面向大视场视觉测量的摄像机标定技术

提出了一种面向大视场高精度视觉测量的摄像机标定新方法,该方法采用亮度自适应的单个红外发光二极管(IR-LED)作为目标靶点,将该靶点固定在三坐标测量机的测头上,并依次精确移动至预先设定的空间位置,每次靶点到达设定的空间位置时,摄像机对靶点进行图像采集。利用三坐标测量机的精确位移,在三维空间构成一个虚拟立体靶标。针对虚拟立体靶标在大视场摄像机标定中只能覆盖一小部分标定空间的问题,通过自由移动摄像机在多个方位对虚拟立体靶标进行拍摄,使得多个虚拟立体靶标分布于整个标定空间。摄像机在每个方位对虚拟立体靶标的拍摄都标定出一组摄像机的内、外参数,然后以摄像机内参数和摄像机在各个方位下拍摄的虚拟立体靶标在摄像机坐标系下的位置及姿态参数为优化变量,建立以所有三维靶点位置重投影误差平方和为最小的目标函数,采用非线性优化方法求解摄像机标定参数的最优解。该方法较好地解决了大视场视觉测量中大尺寸靶标加工困难、摄像机标定精度难以保证的问题。仿真和实际标定实验均证明此方法可以有效提高大视场摄像机的标定精度。     

基于平行面多靶标标定的单目大视场平面测量

针对单目大视场平面测量时,测量平面内不便布置靶标和大尺寸靶标难以制作的问题,提出一种利用布设在平行面上的小尺寸平面靶标进行标定的方法。选定一个平行面为标定平面,将单个小尺寸平面靶标合理放置在标定平面的多个位置拍摄,整合构造出一个大尺寸平面靶标,采用非线性优化的方法进行摄像机内、外参的优化求解。结合平行约束和距离参数得到测量平面与图像平面的单应矩阵,实现大视场平面测量。建立平面测量的精度模型,对测量区域各处精度的分布以及影响测量精度的摄像机内参、安装角度和高度等因素进行理论分析和实验验证。实验结果表明:该方法可有效保证整体测量精度;在上底920mm、下底1360mm、高920mm的梯形视场内标定,距标定平面200mm的测量平面内的测量误差低于0.6%;测量区域内各处误差的分布趋势与精度模型一致。此方法完全适用于大视场平面测量。     

基于ICP算法的双目标定改进方法研究

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。     

一种基于实心圆靶标的立体视觉系统标定方法

针对立体视觉系统中快速高精度标定等问题,提出一种基于实心圆靶标的立体视觉系统标定方法。使用Canny-Zernike组合算法实现圆心坐标的亚像素定位,并给出基于三角形标记的圆心排序方法。为减少计算复杂度,分别对左右摄像机内外参数进行Levenberg-Marquardt(LM)优化,使得优化变量数目减半,并获得外参数近似解。以实心圆靶标对角线上两实心圆的距离作为约束条件,对摄像机外参数进行LM优化,获得外参数最优解。编译基于实心圆靶标的立体视觉系统标定软件,并进行实验研究。结果表明,该标定方法具有较高的精度,能实现自动化标定,具有工程应用性。     

基于消隐点无穷单应的摄像机焦距精确自标定方法

利用一组平行线在不同姿态摄像机图像平面中对应消隐点间的无穷单应关系和摄像机相对姿态信息,提出了一种摄像机焦距的高精度实时标定方法。该方法仅通过摄像机在任意两个位置下拍摄同一组空间平行线,基于消隐点对之间的无穷单应关系构建约束,求解焦距参数;将对应光心与消隐点连线的平行程度作为优化指标,利用Nelder-Mead非线性单纯型法实现焦距参数的优化,有效地抑制了图像噪声和姿态测量误差,提高了标定结果的精度和算法的稳健性;大量仿真结果验证了该算法可以在任意相对姿态下实现,且具有精度高、稳健性强、实时解算的优点。     

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。     

基于自适应EKF的摄像机标定优化方法

针对扩展卡尔曼滤波算法在摄像机标定优化应用中,滤波精度较大程度地依赖于噪声协方差矩阵的准确性这一问题,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波算法的摄像机标定优化方法。以所检测到的二维棋盘格标靶上特征点的图像坐标作为自适应扩展卡尔曼滤波算法的观测量,摄像机的内、外参数作为状态量,将观测图像上的特征点进行逐点滤波运算,过程和观测噪声协方差矩阵在迭代过程中随着观测值和预测值之间新息的变化而更新,从而优化对应的摄像机参数。实验结果表明,经本文算法优化后获得的摄像机内、外参数具有较小的重投影误差,USB相机和工业相机的标定结果较张正友标定法分别提升了61.17%和12.17%,所提算法较无迹卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法在噪声环境下具有更高的标定精度和更好的鲁棒性。     

基于单目视觉和棋盘靶标的平面姿态测量方法

针对平面目标姿态测量问题,提出了一种基于棋盘靶标的单目视觉测量方法,设计安装简单,在保证测量精度的同时简化了测量过程。首先,基于棋盘靶标对摄像机进行标定;然后,利用单应性条件得到外参矩阵,并利用Givens矩阵对外参矩阵进行分解,求得姿态角;最后,在靶标任意安装的情况下,基于旋转矩阵约束条件研究了安装偏差的自标定方法。实验结果表明:距离3m时,在静态测量时垂直光轴方向姿态角的测量精度可达0.02°,其他两个姿态角的测量精度可达0.05°;动态测量时垂直光轴方向姿态角的测量精度可达0.1°,其他两个姿态角的测量精度可达0.5°。     

基于单目视觉和棋盘靶标的平面姿态测量方法EI北大核心CSCD

针对平面目标姿态测量问题,提出了一种基于棋盘靶标的单目视觉测量方法,设计安装简单,在保证测量精度的同时简化了测量过程。首先,基于棋盘靶标对摄像机进行标定;然后,利用单应性条件得到外参矩阵,并利用Givens矩阵对外参矩阵进行分解,求得姿态角;最后,在靶标任意安装的情况下,基于旋转矩阵约束条件研究了安装偏差的自标定方法。实验结果表明:距离3m时,在静态测量时垂直光轴方向姿态角的测量精度可达0.02°,其他两个姿态角的测量精度可达0.05°;动态测量时垂直光轴方向姿态角的测量精度可达0.1°,其他两个姿态角的测量精度可达0.5°。     

基于一般成像模型的微小物体测量系统标定方法

通过利用光栅投影三维测量技术进行微小物体的三维重构,提出了基于一般成像模型的标定方法,利用标定板围绕固定轴转动的不同姿态进行标定并进行优化。所提出的标定算法既解决了一般成像模型变量多的问题,又不需要借助精密位移装置,简化了整个标定过程。与此同时,利用自卷积盲去模糊的方法解决远心镜头景深小带来的离焦,提高了摄像机的标定精度。标定和三维重构实验验证了该方法的可行性和准确性。在23.7 mm×17.78mm相机视场范围下系统测量精度达到了6μm。     

非平行双目视觉系统水下标定与测量

针对用非平行双目视觉系统进行水下拍摄测量时,由于折射所导致的测量误差较大、精度不高的问题,建立了基于折射光路的水下双目视觉系统测量模型,并以Agrawal方法为基础,在已知两摄像机相对位置关系的前提下,对该测量模型参数标定的方法进行了改进。为验证改进的Agrawal方法的可靠性,与Agrawal方法进行水下标定对比实验。结果表明,相较于Agrawal标定算法得到的防水罩法向量这一模型参数,提出的改进算法的结果与真实值更为接近。在此基础上,应用标定后的水下双目视觉系统测量模型对水下靶标标定点间的标准距离进行测量,测量误差平均值为-0.0134 mm,最大误差为0.2073 mm,与空气中双目视觉系统测量精度相当。     

一种高精度线结构光视觉传感器现场标定方法

针对现有线结构光视觉传感器标定方法存在的局限性,提出一种不需要求解光平面标定点的标定方法.根据光条图像求解平面靶标上光条在摄像机坐标系下的Plücker矩阵.在视觉传感器前合适位置将平面靶标摆放多次,联立所有光条空间直线的Plücker矩阵,求解光平面在摄像机坐标系的平面方程.最后通过非线性优化方法得到光平面方程在最大似然准则下的最优解.在标定过程中,所有光条点都参与光平面参数的计算过程,因此该方法标定结果精度高、稳健性强.实验证明,与现有方法相比该方法标定精度提高30%左右.     

基于同心圆合成图像匹配的双目视觉标定

分析了双目视觉传感器的数学模型,提出了一种基于同心圆合成图像匹配的双目视觉传感器的标定方法。在测量范围内任意多次摆放同心圆靶标,由两台摄像机拍摄靶标图像。根据摄像机模型与已知同心圆在靶标坐标系上的位置关系,构造合成图像,将合成图像与观测图像进行相似度匹配,通过优化定位得到靶标上每个圆的圆心点图像坐标。利用左右图像对应的圆心图像坐标和双目视觉的约束关系,对双目视觉传感器参数进行非线性优化,并得到最优解。所提出的标定方法是在张正友方法的理论基础上,利用了图像的整体性进行的优化。实验结果表明,该方法提高了标定精度。     

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.     

基于方向性靶标和多约束优化的双目相机标定

提出了一种基于方向性靶标和多约束优化的双目相机标定方法。新型方向性平面靶标能够判断靶标的旋转方向,并对每个标定角点进行编码,以保证双目相机在拍摄到局部靶标的情况下依然能够完成同名点匹配,进而完成双目相机标定。根据方向性靶标建立双目相机标定模型,引入用于描述平面靶标姿态的天顶角和方位角,通过天顶角和方位角筛选出在不同位置上的靶标姿态均具有明显差异的图像作为标定图像,这提高了双目标定结果的稳定性;结合靶标的三维几何信息,建立了多维度约束的双目参数优化模型,提高了双目标定结果的精度。实验结果表明,与传统的张氏标定方法相比,所提出的标定方法能够有效提高所获得的标定结果的稳定性和精度;通过对标准量块进行多次测量,进一步验证了所提方法的有效性。     

基于无穷单应的大视场摄像机标定方法

在大视场摄像机标定中,常常会出现由于场景过于单一而很难达到自标定所需要的场景约束和运动约束条件、立体标定所需要的强立体条件或者平面靶板标定所需要的绝对共面条件,如指向高空区域的摄像机标定任务就很难满足上述要求,因而大视场摄像机标定需要较为弹性的标定算法。提出一种基于无穷单应的大视场摄像机标定方法,该方法最少只需要4个非共线控制点和摄像机粗略的位置即可求解无穷单应,并且提出一种坐标变换方法以保证线性求解和优化无穷单应时的稳定性。从无穷单应中分解得到摄像机参数初始值,通过Levenberg-Marquardt(LM)优化算法最终实现摄像机的标定。在优化过程中,通过假设图像中心为主点和采用一阶径向畸变模型,相对增加了优化过程中的剩余自由度,能够实现4个像点为观测值的参数优化。相比于强立体或共面的条件,此方法所需条件很容易满足。仿真和实际实验验证了此方法的正确性和高精度,以及重复测量实验的灵活易实施。     

星敏感器内参数标定误差研究

星敏感器是一种高精度姿态测量设备,被广泛应用于航天、航空、舰船等领域,其性能主要取决于内参数的标定精度。选用何种标定方法完成内参数的标定以及如何提高内参数的标定精度是星敏感器实现高精度姿态测量的关键。针对现有的依赖姿态解算的标定方法与不依赖姿态解算的标定方法进行了相应研究,通过采用网格状星图分析了两类标定方法的噪声特性,同时对比研究了两类标定方法在不同星点数目、不同星点分布下的标定情况。仿真结果表明:星点数目越多内参数的标定精度越高,星点分布越均匀内参数的标定精度越高,且在同等情况下依赖姿态解算的标定方法的精度要优于不依赖姿态解算的标定方法。     

摄像机的一种主动视觉标定方法

提出了一种快速高精度的摄像机主动视觉标定方法,建立了摄像机模型并详细分析了其各项参数的求解算法。标定时,令摄像机作一组二维的平移运动,采集圆孔靶标件的图像并计算圆心的像点坐标,同时记录摄像机的移动距离,得到标定所需的特征点。利用这些特征点计算摄像机标定参数,标定精度可达到0.005 mm。利用该方法定制的标定模块实现了摄像机的自动标定。该方法对摄像机运动的限制条件较少,并基本实现了摄像机模型参数的线性求解,为主动视觉系统的摄像机标定提供了一种有效的解决方案。     

基于光束向量的空间运动目标姿态测量

为了实现空间运动目标姿态参数的高精度测量,采用一种基于光束向量的姿态参数测量系统.该系统在运动目标上安装直线光束作为合作目标,利用高速摄像机记录光束投影光斑在接收平面上的位置.基于平面单应性原理,通过光斑接收平面上9个原始特征点构造柔性标定靶标,实现高速摄像机的高精度标定.进而根据摄像机标定结果获得光束在世界坐标系中的方向向量,而光束在目标体坐标系中的方向向量可根据其安装位置获得.然后,根据光束在世界坐标系和目标体坐标系中的方向向量实现对目标姿态参数的高精度求解.实验结果表明,本文测量系统满足姿态参数测量误差小于1′(1σ)的要求,能够实现对空间运动目标姿态参数的高精度测量.     

基于共面靶标的线结构光传感器标定新方法

现有的线结构光传感器标定方法中,结构光平面上标定点的计算精度将会直接影响到传感器最终的标定精度。提出了一种基于共面靶标的线结构光传感器标定新方法,该方法无需计算光平面上的标定点,也无需反复计算摄像机的外参数。多次移动共面靶标计算不同方向激光条纹直线的消隐点,并对其拟合直线得到光平面的消隐线,完成光平面法向的标定。根据交比不变原理计算共面靶标上标定点间的距离,并以其为约束来标定剩余参数。考虑到误差传递的影响,定义了优化目标函数,以已求得参数为初值进行非线性优化。对比实验表明了该方法具有较高的标定精度,测量误差均方根为0.0306mm,且标定过程简单,计算复杂度低,适合现场标定。