基于数码相机图像的三维重构

针对传统三维坐标测量方法的局限性,提出了利用数码相机对物体进行三维重构,达到对物体进行非接触测量的目的．采用标准图像法对数码相机内部和外部参数分别标定,与传统的相机标定相比,简化了求解的复杂性．基于同一物体的两幅图像,给出了其三维重建理论和算法．并举例说明了三维重构的具体实现步骤和方法．     

数码相机参数的靶圆切点标定法

数码相机定位是计算机图形学中的一个重要课题,在图像处理等方面有着广泛的应用,其中数码相机参数的标定是定位的关键．文章结合数码相机成像原理、坐标的旋转变换与平移变换,利用两靶圆切点的像仍为切点的原理,提出了数码相机参数标定的靶圆切点法,并利用最小二乘法将数据拟合,得到数码相机的内外部参数．实验结果证明了这种方法的可行性与实用性．     

空间三维测量技术的研究

以透视投影变换为依据,研究了空间三维测量技术,提出了一种新的标定方法。利用相机做一次平移运动,可以线性的确定摄像机的内参数,然后利用已求得的内参数来求外部参数。本方法不需精确标定靶标,不需要任何的高精度复杂装置,最后结果表明,此方法能够得到比较满意的精度要求。     

基于有序图像序列与可控外部参数的远心镜头标定方法

以远心镜头放大率、远心度及镜头畸变作为标定参数,提出一种新型远心镜头标定方法.该方法通过控制旋转和平移2个外部参数矩阵,利用已知的外部参数对内部参数进行标定,而不再同时标定外部参数.通过一维高精度移动平台精确控制标定板到镜头的物距,获得一系列有序图像,从而获得可控的高精度外部参数.实验表明:该方法可解决目前远心镜头难以标定或标定参数不全、精确度差等问题,且标定模型简单、快捷,具有较高的实用性.     

径向畸变摄像机的标定

本文研究摄像机径向畸变的外部参数的标定问题。首先讨论摄像机畸变的类型,然后建立摄像机畸变的数学模型,给出畸变函数是一阶形式的模型,并且给出了适用于数学软件求解外部参数的模型。最后,通过平面薄板上五个圆在摄像机上的成像,提取图像上的数据,利用Lingo软件求出摄像机的外部参数。这种方法对实验条件要求低,求解速度快。不仅可以求解摄相机畸变的标定问题,而且可以求解变焦距的标定问题。     

数码相机定位的优化设计

研究的是数码相机在交通管制中定位物体特征点的优化设计问题．将数码相机成像问题简化为针孔成像问题后,研究了靶标图像与数码相机像平面上图像间的旋转和平移关系,为了使二维图像获取三维信息,建立起图像间的透视投影模型．利用该模型,通过确立标定点与相应的二维图像坐标,运用最小二乘法求解投影矩阵,实现对相机内、外部参数的标定．标定过程中,运用数字图像处理技术,对图像进行二值化处理,提高了数据的准确度和科学可信性,由此解得较为精确的内、外部参数,获得基于此模型的圆心在像平面的坐标表示,分别为A（321,189）、B（422,196）、C（639,212）、D（582,502）、E（284,501）．使用BP神经网络方法对已建立的模型进行检测,通过对比BP神经网络与透视投影求得圆心值与实际圆心值的均方根误差,论证了该模型有较高的精度和稳定性．并基于已有工作,建立了双目视觉定位模型,得到两部相机间的相对位置关系．在模型的进一步讨论中,研究了椭圆中心偏移问题,时像平面上椭圆的中心坐标进行了修定,得到实际的中心为：A（325,191）、B（427,201）、C（642,216）、D（584,504）、E（288,505）．以及讨论了图形的畸变问题,确定了相应的关系．     

系统标定的一种方法

数码相机定位有着广泛的应用,本文给出了系统标定的一种方法：设置一个由五个圆构成的靶标,用作切线的方式找到交点及其在像中的对应点,用这组对应点的坐标求出相机的外参数,实现了数码相机的系统标定。     

稳定高精度的双目立体视觉测量系统标定方法

为了提高和稳定双目立体视觉结构光测量系统的精度,提出一种简单有效的标定流程及基于极线几何约束优化双目立体视觉结构光测量系统外部参数的方法.采用平面板标定理论分别标定左右摄像机的内部参数,将标定的内参数作为双目标定的内参数在多视角下标定双目测量系统的外部参数.利用极线几何约束,通过最小化多视角下同一对应点的极线误差,优化计算双目测量系统的外部参数.实验结果表明,该方法计算得到的双目测量系统参数使得测量系统在整个测量空间体积内的测量精度高且稳定,在双目立体视觉测量系统的工业化检测应用中具有重要的意义.     

基于模板匹配的细菌鉴定系统摄像机标定方法研究

在研究传统摄像机标定原理及方法的基础上,针对传统方法的不足,提出了基于CCD的细菌自动鉴定系统的一种特殊的基于模板匹配的单目摄像机标定方法。该方法直接将基于CCD细菌鉴定系统中的96孔酶标模板作为辅助标定装置,仅要求全自动微生物鉴定系统中的摄像机摄取任一幅模板图像,即可根据射影几何内秉的约束条件完成对系统中CCD摄像机焦距、摄像机高度等有效参数的标定,计算量小,有一定的实用性。通过对该方法标定结果与基于空间三角形的标定算法所得结果进行实验比较,证明了该方法的有效性。     

惯性测量单元误差标定

针对低成本惯性测量单元标定中的速度和精度问题,建立了惯性测量单元的误差模型,提出了一种针对惯性测量单元零偏、标度因数和安装误差角的标定方法。利用6状态法标定出加速度计参数,利用4状态法标定出了陀螺参数。对标定后的惯性测量单元进行试验测试,结果表明,标定后惯性测量单元的测量精度满足预期要求,标定方法正确、有效。     

卷帘式快门CMOS数字相机测速系统标定技术

为了实现对高速公路车辆速度进行限制, 建立了基于卷帘式CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor）图像传感器的相机测速系统, 并对该系统采用的标定技术、 测速算法等进行了研究。卷帘式快门数字相机测量速度是利用卷帘式快门曝光, 具有一定的延时, 对运动物体拍摄会产生一定的畸变, 通过对图像的畸变部分进行图像处理和计算, 即可得到运动物体的速度参数。根据相机成像的几何原理, 分析了相机的标定原理, 根据相机测速时的特点, 提出了简单、 有效的标定方法。进一步研究了相机标定和测速的实验方法和步骤, 进行了标定及测速实验。经实验验证： 利用卷帘式快门CMOS数字相机方法对运动目标测速值较精确, 误差在2.5%以内。基本满足高速公路相机测速系统精度要求。     

数字近景摄影测量在面部软组织测量中的应用

为利用近景摄影测量进行面部软组织三维测量和重建，首先建立了一个小型室内三维控制场，解算出数字相机的内外方位元素，同时选择了多值二次曲面进行了相机的像差校正，以提高像点坐标的量算精度。以直接线性变换为基础开发了数字近景摄影测量系统，使人体颅面软组织的三维测量精度高，方法简便实用，成本低。采用带约束条件的Delaunay三角网算法生成DEM数据，利用OpenGL和VC混合编程读取DEM数据，生成面部软组织的三维模型，实现三维模型的重建。重建的面部具有很强的直观性和真实性，为口腔正畸学提供面部软组织的诊断和研究提供了有效的方法。     

数字近景摄影测量在面部软组织测量中的应用

为利用近景摄影测量进行面部软组织三维测量和重建,首先建立了一个小型室内三维控制场,解算出数字相机的内外方位元素,同时选择了多值二次曲面进行了相机的像差校正,以提高像点坐标的量算精度。以直接线性变换为基础开发了数字近景摄影测量系统,使人体颅面软组织的三维测量精度高,方法简便实用,成本低。采用带约束条件的Delaunay三角网算法生成DEM数据,利用OpenGL和VC混合编程读取DEM数据,生成面部软组织的三维模型,实现三维模型的重建。重建的面部具有很强的直观性和真实性,为口腔正畸学提供面部软组织的诊断和研究提供了有效的方法。     

基于多层前馈型神经元网络模型的摄像机定标算法

针对传统线性、非线性摄像机定标算法的鲁棒性,提出了基于多层前馈型神经元（MLFN）网络模型来替代传统精确的摄像机定标数学模型,MLFN网络模型作为层状网络可实现任意维复杂的输入／输出映射,对于无需计算摄像机构,外参数的应用场合,该模型提供了一种实用且有较好鲁棒性的摄像机定标算法,同时为了补偿摄影机非线性畸变,把图像按畸变程度分割成两个区域,分别建立各自基于MLFN网络的摄像机定标模型,实验表明,该方法有效补了畸变,并提高了模型精度,给出了基于MLFN网络模型摄像机定标算法实验,验证了该模型的有效性。     

相机目标自标定系统三维重构的研究

对相机目标自标定系统三维重构方法进行了研究,首先介绍了相机的针孔透视变换的数学模型,并计算了相机成像的畸变系数;介绍了相机传统线性标定的方法,重点分析了引入非线性优化的平面标定的方法,并在此基础上结合LM优化算法对相机的参数进行了求解;最后通过实验仿真证明了该方法能够较好地描述相机的成像情况,从而证明了引入非线性优化的标定方法在相机目标自标定系统三维重构中的可行性。为相机系统识别目标的精确度,实现对目标的全方位精确识别提出了一种新的研究思路。     

一种单摄像机标定的最优化方法

介绍一种单摄像机标定的最优化方法,该方法可以减少摄像机外部参数和内部参数之间的强相关性.对于针孔摄像机模型,通过共线性约束推出共线性方程.基于对共线性方程的变换,给出最优化标定方法的整个标定过程,最后通过具体的实验来标定摄像机参数并进行验证.该方法适合于一些使用单摄像机的特定场合.     

基于非成像模型的摄像机校准方法

作为摄影测量关键部件的摄像机,其校准精确度直接影响了整个测量系统的测量不确定度．通过对常规摄像机校准技术的研究,发现基于内参数成像模型的校准方法会因为内参数综合优化的相关性干扰和非线性求解的不确定性使校准的畸变参数不稳定,且无法修正由镜头透镜组制造中的曲率变化非连续平滑等造成的非模型化畸变．结合航空摄影测量光学实验室方法与垂线法,以摄像机的成像原理为依据提出基于非成像模型的校准方法,以实现逐像元（甚至亚像素级）畸变的细化修正．实验表明,该校准方法的角度测量精度为±5″,系统不确定度为10×10-6,并可适用于所有的相机和镜头．     

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,…