基于插值细分的机械臂手眼标定算法

由于固定视点下的工作平面大、相机畸变明显且采集环境复杂,机械臂与相机之间坐标耦合的标定精度不够,为解决该问题,提出一种对图像坐标系与机械臂基坐标系进行直接标定的方法.该方法通过对采集到的标定点进行插值细分拟合畸变曲线来消除相机畸变,构建图像坐标系与机械臂基坐标系的直接转换关系.该方法规避了传统算法中过度依赖相机位姿矫正、畸变矫正等算法导致的误差问题,实现了平均误差在1mm以内的高效率、高精度手眼标定.     

基于SIFT特征匹配和模约束的摄像机分层自标定方法

在一些计算机视觉和摄影测量任务的执行过程中,需要在线地标定摄像机参数,这就使得不依赖标定参照物的自标定成为必需,提出一种基于SIFT特征匹配和模约束的摄像机分层自标定方法。自由移动或旋转摄像机拍摄同一场景内部参数不变条件下的四幅以上图像。对每幅图像进行SIFT特征点提取,通过特征点匹配在每幅图像中分别获得对应三维场景空间同一特征点的像素坐标。进行投影标定,获得每幅图像在投影重建空间中的相机投影矩阵,以及每个特征点在投影重建空间中的三维坐标。进行仿射标定,采用模约束法确定无穷远参考平面在投影重建空间中的参数。进行度量标定,确定内参矩阵。实验表明,该方法能在线地稳定地获得摄像机内参标定结果,从而对现有的摄像机自标定方法进行了改进。     

基于双三次插值的鱼眼图像校正

通过标定板对鱼眼镜头成像模型参数进行标定,建立了特定鱼眼镜头图像校正模型,并应用该模型对鱼眼图像进行校正.利用双三次插值方法对鱼眼图像非特征点进行插值,校正效果良好,解决了鱼眼镜头所成影像的畸变问题,能较好地应用于视觉导航与监控领域.具体做法是:（1）利用自制的平面标定板标定鱼眼图像;（2）通过标定之后的镜头畸变参数,利用双三次插值算法将畸变的鱼眼图像还原为满足人眼视觉效果的透视图像.     

基于圆形特征点的非线性相机标定方法

针对高精度标定板制作困难费用高的问题,提出了一种快速简易的相机标定方法。用数码相机对一张具有不同大小圆形特征点的标定表绕着光轴旋转拍摄几幅图像,利用亚像素边缘轮廓检测算法检测图像中的轮廓;采用最小二乘椭圆拟合方法得到亚像素椭圆中心坐标,用稳定的图像点与空间点的对应算法确定图像点与空间点的对应,计算过程中对所求参数进行了非线性优化。实验表明,重投影平均误差在0．2个像素以下,证明了该方法的可行性和较高的标定精度。     

全景立体球视觉下的鱼眼镜头参数标定方法

针对鱼眼镜头拍摄图像存在较大畸变以及在设计制造过程中存在误差的问题,提出了一种对鱼眼镜头进行标定的方法.首先是对成像系统进行建模,进而对成像系统的内外参数进行标定;采用最小二乘法拟合圆的算法对图像中心进行标定,算法的仿真结果表明,该方法可以准确的对视觉系统的内外参数进行标定,径向畸变系数的标定误差范围小于0.1个像素值.     

基于几何约束的高精度特征点检测和相机标定

针对高精度特征点检测和相机标定问题,提出了一种基于几何约束的角点检测和相机标定方法.该方法首先用传统的方法提取图像中的角点,以此为初值从图像中搜索棋盘格边缘,然后对边缘数据进行拟合,并将拟合得到的三次曲线的交点作为真实的角点,最后以这些角点为特征点进行相机标定.实验结果表明,加入几何约束后能大幅提高特征点提取的准确度,从而显著提高相机标定的精度.     

基于动态圆的鱼眼图像校正算法研究

针对鱼眼图像传统经度坐标校正效果不明显的缺点,提出了一种改进的鱼眼图像二维校正算法。通过对每一条畸变的经线,不断求取其所在圆的圆心和半径,重新计算经线上点的坐标,有效地校正桶形畸变。该算法不用进行鱼眼镜头的标定以及参数的估计,也不用寻找三维空间点信息,以及在各种坐标系之间进行转换。经实验表明,改进算法校正后的平均垂直偏离角度为传统校正算法的1/3,同时具有耗时少的优点,满足实时性的要求,有较强的实用价值。     

基于线纹尺的线结构光视觉传感器标定新方法

为了实现传感器简单、快速、高精度的标定,提出了一种基于线纹尺的线结构光视觉传感器直接标定新方法,设计了平面靶标与特征点提取算法.即通过获取已知三维空间坐标特征点的图像坐标,直接建立亚像素物像索引表,实现了系统的直接标定.标定实验与测量实验结果表明:文中标定新方法操作简单,易于实现,具有较高的标定精度,Z轴、X轴方向的测量误差均值分别为0.0045 mm和0.0130 mm,能够满足工业生产与测量的基本需求.     

一种Kannala模型的鱼眼相机标定方法优化

针对鱼眼相机自身大视场、超短焦距等特点,使传统的基于小孔成像模型的相机标定算法无法实现其标定这一问题,提出了一种基于传统Kannala模型的鱼眼相机标定优化方法。首先研究了鱼眼相机的相机成像模型和畸变类型,并在传统Kannala模型基础上,建立分段多项式逼近模型实现原模型优化。其次根据传统Kannala模型和优化模型分别获得相机内参数和畸变系数,并通过内参数和畸变系数获得畸变校正图像。最后对得到的畸变校正图像利用反投影误差和多视图立体视觉三维重建分别定量和定性分析算法的优越性。相机检校反投影误差分析及三维重建可视化效果证明了所给优化模型相机标定的有效性。     

数字摄影测量系统中非量测CCD相机标定算法

为了解决传统的相机标定方法，通常需要建立复杂三维标定块或高精度三维控制场这一实际问题，采用平面控制格网作为标定块，利用二维直接线性变换分解出相机的内外方位元素初值，然后采用改进的Hough变换算法检测标定图像中的格网直线并利用最小二乘法拟合出最佳直线，通过求直线的交点得到标定格网点的像坐标。最后利用自检校光线束法平差进行相机的精确标定。实际图像数据实验结果表明：主点和焦距的标定精度分别达到了0．2和0．3像素左右。可以满足高精度近景三维量测的要求。     

基于立体靶标的摄像机标定方法

为获取视觉测量系统中二维图像到三维空间位置的变换关系,提出一种基于立体靶标的摄像机标定方法.针对无畸变小孔成像模型,使用最小二乘法求解初始投影矩阵后通过LM准则对其优化;根据多张图像对应的投影矩阵,求解摄像机内参数及各相应外参数;引入二阶径向畸变模型,建立理想图像坐标和实际图像坐标间的方程求解初始畸变系数;使用LM准则...     

Flexible planar-scene camera calibration technique

0　IntroductionCalibrationofcamerasisaprerequisitefortheextractionofprecisethree dimensionalinformationfromimageryinpho togrammetry,computervision ,roboticsandotherareas.Muchworkhasbeendoneinthephotogrammetrycommunity[1 3] ,andmorerecentlyincomputervision[4,5] .Anumberofauto calibra tionapproachesbasedonactive visiontechniquehavebeenad dressedbycomputervisioncommunities,butmanyofthemneednon linearoptimizationwhichtakesmoretimethanlinearonesorcameramotionsneedtobepartlyknown[3 \〗.Insomecases,…     

基于鱼眼镜头的树高测量方法

为解决当前测量树高方法中存在测量误差大、测量不便等问题,提出一种基于鱼眼镜头的树高测量方法.该方法首先利用鱼眼镜头成像模型确立世界坐标系到图像像素坐标系的变换关系;然后以畸变系数的等距投影模型为基础,利用Scar-amuzza鱼眼相机标定方法求解参数并建立测量系统模型;最后利用图像处理技术对实验图像进行轮廓提取、分割及极值点提取,实现对树高的测量.通过所提出的测量方法对树高进行测量,实验结果表明:测量方法的测量误差在-0.196～0.195m,树高测量最高相对误差为2.75％,平均相对误差为1.505％,说明该方法有效减小了测量误差,具有很高的精确性,同时测量方法简便,可操作性强.     

基于圆形阵列标定板的张氏相机标定法

提出了一种基于圆形阵列标定板的张氏相机标定法.利用大恒水星系列相机对不同方向和不同姿态的圆形特征标定板进行20次拍摄,并利用亚像素边缘检测算法对图像视野中的特征进行边缘检测;接着对得到的边缘封闭的特征分别进行圆度、偏心率和凸度的条件限制,提取出图像中符合要求的圆形特征;最后通过标定板上圆形特征的圆心像素坐标与世界坐标的对应关系来进行相机标定.实验结果显示,圆形特征的圆心坐标平均重投影误差在0.007个像素以内,表明了该算法的可行性.      

利用二次曲线拟合和圆环点进行摄像机标定

为了提高摄像机标定的精度和实用性，提出一种新的标定算法．所用的标定模板由平面上两个相交的圆周组成，且两圆的圆心和半径均未知，通过对两圆的图像进行二次曲线拟合，再根据拟合的二次曲线来计算圆环点图像完成标定过程．与经典的平面标定算法相比，该算法无需进行角点检测和角点匹配，不需人工干预即可实现自动化标定，且在标定过程引入了更多的图像点信息．模拟实验结果表明，在实际的噪声水平下，该算法对焦距的相对标定误差比平面标定算法减小约0．1%，此时主点的相对标定误差也略小于平面标定算法．真实图像的实验结果也表明，所提算法具有较好的精度和实用性．     

CCD摄像机标定中角点亚像素定位方法

CCD摄像机的标定是实现光学三维轮廓测量技术的必要步骤,其标定精度在很大程度上取决于标定特征点的定位精度.在分析现有棋盘格角点像素级和亚像素级定位方法不足的基础上,提出了一种基于改进SV方法的棋盘格角点亚像素定位方法.首先,采用SV算子对角点进行像素级检测;其次,选取标定图像中以初定位角点坐标为中心的5×5像素区域,对其灰度值进行双线性插值;最后,计算插值图像的灰度质心,再根据插值放大倍数,将质心转换到亚像素坐标,实现了角点亚像素定位.实验结果表明,该方法可以获得亚像素级角点坐标,实现CCD摄像机的高精度标定,标定平均误差为0.108 mm.     

三维计算机视觉系统中的结构光快速定标

利用DLT模型及简化模型 ,导出双相机单激光系统定标模型 ,巧妙地设计适用于单双相机系统的透明定标薄板 ,实现从单摄像机到双摄像机的快速定标。整个方案简单快速有效 ,定标精度达像素级。方案还可推广到多相机多激光源系统。     

基于混沌蚁群算法的无衍射激光图像定中方法

针对无衍射激光图像特点,提出了一种基于混沌蚁群算法确定图像中心的方法。在图像处理时先找出图像中的有用区域,基于该区域估算图像的最大亮度,然后将其与图像像素点亮度的差值作为优化的目标函数,利用混沌蚁群算法对图像中心点进行全局的优化搜索。用 像素摄像机在 拍摄的图像进行处理,实验结果表明了该方法的有效性。     

基于改进遗传优化算法的线阵相机标定方法

在手机玻璃盖板的缺陷检测中,为了获得缺陷特征明显的高精度图像,不仅需要搭建高质量图像采集系统,而且需要对线阵相机进行精密标定.结合工业现场需求,本文提出了一种基于改进遗传优化算法的线阵相机标定方法.在已有线性扫描模型的基础上,引入线阵扫描图片图像畸变矫正,推导了新的标定参数.在已有无畸变矫正的线性解析解基础上,引入遗传算法进行新参数的求解优化,实现了新标定参数的非线性求解.实验结果表明,与不加入图像畸变矫正的求解方法相比,所提方法具有更高的测量精度.