面向建筑物重建的相机标定方法研究

由于灭点具有很多独特的几何属性且大量地存在于建筑物场景中,因此针 对建筑物重建,提出了一种基于灭点的相机标定方法。首先通过构造各种几何约束关系,如 灭点与相机矩阵间的关系、世界坐标原点和相机矩阵间的关系,逐步实现相机矩阵的度量重 建和欧氏重建,获得相机矩阵的值,然后通过分解相机矩阵得到相机的内外部参数。该方法 在标定过程中无须借助任何标定物,求解过程简单,标定速度快。实验结果表明,该方法可 以满足虚拟现实中建筑物场景重建的需要。     

道路场景下相机自动标定及优化算法

当前交通相机的自标定算法大多基于灭点或道路中的几何标识进行标定,但多灭点的检测存在不稳定及趋于无穷的"病态"条件,标识先验条件获取不精确等因素,造成自标定算法的实际应用受限.为了改进上述问题,首先根据典型道路场景,建立较稳定的单灭点标定模型;然后动态获取道路中的可标定区域及其中的几何标识,并在钻石空间中求取最佳灭点;最后利用场景中的冗余信息构造非线性约束条件,对标定参数在约束空间中进行迭代求最优,以消除标定初始条件不精确造成的标定误差.在云台相机监控的实际弯曲道场景中进行实验,同时改变相机视角及焦距进行实时算法处理,结果表明,该算法在多交通场景下的标定准确率达95%以上,优于现有算法,尤其适用于云台全方位交通相机的自标定.     

未标定单幅结构场景图像的三维重构

提出了一种单视三维重构方法，该方法是利用用户提供图像点及其对应的三维点之间几何信息。由于结构场景是由大量平面构成的，存在大量的平行性、正交性约束，因此该方法主要应用于结构场景的三维重构。首先，相机定标和计算每个平面的度量信息，即先基于3组互相垂直方向的影灭点，对方形像素相机标定，再利用影灭线和圆环点像，对每个平面度量校正；然后考虑每个校正平面的尺度因子和非正交平面间的相对面向，从而将所有校正后的平面缝合起来。采用真实图像进行实验，实验结果表明，该方法简单易用。     

基于宽基线图像远距离场景的自动三维重建

图像获取时距离场景较远,由于图像对应点间视差较小,如果相机模型选取不合适,将导致本来不在同一个平面上的点重建在一个平面上.针对该问题,提出一种基于宽基线图像远距离场景的自动三维重建方法.该方法对相机模型的成像过程进行分析,给出了适用于远距离场景的透视相机模型;通过调整约束方程的权重系数,提高了仿射相机模型自标定过程的鲁棒性;利用分块的捆绑调整技术与分解法,解决了多视角重建结果融合的问题.室外远距离场景的重建实验结果表明,采用文中方法可取得较好的视觉效果.     

基于场景几何约束未标定两视图的三维模型重建

提出了一种从两幅未标定图象重建场景三维模型的方法 .这种方法充分利用了人造结构场景中大量存在的平行性和正交性几何约束 ,即利用每幅视图中三组互相垂直的平行线 ,计算出 3个影灭点 ,从而对每幅视图进行标定 .对两幅未标定图象 ,从基本矩阵只能得到射影重构 ,如果每幅图象都已标定 ,则可将基本矩阵转化为本质矩阵 .三维重构过程有两个步骤 :先是恢复相机的位置和运动 ;后是用三角测量法计算出点的三维坐标 .对多平面组成的场景进行三维重构实验 ,所得三维模型产生新的视点图象 ,与所观察的场景一致 ,重构的两个平面夹角与实际值相近 ,实验结果表明 ,该算法是行之有效的     

基于单幅透视图像确定相机参数的几何方法

提出一种求解相机内、外参数的几何方法．在不考虑相机镜头变形的前提下，首先根据空间平面上的单个矩形，从该矩形的两灭点透视图中，根据灭点间的几何关系，补出另外一个灭点的坐标；然后根据透视投影的灭点理论，计算出相机的相对位置；若已知矩形边的实际长度，可以恢复出相机在三维空间中的实际位置和矩形顶点的空间坐标；最后根据透视投影关系计算出相机的有效焦距．大量的模拟和真实实验表明，该方法简单、易于操作，具有标定精度高、鲁棒性强的优点．     

一种基于平面控制直线约束的非量测相机检校方法

光束法自检校为一种经典的适合于非量测相机的检校算法,但其解算精度易受到大量像点坐标观测值的影响.本文讨论一种基于平面控制直线约束的非量测相机检校方法.该方法利用平面格网控制场中的直线特征对格网像点坐标及畸变参数进行直线几何约束.详细推导了该方法的直线约束方程,对检校实验结果从控制场格网点直线性、构像残差等方面进行分析.经实验验证,相较传统的光束法自检校,该附加直线约束的检校方法可有效提高检校结果精度.     

一种基于TOF相机与CCD相机的联合标定算法研究

针对基于Time-of-Flight(TOF)相机的彩色目标三维重建需标定CCD相机与TOF相机联合系统的几何参数,在研究现有的基于彩色图像和TOF深度图像标定算法的基础上,提出了一种基于平面棋盘模板的标定方法。拍摄了固定在平面标定模板上的彩色棋盘图案在不同角度下的彩色图像和振幅图像,改进了Harris角点提取,根据棋盘格上角点与虚拟像点的共轭关系,建立了相机标定系统模型,利用Levenberg-Marquardt算法求解,进行了标定实验。获取了TOF与CCD相机内参数,并利用像平面之间的位姿关系估计两相机坐标系的相对姿态,最后进行联合优化,获取了相机之间的旋转矩阵与平移向量。实验结果表明,提出的算法优化了求解过程,提高了标定效率,能够获得较高的精度。     

基于平面格网的非量测CCD相机自标定

传统的相机标定方法通常需要建立复杂3维标定块或高精度3维控制场,在实际应用中受到了一定的限制。本文采用平面控制格网作为标定块,根据相机的理想模型确定内方位元素,利用2维直接线性变换和共线方程分解出相机的外方位元素初值,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像素和0.3像素左右。可以满足高精度近景3维量测的要求。     

基于 2 个灭点和局部尺度的三维空间尺度估计

三维空间尺度估计是三维重建中的一个重要工作,现实世界中也存在一些基于单幅图像进行三维空间尺度估计的需求。通常情况下,尺度估计需先对相机进行标定。根据单目图像符合透视原理的特性,提出了一种基于 2 个灭点和局部尺度信息的方法对相机进行标定,从而得到单目图像物体中三维空间尺度信息的估计。首先,从单目图像中选择 2 组互相正交的平行线组,得到对应 2 个灭点的坐标;然后,利用灭点坐标和焦距信息得到世界坐标系和相机坐标系之间的旋转矩阵,再利用灭点的性质和已知局部尺度信息得到平移向量,完成单目相机的标定;最后,还原二维图像中像素点对应的三维世界坐标值,计算出图像中 2 个像素点在三维空间的尺度信息。实验结果表明,该方法能有效地对单幅图像中的建筑物体进行尺度估计。     

基于平面镜的摄像机内参数线性标定方法

提出了一种全新的基于平面镜的摄像机标定方法。该方法无需任何标定物,利用平面镜的反射性质和灭点、灭线等理论,通过移动摄像机或平面镜作至少2次平移运动(各次平移间应存在旋转运动)即可线性地标定摄像机的内参数。模拟图像实验和真实图像实验表明所提出的方法能快速、方便地对摄像机进行标定,具有较好的稳定性和精度。     

一种基于平面消影点的摄像机定标方法

摄像机定标是计算机视觉中一个非常重要的问题.对CCD/INS复合末制导系统中摄像机定标问题进行了研究.文中介绍了一种基于平面消影点的摄像机定标方法.该方法从消影点的基本性质和方形平面模板的几何特征出发,推导并证明了正交消影点之间的约束关系式,从这个正交约束中可以解析地求出摄像机的有效焦距.消影点从3D-2D的对应点坐标中解算求得,相比于图像处理方法具有更好的抗干扰性.方法原理简单、实现方便,仿真实验和真实图像实验结果均验证了该方法的有效性.     

基于消隐点的摄像机标定关键技术研究现状及发展

对基于消隐点的摄像机标定技术主要研究成果进行了综述.总结了产生消隐点的各种靶标,分析了靶标中消隐点的获取方法与典型的基于消隐点的标定技术,探讨了基于消隐点的摄像机标定技术的研究方向以及下一步的研究问题.     

交通监控场景下的相机标定与车辆速度测量

针对交通监控场景中对车辆速度测量的需求,提出了一种相机标定方法和车辆速度测量方案。首先,通过深度学习YOLO检测算法和光流跟踪算法对图像中的车辆目标进行检测和跟踪,根据获得的轨迹集合使用级联霍夫变换计算出道路方向上的消失点,从而检测出道路上的标志线。之后根据消失点和标志线,使用试探焦距思想完成相机标定任务。最后通过计算多帧之间瞬时速度的平均值来实现车辆速度的测量。通过真实交通监控场景的实验结果表明,这种基于消失点的自动相机标定方法具有较好的稳定性和较高的标定精度,能够满足车辆速度测量和实际工程应用的需求。     

Computing camera parameters using vanishing-line information from a rectangular parallelepiped

A new approach to camera calibration using vanishing line information for three-dimensional computer vision is proposed. Calibrated parameters include the orientation, the position, the focal length, and the image plane center of a camera. A rectangular parallelepiped is employed as the calibration target to generate three principal vanishing points and then three vanishing lines from the projected image of the parallelepiped. Only a monocular image is required for solving these camera parameters. It is shown that the image plane center is the orthocenter of a triangle formed by the three vanishing lines. From the slopes of the vanishing lines the camera orientation parameters can be determined. The focal length can be computed by the area of the triangle. The camera position parameters can then be calibrated by using related geometric projective relationships. The derived results show the geometric meanings of these camera parameters. The calibration formulas are analytic and simple to compute. Experimental results show the feasibility of the proposed approach for a practical application—autonomous land vehicle guidance.This work was supported by National Science Council, Republic of China under Grant NSC-77-0404-E-009-31.     

Projection matrix by orthogonal vanishing points

Calculation of camera projection matrix, also called camera calibration, is an essential task in many computer vision and 3D data processing applications. Calculation of projection matrix using vanishing points and vanishing lines is well suited in the literature; where the intersection of parallel lines (in 3D Euclidean space) when projected on the camera image plane (by a perspective transformation) is called vanishing point and the intersection of two vanishing points (in the image plane) is called vanishing line. The aim of this paper is to propose a new formulation for easily computing the projection matrix based on three orthogonal vanishing points. It can also be used to calculate the intrinsic and extrinsic camera parameters. The proposed method reaches to a closed-form solution by considering only two feasible constraints of zero-skewness in the internal camera matrix and having two corresponding points between the world and the image. A nonlinear optimization procedure is proposed to enhance the computed camera parameters, especially when the measurement error of input parameters or the skew factor are not negligible. The proposed method has been run on real and synthetic data for more precise evaluations. The provided experimental results demonstrate the superiority of the proposed method.     

高速公路云台相机的自动标定

目的 云台相机因监控视野广、灵活度高,在高速公路监控系统中发挥出重要的作用,但因云台相机焦距与角度不定时地随监控需求变化,对利用云台相机的图像信息获取真实世界准确的物理信息造成一定困难,因此进行云台相机非现场自动标定方法的研究对高速公路监控系统的应用具有重要价值。方法 本文提出了一种基于消失点约束与车道线模型约束的云台相机自动标定方法,以建立高速公路监控系统的图像信息与真实世界物理信息之间准确描述关系。首先,利用车辆目标运动轨迹的级联霍夫变换投票实现纵向消失点的准确估计,其次以车道线模型物理度量为约束,并采用枚举策略获取横向消失点的准确估计,最终在已知相机高度的条件下实现高速公路云台相机标定参数的准确计算。结果 将本文方法在不同的场景下进行实验,得到在不同的距离下的平均误差分别为4.63%、4.74%、4.81%、4.65%,均小于5%。结论 对多组高速公路监控场景的测试实验结果表明,本文提出的云台相机自动标定方法对高速公路监控场景的物理测量误差能够满足应用需求,与参考方法相比较而言具有较大的优势和一定的应用价值,得到的相机内外参数可用于计算车辆速度与空间位置等。     

Structured light self-calibration with vanishing points

This paper introduces the vanishing points to self-calibrate a structured light system. The vanishing points permit to automatically remove the projector’s keystone effect and then to self-calibrate the projector–camera system. The calibration object is a simple planar surface such as a white paper. Complex patterns and 3D calibrated objects are not required any more. The technique is compared to classic calibration and validated with experimental results.     

基于多视定位算法的多摄像机标定

针对多摄像机系统标定,提出一种基于多视定位算法的标定方法,标定过程只需一块可自由移动的平面模板即可,利用约束优化思想,将各摄像机坐标系转换到参考摄像机坐标系下,从而得到摄像机之间相对位置关系。标定操作过程简单,易于实现。实验结果表明,该方法是一种有效的多摄像机标定方法。