于神经网络的虚拟靶标大视场双目相机标定技术

针对大视场双目相机标定中的精度低和非线性畸变问题,提出了一种结合BP神经网络的大尺寸虚拟靶标标定技术。鉴于单角点棋盘格具有易制作、高精度的特性,构建大尺寸虚拟靶标;利用神经网络的非线性映射能力直接建立角点的像素坐标和世界坐标映射关系;用建立的映射网络对测试样本进行三维重建,并与传统的线性标定方法进行对比实验。结果表明,该方法操作简单,且重建距离相对误差为0.92%,优于传统的线性标定方法,可用于大视场双目相机标定。     

基于成像/光强变化响应的中/短波红外辐射校准系统设计

受到测量方法的限制,现有的辐射校准系统只能在小-中型红外成像模拟器光学系统的透过率发生变化时实现辐射测量,无法在大型红外成像模拟器的视场光阑发生变化时实现辐射测量。针对大型红外成像模拟器部分仿真状态无法评估的问题,提出基于成像/光强变化响应的测量方法,并设计新型红外辐射校准系统。系统研制完成后,针对红外成像模拟器多辐射参数测量的需求,提出多参数标定方法进行系统标定。系统的辐射照度为6×10^-10～7×10^-4 W/cm²,工作波段为2.05～2.55μm和3.70～4.80μm,测量不确定度为1.88%。最后,利用新系统校准大型红外成像模拟器在不同仿真状态下的输出辐射。校准结果表明,新方法和新系统可以使大型红外成像模拟器在全仿真状态下实现多参数测量。     

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。     

超大视场红外告警系统的成像特点分析

为了设计出适用于超大视场红外鱼眼告警系统的有效算法,对超大视场红外鱼眼告警系统所拍摄的红外图像进行分析,结果发现:超大视场红外图像中目标只表现为一个点,红外图像的背景非常复杂;对于天空背景,随着仰角的增大,其辐射亮度逐渐变小,目标的运动轨迹被弯曲,并随视场角的增大其弯曲程度越甚。从红外鱼眼镜头的设计理论出发,对系统的像面照度进行了分析,并采用美国光电工业公司的CDS100-04型黑体作为标准辐射源对分析结果进行了实验验证,结果表明:不同位置处灰度值的相对标准偏差仅为2.26%,说明该系统的像面照度是均匀的;最后,对系统的作用距离进行了分析,其作用距离约为9.6 km,基本满足实际需要。     

大视场多CCD拼接相机标定方法研究

介绍了一种多CCD拼接弹道相机的标定方法和步骤,以及标定系统的原理及组成。对相机的光学畸变和大视场拼接物像几何投影关系进行了分析,建立了相机数学模型,并采用最小二乘多元回归分析方法,通过测量相机的内方位元素计算畸变系数,确定了最佳条件下相机数学模型中的各个参数。实验表明利用该方法标定出相机精度方位角测角误差小于10″,高低角测角误差小于15″。     

精密角度基准下的多相机定位系统高精度标定

在视觉定位测量领域中的大尺寸测量、运动追踪、三维重建、视觉定位中,针对多相机定位系统中相机之间无公共视场或公共视场较小时系统标定困难、方法繁琐、精度低等问题,提出了一种基于精密二轴转台的多相机定位系统一体化标定方法。利用二轴转台提供角度基准,当转台一次转过所有相机视场时,各个相机依次拍摄标定图片,求解出各个相机内参以及各相机到转台的外参,利用转台坐标系中转计算相机之间的外参。整个标定过程由程序控制,实现了多相机系统采图标定的集成化、自动化,降低了标定工作量。分析了多相机定位系统的标定原理,并进行了实验验证。两相机内参重投影误差在0.17 pixel以内,系统定位精度在1 mm以内。结果表明,所提方法切实可行,精度较高,可操作性强,可应用于各种无公共视场或公共视场较小的多相机定位系统标定过程。     

结构现场可调的点激光精密测量系统

为了实现激光传感器测头可以根据现场条件来实时改变入射角度,建立了结构可调的点激光测量系统。建立了相机的针孔模型,利用张正友标定算法得到该相机模型的内部参数,定义点激光测量系统中的光心角,推导出利用像点坐标和相机内部参数实时求取光心角公式。建立了点激光测量系统的数学模型,引入点激光测量系统的结构参数:基线距和基准角,利用零平面和两个基准面标定系统结构参数。利用标定得到的系统结构参数进行实时的逆向工程在线测量。实验结果表明:测量系统量程为75mm时,该标定算法最大标定误差≤0.02mm,点激光测量系统的测量误差≤0.06mm,达到精密测量的要求。     

安全距离和成像尺寸约束的超大视场红外系统车载应用关键参数论证

在现有车载辅助驾驶系统中,可见光成像系统难以有效应用于夜晚、雨、雾、霾等低照度不良天气。红外成像系统有效克服了上述不足,但传统车载红外系统存在视场角小、视野盲区大的缺点。研究了超大视场红外系统的车载辅助驾驶应用,提出了基于安全距离和成像尺寸联合约束的超大视场红外系统关键参数论证方法。通过分析等距投影成像规律,建立了超大视场红外系统车载应用的安全距离约束模型和成像尺寸约束模型,以极限速度对应的探测最近距离和二维Johnson准则约束下的“发现”最远距离来验证超大视场红外车载系统的可行性,计算了视场角等关键参数。经过理论论证和分析,超大视场红外车载系统的镜头焦距/像元尺寸范围需在[276.1 521.3]范围之内。通过开展系统试验,设计了水平视场角为140°的超大视场红外成像系统,满足了对人的发现距离大于130 m的要求,进而可用于车辆辅助驾驶。     

结合四角共线约束的大视场双目相机标定方法

对航空大型零部件的视觉测量时,采用传统的相机标定方法需要依靠高精度的标准参照物,大型的参照物加工难度大、精度难以保证,不能满足大视场相机标定要求。针对这些问题,提出了结合四角共线标志约束进行现场标定的方法;在空间测量视场范围内靠近主点的区域布置标定控制点,利用线性变换求解标定初值,在拍摄视场四角放置共线标志约束尺,利用交比不变性质以及直线拟合完成畸变系数求解,进行控制点的数量优化以及参数的整体优化得到现场标定最优解。相关标定实验结果表明在2.5 m×1.8 m的视场范围内现场重建误差小于0.07%,可以满足现场标定的高精度要求,对于航空大型零部件的视觉测量具有较好的稳健性与适用性。     

HgCdTe-IRFPA成像器件光谱响应率标定方法比较与误差分析

红外焦平面成像器件的光谱响应率是天基红外遥感的基本物理指标。为了准确应用该项参数去除器件在制造工艺中的不均匀性对产品质量的影响，必须在系统使用之前对其重新标定，获取真实值。总结了目前较为普遍的IRPFA产品光谱响应率标定方法，通过比较选择标准代替法对产品进行标定。根据所得到测量数据，分析了其可能存在的误差，总结了在对IRPFA产品进行标定时应注意的问题。同时提出了一种调整积分时间的方法，以弥补有些波段标定黑体辐射功率过低带来误差过大的缺陷。     

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。     

单周期条纹双四步相移投影仪的标定方法

针对投影仪标定方法中存在畸变及倾斜投影引起条纹周期、条纹级数变化的问题,提出一种单周期条纹双四步相移投影仪的标定方法.设计生成横向和纵向各两组单周期条纹图像,经投影仪投影到带有圆形标识的标定板上,相机同步采集标定板图像,叠加由双四步相移获得的两幅相位主值图,对叠加相位主值图相位展开,利用展开的绝对相位值计算投影仪像素坐标值,最终将投影仪标定转换为成熟的相机标定.实验结果表明:仿真投影仪标定实验准确度的最大重投影误差约为0.4pixel,均方根误差为0.132 96pixel;实际投影仪标定实验准确度的最大反投影误差约为0.46pixel,均方根误差为0.143 12pixel;实验结果与仿真结果的最大反投影误差相差15%,均方根误差相差7.6%.与现有的采用三频相位展开进行投影仪标定的方法相比,投影光栅图像数可减少8幅.该方法改善了现有投影仪标定方法的不足,标定准确度和标定效率均得到提高.     

基于图像自标定的3D打印模型高效生成方法

为了克服三维重建高度依赖标定板,满足3D打印模型的工业需求,提出基于图像自标定的高效3D打印模型生成方法,无需借助标定板计算相机参数,直接使用单相机采集序列图像进行三维重建。为了克服基于自标定方法易受图像质量和特征点匹配精确度的影响,根据人机交互与自适应分割算法相结合的方法去除原始图像背景及过滤噪声,使图像感兴趣区域特征更为明显,采用快速稳定特征算法提取序列图像中特征点并根据特征点的匹配度进行精确的特征点匹配,再使用匹配信息自标定求解得到相机模型参数,最后根据相机模型以及特征点信息完成三维目标的稠密重建。实验结果表明,自标定及重建方法对大小各异,表面材质不同的目标均可实现重建。