平移初值操作的基于Kruppa方程的自标定方法

针对传统的基于Kruppa方程的摄像机自标定算法鲁棒性差的情况提出了一种新的二步式标定方法。首先对Kruppa方程进行简化,确定了经简化后的目标函数,再通过摄像机的三次线性无关的任意平移运动确定初值,然后用非线性优化目标函数法精化初值。实验结果表明,该方法可以大大提高基于Kruppa方程标定算法的鲁棒性及标定精度。     

基于张量投票的摄像机自标定方法研究

针对传统的基于Kruppa方程摄像机自标定算法的欠鲁棒性,首次提出将鲁棒的张量投票算法用于摄像机自标定方法中。利用基于尺度不变的SIFT算法查找并匹配出每对图像的特征点,其中待匹配图像由摄像机对同一场景从三个不同角度位置拍摄,对图像张量投票后按棒张量特征值降序排序,由此筛选得到具有鲁棒性边缘特征的前八对特征点,利用八点算法求解相应的基础矩阵和极点,根据Kruppa方程和三维重建（SFM）算法求得摄像机参数矩阵。实验结果证明,该方法具有较高标定精度,并通过加入高斯噪声的仿真实验证明该算法是一种鲁棒的摄像机自标定方法。     

一种基于Kruppa方程的分步自标定方法

针对摄像机自标定中Kruppa方程求解的非线性优化问题和标定结果的欠鲁棒性,提出一种基于Kruppa方程的分步自标定方法。根据两图像匹配的特征点对采用8点算法求解相应的基本矩阵,其中待匹配图像选用摄像机对同一场景在不同焦距下拍摄的两帧图片,对图片的特征匹配点建立约束关系,采用最小二乘法求出摄像机的主点坐标,然后利用遗传算法优化Kruppa方程的比例因子,最后通过优化后的比例因子完成摄像机的标定。实验表明,该方法可提高标定精度,并通过对特征点坐标加入高斯噪声,验证了算法的鲁棒性。     

基于遗传算法的摄像机自标定方法

摄像机标定是计算机视觉领域的关键技术，其中的自标定是只根据图像计算摄像机的内参数，其标定过程简单，适用性强。由于传统的用于摄像机自标定的Kruppa方程不仅需要计算基础矩阵，还要计算图像的极点，而图像的极点又不是固定不变的，且会导致计算结果的不稳定，为此，针对传统摄像机自标定方法的上述不足，利用遗传算法完成了Hartley新的Kruppa方程的摄像机自标定过程，以便将这个过程完全转化为通过代价函数最小化来求得摄像机的内参数，这就排除了极点的不稳定因素。实验结果表明，该方法是简单、有效的，可以作为一种通用的标定工具。     

一种多视图分层重构算法研究

本文介绍了基于奇异值分解的射影重构算法的一般框架,以测量矩阵的秩为4作为约束,以仿射投影逼近透视投影,利用共轭梯度法估计射影深度,通过奇异值分解实现射影重构.利用共轭梯度法确定Kruppa方程中的未知比例因子,然后利用所确定的比例因子线性求解Kruppa方程,进而标定摄像机内参数.在摄像机内参数已知的情况下,求解一个满足欧氏重构条件的非奇异矩阵,然后通过此矩阵将射影重构变换为欧氏重构.实验结果表明所给出的算法是行之有效的.     

混合优化算法的摄像机自标定方法研究*

提出了一种将改进的遗传算法和Levenberg Marquardt(LM)算法相混合优化的摄像机自标定方法。首先将Hartley定义的简化Kruppa方程转换为优化代价函数,然后利用改进的遗传算法和LM算法相混合的优化算法求优化代价函数的最小值,进而求得摄像机的内参数。实验结果表明,与单一的优化方法相比,该方法的标定精度得到了较大的提高。     

一种基于主动视觉的线性自标定方法

基于主动视觉的摄像机自标定是摄像机标定的一个重要分支，通过控制摄像机做严格的运动，可以发现一些比较简单的算法，本文提出了一种新的基于主动视觉的摄像机自标定方法，通过控制摄像机作3次不共面的平移运动．可以线性标定摄像机的五个内参数．大量的仿真实验表明该算法精度很高，且鲁棒性很强．     

一种基于混沌天牛须搜索算法的摄像机标定方法

为了较好地解决传统智能优化方法在摄像机标定中存在标定精度低、效率和鲁棒性差的问题，提出一种基于混沌天牛须搜索算法的摄像机标定方法。该方法使用MATLAB标定工具箱对摄像机非线性成像模型进行预标定，预标定结果作为混沌天牛须搜索算法的初始值；构造平均重投影误差适应度函数，建立混沌天牛须搜索算法优化模型对标定参数进行优化；与基于传统智能优化方法的摄像机标定方法进行实验对比。实验结果表明，该方法得到的平均重投影误差为0.005 72像素，算法总的运行时间为46.15 s,可以有效提高摄像机标定的精度、鲁棒性与效率。     

基于改进粒子群优化算法的非线性摄像机标定

本文针对传统优化算法在摄像机标定中存在对初始值敏感、收敛性差、易陷入局部最优等缺点，研究了粒子群优化算法在非线性摄像机标定中的应用，给出了利用改进粒子群 优化算法进行摄像机参数标定的具体步骤。标定实验表明，基于该算法的摄像机标定方法可以克服传统算法的不足，是一种有效的标定方法。     

基于图像的摄像机焦距参数的算法研究

在虚拟演播室中前景和后景的融合需要摄像机的平摇、俯仰及变焦参数.前两个参数是利用编码器来采集,而使用编码器采集焦距参数需要额外在镜头处加装复杂的机械支撑机构,在应用中不能采集到满足精确度要求的参数值.为此探讨了基于对图像的处理,利用改进的GA算法和LM算法的结合,实现对摄像机自标定中的基本矩阵及其Kruppa方程的优化运算,从而得到摄像机的内参.由于焦距属于摄像机的一个参数,当内参值确定时,便能得到摄像机焦距参数.从而能为虚拟演播室提供精确的摄像机焦距数据.     

An Algebraic Approach to Camera Self-Calibration

This paper describes a new self-calibration method for a single camera undergoing general motions. It has the following main contributions. First, we establish new constraints which relate the intrinsic parameters of the camera to the rotational part of the motions. This derivation is purely algebraic. We propose an algorithm which simultaneously solves for camera calibration and the rotational part of motions. Second, we provide a comparison between the developed method and a Kruppa equation-based method. Extensive experiments on both synthetic and real image data show the reliability and outperformance of the proposed method. The practical contribution of the method is its interesting convergence property compared with that of the Kruppa equations method.     

一种考虑二阶径向畸变的主动视觉自标定算法

基于主动视觉的摄像机自标定是摄像机标定的一个重要分支 ,由于普通的 CCD摄像机拍摄的像片存在着各种类型的几何畸变 ,其中以径向畸变最为严重 ,因此研究考虑径向畸变的自标定技术有着重要的意义 .为了使标定结果更精确 ,提出了一种考虑二阶径向畸变的内参数自标定方法 ,并通过推导考虑二阶径向畸变的极线几何约束 ,得出了如果能控制摄像机做 4次不在同一平面上的平移运动 ,则可以标定摄像机的内参数和二阶径向畸变系数的结论 .仿真实验结果表明 ,该算法精度很高 ,且具有一定的鲁棒性 ,可用于摄像机的标定 .     

基于改进遗传算法的摄像机自标定方法

摄像机自标定技术不受标定板和相机运动轨迹的限制,其标定过程简单、适用性强。由于传统的遗传算法在摄像机自标定参数优化过程中易出现过早收敛、停滞现象和解易陷入局部最优的问题,提出一种改进的遗传算法。首先,通过结合精英保留策略和随机联赛选择算法作为初始化种群的方法、改进轮盘赌选择方法、采用自适应杂交概率和变异概率方法对遗传算法进行改进;然后,将Hartley定义的简化Kruppa方程转化为目标函数,采用改进的遗传算法搜索目标函数的最优值;最后,实验结果表明,该方法能较好地缓解过早收敛和停滞显现,提高了精度。     

The Number of Independent Kruppa Constraints from <Emphasis Type="Italic">N</Emphasis> Images

It is well known that without any priori knowledge on the scene, camera motion and camera intrinsic parameters, the only constraint between a pair of images is the so-called epipolar constraint, or equivalently its fundamental matrix. For each fundamental matrix, at most two independent constraints on the cameras＇ intrinsic parameters are available via the Kruppa equations. Given N images, N（N- 1）/2 fundamental matrices appear, and N（N- 1） Kruppa constraints are available. However, to our knowledge, a formal proof of how many independent Kruppa constraints exist out of these N（N - 1） ones is unavailable in the literature. In this paper, we prove that given N images captured by a pinhole camera with varying parameters and under general motion, the number of independent Kruppa constraints is （5N - 9） （N 〉 2）, and it is less than that of independent constraints from the absolute quadric by only one. This one-constraint-less property of the Kruppa equations is their inherent deficiency and is independent of camera motion. This deficiency is due to their failure of automatic enforcement of the rank-three-ness on the absolute quadric.     

一种新的线性摄像机自标定方法

提出了一种新的基于主动视觉系统的线性摄像机自定标方法。所谓基于主动视觉系统,是指摄像机固定在摄像机平台上以平摄像机平台的运动可以精确控制。该方法的主要特点是可以线性求解摄像机的所有5个内参数。据作者所知。文献中现有的方法仅能线性求解摄像机的4个由参数。当摄像机为完全的射影模型时,即当有畸变因子（skew factor）存在时,文献中的线性方法均不再适用。该方法的基本思想是控制摄像机做5组平面正交运动,利用图像中的极点（epipoles）信息来线性标定摄像机。同时,针对摄像机做平移运动时基本矩阵的特殊形式,该文提出了求基本矩阵（fundamental matrix)的2点算法。与8点算法相比较,2点算法大大提高了所求极点的精度和鲁棒性。另外,该文对临近奇异状态（即5组平面正交运动中,有两组或者多组运动平面平行）作了较为详尽的分析,并提出了解决临近奇异状态的策略,从而增强了该文算法的衫性。模拟图像和真实图像实验表明该文的自标定方法具有较高的鲁棒性和准确性。