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。     

一种单摄像机虚拟鼠标的标定方法

建立单摄像机虚拟鼠标的数学模型,提出一种虚拟鼠标的现场标定方法.以二维实体靶标为中介.利用计算机屏幕生成的虚拟靶标,确定摄像机坐标系到屏幕坐标系的变换.建立空间三维控制点图像坐标到鼠标指针的映射,实现了单摄像机虚拟鼠标的现场标定.提出的方法无需高成本的辅助设备,现场操作简单.在30 cm作用距离内采用640 pixel×480 pixel图像中50个特征点,当图像噪声方差达到1 pixel时,试验中控制点映射为屏幕坐标的均方根(RMS)误差小于3 pixel.该方法应用于研发的虚拟鼠标演示程序.表明切实可行,适用于虚拟鼻尖鼠标的现场标定.     

一种利用图像序列进行摄像机标定的方法

结合消隐点的有关知识,利用图像序列中运动的人体及其阴影的垂直关系,给出了一种实用性比较强的摄像机标定方法.该方法采用线性的方法计算出了可变焦摄像机5参数的内参数矩阵及旋转矩阵,并在一定的条件下计算出平移矩阵,最终将摄像机完全标定.计算内参数及旋转矩阵时不必考虑图像之间对应点之间的关系,从而大大减少了图像检测期间算法的复杂度,提高了标定的速度.此外,模拟和实际图像实验也表明该自标定方法具有较高的鲁棒性和准确性,适用于在线摄像机标定系统.     

一种新的三维测量机器人手眼标定方法

为了提高三维测量机器人的手眼标定精度以更好地满足工业需求,提出了一种采用动态改变变异率的自适应差异进化算法进行手眼标定的新方法。首先构建了由线结构光测头和机器人组成的视觉测量系统,利用齐次坐标变换的方法建立了测量系统的数学模型;然后针对数学模型中的手眼关系,使用半径已知的球体,采用定点变位姿的方法,进行粗略的估计,并对手眼关系求解的精度进行分析;最后采用动态改变变异率的自适应差异进化算法对手眼关系做进一步寻优。实验结果表明,算法具有较高的求解精度。该方法用于手眼标定是可行的、有效的,整个标定过程简单,便于实际应用。     

一种新的相移点衍射干涉仪系统误差标定方法

相移点衍射干涉仪利用测试波和参考波的横向错位产生载波干涉条纹,因此测量结果中必然引入一定的系统误差。在分析相移点衍射干涉仪主要系统误差源的基础上,提出了一种新的系统误差标定方法,即旋转光栅法。该方法根据光栅在正交方向上的两次测量结果,利用泽尼克多项式在单位圆域的正交特性和奇偶对称性质即可标定干涉仪的系统误差。可见光波段的标定实验结果表明,系统的几何彗差为-0.116λ,与理论计算结果-0.133λ基本一致,证明了该方法的有效性。     

一种新的形貌检测系统标定技术

形貌检测中, 经相位解调和相位展开后,所求得的只是待测物体表面与参考面的相对相位分布, 而三维形貌检测要测的是高度分布. 在分析一般测试系统的基础上, 推导出了相位与高度分布的非线性函数映射关系. 设计了标定测试系统的实验方案. 通过平移实物参考面, 测得其上的相位分布, 由平移距离与相位增量之间的关系, 用最小二乘迭代法计算相位差与物体高度映射关系. 最后, 对一个实际测试系统进行了标定,并与Hung的标定方法进行了分析比较.理论和实验都表明, 新方法精度高, 操作方便, 降低了标定复杂度.     

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)。     

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.     

排种器性能检测中摄像机系统的标定方法

通过对排种器性能检测的特点分析 ,提出了由单摄像机和平面镜组成的摄像系统标定方法。建立了该系统的数学模型 ,并给出了一种基于该模型的摄像系统标定方法。该系统的特点是组成简单 ,仅用单摄像机和一个平面镜就能检测多目标的运动规律 ,提高了机器的运算速度。试验表明 :这种方法是快速而有效的 ,与现有的其它方法相比能更好地处理目标的重叠和短暂消失等情况。     

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.     

一种新的核聚变方法

最近,美国Brookhaven 国家实验室的化学家 Robert Beuhler,Gerhart Friedlander和Lewis Friedman 公布了一种实现核聚变的新方法.他们把很小的重水分子团射到充有氘原子的靶中,从而获得存在时间很短的微“星”,并声称这种技术可能是获得聚变功率输出的新途径. Brookhaven的技术发表在1989年9月18日的 Physics Review Letters杂志上.这一技术的关键是能否形成一些含有几十个到几百个重水分子的分子团,以及将这些分子团加速并射入靶中.当这些分子团撞在含有氘元素的靶上的时候,在撞击点产生热量和压缩,使氘核发生聚变,从而产生氦-4核并释…     

基于DLT模型的摄像机标定简化方法

在忽略摄像机镜头畸变误差的情况下,通过建立像坐标系与物坐标系,利用DLT模型,结合最优化算法的标定方法和两步法,由于在物坐标系中平面物体的任意一点在Z轴上的分量为0,减少变量数至5个,从而推导出一种简化的摄像机标定方法.借助实例,在文中建立的2个命题的基础上,通过对圆的切线、切线交点及所成像的几何关系确定的的坐标进行参数求解,得到确定模型的二维像和三维像.此外,考虑到更为一般的情况,引入畸变误差(径向误差),对模型先忽略误差项,得到初始参数值,然后利用迭代方法求解.     

基于直线特征的摄像机标定方法研究

提出了一种基于直线特征的求解摄像机内外方位参数的方法。首先利用径向平行约束RAC求解大部分的外方位参数,包括旋转矩阵R、平移分量tx和ty,然后再引入畸变模型求解内方位参数以及平移分量tz。该方法的特点是采用共面点标定物,利用直线特征约束进行标定,标定内外方位参数只需要一副图像就可以完成。实验结果表明,该方法是一种精度较高的、简单实用的摄像机标定方法。     

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。     

基于等价图像的摄像机自标定方法

介绍了一种基于等价图像的摄像机自标定方法。在仅拍摄一幅目标图像的基础上,利用目标结构的对称性得到与背景内容无关的对称等价图像,对对称图像进行等比缩放得到对称缩放等价图像,使用于自标定的图像数目倍增,便于图像目标的特征匹配。根据原图中相互垂直的特征直线的消影点对以及等价图像上的对称消影点对列出关于内参数的方程祖,求解方程组完成对内参数的自标定。实验结果证明,该方法原理简单、易于实现,并具有较高的定标精度。     

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。     

摄像机标定中的特征点自动提取方法

提出了一种在复杂背景下,无需人工干预、自动提取二维正弦标靶特征点的方法。以液晶显示器作为平面标靶,标定图像为正弦强度条纹。摄像机拍摄标定条纹图后,算法根据条纹调制度自动分离背景和有效条纹区域;先将水平和垂直相移条纹的截断相位进行相位展开,再将两个相位分布构造成新的二维正交条纹图,通过多项式拟合建立各相位分布与其像素坐标的关系,以正交条纹亮点(对应相位为2π)作为标定特征点,并对这些亮点进行定位操作,获取其对应的亚像素坐标;最后利用展开相位的级次与条纹周期信息自动计算出它们的世界坐标,用于后续的摄像机标定。与常用的二维棋盘格对比实验结果表明,该方法标定结果可靠,而且精度更高,最为关键的是,该方法无需人机交互的手动操作,自动易行,可在以二维正弦条纹为标靶的摄像机标定中推广应用。     

三维重建中的摄像机标定研究

基于matlab标定箱和基于opencv的方法实现是计算机视觉中摄像机传统的标定方法的两种实现方式,在三维重建中起到很大的作用。为了比较分析其两者的差异性,通过实验对比,比较其两种方法的在运行速率、精确度、误差率上的差异性,分析其结果,可以为接下来的三维重建打好基础。     

基于直线特征的摄像机镜头畸变标定方法

在多视域广角成像系统中,为了保证后续图像拼接的质量,必须对从广角镜头所获得的畸变图像进行校正。利用图像中直线特征的畸变标定方法,并且提出一种带权重因子的弯曲测度指标函数,离图像中心不同距离的曲线给予不同的权重值,作为求取最终畸变参数的目标函数。在最小化目标函数过程中,求解出最优畸变系数。并基于工程实例,分别利用传统基于直线特征的畸变校正方法与本文方法对目标图像进行畸变校正。实验结果表明,本文方法仅仅利用单幅图像就能获得高精度的畸变标定,在噪声水平小于2 pixel时,对应坐标的均方根误差能控制在0.3 pixel以内。同时该方法操作简单、方便、易于实现。     

一种新的声速推导方法

利用动量定理给出一个简单而又直观的推导气体中声速的方法。