CCD摄像机标定与修正的简便方法

利用透镜成像理论建立摄像机数学模型，提出一种新的简单、快速的摄像机参数标定与修正方法，该方法在摄像机模型中全面考虑了镜头的径向畸变和切向畸变，利用图像中心附近点畸变量较小的性质，用中心附近点和全场视点对摄像机内外部参数和像差修正参数进行分离标定，实践证明，该方法能快速、方便地对摄像机系统进行标定和像差修正，具有较好的稳定性和精度。     

基于平面靶分割区间LS-SVM摄像机标定的研究

摄像机标定是视觉系统精确的前提.利用最小二乘支持向量机实现摄像机的标定不需确定摄像机具体的内部参数和外部参数.由于镜头的畸变主要由径向畸变引起,根据摄像机畸变的特点,对畸变区域进行划分,提出一种基于分割区间最小二乘支持向量机的摄像机标定法,对不同的畸变区域进行单独处理.该方法同BP神经网络和基本最小二乘支持向量机标定预测结果对比表明,基于分割区间最小二乘支持向量机的摄像机标定法速度快,实时性好,能有效提高标定精度.     

一种基于HALCON8.0的摄像机标定算法的实现

通过透镜成像理论建立摄像机标定数学模型,经过镜头畸变和非畸变分析提出了一种线性和非线性优化相结合的TSAI两步法的方法,并用HALCON软件实现了摄像机标定的实现.     

基于计算机视觉的线性摄相机标定技术研究

通过建立基于一阶径向畸变的摄像机数学模型,提出了一种线性求解摄像机参数的标定方法,对摄像机模型中内部参数和外部参数进行逐步求解,且全部过程采用线性方法求解,从而改变了传统的摄像机标定依赖于非线性优化的缺点,避免了非线性优化的不稳定性.实验证明此方法具有较高的标定精度和较强的实用性.     

基于像素-角度映射的摄像机标定算法

为克服线性模型不能解释镜头畸变的缺点,以及常规标定中图像成像转换以及标定不能适应高度和角度改变等问题,在小孔线性成像模型的基础上,通过前期畸变标定和建立镜像坐标系,研究像素与角度的映射关系.利用三角函数将畸变系数和高度及角度参数引入到标定模型中,得到基于像素-角度映射的非线性模型.在多种标定环境下与Tsai等算法进行实验对比,验证了算法的准确性.在改变摄像机的角度和高度后,进一步验证了基于像素-角度映射的摄像机标定算法的系数不需要重新标定,仍具有良好的准确性和鲁棒性,可推广到工程应用领域.     

一种基于Tsai法的摄像机改进标定法

为了提高摄像机标定精度和降低标定的复杂度,在Tsai两步标定法的基础上,提出了一种改进标定法.该方法采用分步标定的思想,以创建的平面模板为标定物,利用共面点便可线性求解出摄像机的内外参数.建立的摄像机模型考虑了径向畸变,有利于提高标定精度,标定过程只需要线性计算,避免了繁琐的非线性优化.     

利用直线段成像特性的摄像机畸变迭代标定方法

提出一种标定非量测摄像机成像中心和畸变参数的新方法,解决了不进行摄像机线性内外参数求解即可对多种单参数畸变模型进行标定的问题.该方法由两步组成：近似标定,添加直线与近似呈圆弧的直线段畸变成像形成闭合曲线,得出其闭合面积及端点与畸变参数及中心的近似关系;参考模型逼近,依据该闭合曲线端点及当前标定值,由畸变模型生成闭合曲线的参考面积值和曲线端点的无畸变成像位置,以此修正该近似关系,进而逼近准确的畸变中心与参数.仿真和真实图像实验均表明,该方法利用四条成像直线段即可实现高精度标定且收敛迅速.     

双目视觉中摄像机标定技术的研究

在研究现有摄像机标定方法的基础上,提出了一种改进的平面标定法。该方法首先采用线性摄像机模型求得内外参数的初始值,然后引入径向和切向畸变,再利用非线性优化求得畸变系数。编程计算结果验证了该方法的准确性和稳定性。     

基于OpenCV的视觉测量技术中摄像机标定方法

以视觉测量系统中的摄像机标定为研究对象,分析了开源计算机视觉库OpenCV中的摄像机模型,并考虑了镜头的畸变及求解方法,得出基于OpenCV的摄像机标定方法．该方法利用了OpenCV的函数库,简化了标定求解过程,提高了标定速率,并具有良好的移植性,适合于其他视觉测量系统．     

一种简便的双目摄像机标定方法

针对传统摄像机标定方法,在张正友平面模板两步法的基础上,提出了一种简便的双立体摄像机标定方法, 在标定中通过选取图像中心附近的点作为初始预测值,再进行非线性搜索来确定摄像机内外参数由于该方法在摄像机畸变模型中充分考虑了切向畸变的影响,使得标定应用范围更广.实验证明,标定模扳制作简单,标定过程快捷具有较高的精度,完全可以满足双日立体视觉应用的要求.     

一种新的基于灭点的相机标定方法

对基于单像的灭点相机定标的理论进行了详细的阐述,并在此基础上提出了一种新的基于多方位、多像的灭点标定方法.这种方法克服了原有理论的缺陷,可对相机的内外方位元素以及畸变差联合求解,使标定结果更加精确、稳定.     

一种新的基于灭点的相机标定方法

对基于单像的灭点相机定标的理论进行了详细的阐述，并在此基础上提出了一种新的基于多方位、多像的灭点标定方法。这种方法克服了原有理论的缺陷，可对相机的内外方位元素以及畸变差联合求解，使标定结果更加精确、稳定。     

考虑一阶径向畸变的摄像机参数标定

针对GRB-400机器人视觉系统,建立完整的摄像机一阶径向畸变模型。首先用GRB系统的Matrox图像采集卡采集标定点坐标,然后利用径向排列约束方法 （简称RAC）建立线性方程组求解摄像机的径向畸变参数。基于此畸变参数实现图像校正,以提高对目标物体的定位精度,从而提高机器人视觉系统对摄像机标定参数变化的鲁棒性。实验结果表明：该方法有较高的标定精度。     

摄像机运动参数实时跟踪算法

介绍了虚拟演播室系统典型结构,分析了带透镜径向畸变的小孔摄像机模型及采用径向排列约束求解摄像机参数的方法;提出基于相邻特征点间距比较/比值联合编码方案及特征点匹配算法,实现了高端虚拟演播室视景融合的核心技术。实际应用证明,在速度及稳定性方面具有较好的性能。     

基于单CCD尺寸检测的摄像机标定方法

为提高机械零件尺寸检测的精度,针对Tsai两步标定法中初始参数不精确的问题,提出了基于直线投影约束的三步标定方法.该方法首先利用直线投影约束条件求解出图像中心点和畸变参数的初始值,然后结合径向排列约束条件求解超定方程组得出全部外部参数和余下内部参数值,最后对全局参数进行非线性优化.为验证提出方法的效果,通过建立基于图像模板的世界坐标系实现,即首先利用图像像素坐标求取摄像机坐标,再将摄像机坐标进行归一化,利用外参数矩阵就可以求解出图像点的世界坐标.结果表明,该方法可以有效提高摄像机标定的精度,像素误差可达0.126 5像素点,单目视觉尺寸检测中任意两点距离误差小于0.41%.