椭圆拟合的圆环模板摄像机标定

结合平面模板和一维标定物摄像机标定方法的优点,提出了一种新的基于椭圆拟合的圆环模板摄像机标定方法．该方法设计了一种新的圆环模板,只需要3副模板图像即可标定摄像机; 通过引入椭圆拟合精确定位圆环模板特征点,利用非线性优化进一步提高了摄像机的标定精度．仿真实验结果表明,该方法精确度高、鲁棒性强,通过在真实图像上的实验,验证了该算法的性能．     

用于摄像机标定的图像特征点提取算法

如何快速准确地提取标定板图像的特征点坐标是摄像机标定中的关键问题之一.该文针对摄像机以特定的空间角度成像的标定问题,提出了一种用于摄像机标定的图像特征点提取算法.此算法对图像进行区域选取,并对区域图像进行大津阈值分割,击中击不中细化,象素统计等处理,得到特征点的坐标值.实验结果表明该方法可以快速有效地获取特征点的坐标,...     

基于Matlab的摄像机标定方法研究

摄像机标定的目的是建立三维坐标与二维图像坐标之间的对应关系,由摄像机拍摄的二维图像通过计算和实验得到物体的三维坐标值.基于摄像机的针孔模型,阐述了摄像机的标定原理和引起摄像机畸变的原因,在Windows系统下利用Matlab的摄像机标定工具箱进行了平面标定模板的角点提取和校正并给出了标定摄像机的参数表.实验表明,该标定方法和标定过程标定精度高、易于实现.     

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.     

微热弯成形的微位移计算机视觉测量方法

为实现微热弯成形系统中微位移的高精度测量,构建了微位移计算机视觉测量系统.应用Matlab编写摄像机标定程序并计算摄像机的内外参数,利用OpenCV对被测对象的图像进行灰度化、二值化和Canny边缘提取,采用序贯相似性检测算法(SSDA)进行模板匹配,实现了热弯曲成形过程中模具与工件位置微位移的实时在线检测.实验结果表...     

SIFT特征在图像配准过程中的应用研究

针对现有基于特征的图像配准方法所存在的特征提取的多样性和相似度计算的复杂性等问题,提出了一种基于SIFT特征的图像配准方法．首先利用SIFT算法提取出图像的特征点,用欧式距离比进行特征匹配,然后利用图像位置的先验条件,采用RANSAC算法去除误匹配,最后计算出待配准图像和基准图像间的变换关系参数．实验结果证明了该算法的有效性．     

基于彩色结构光的三维重构方法

通过对摄像机和投影机进行畸变校正和标定,确定了相应单应性变换矩阵。为了在复杂投影条件下对彩色结构光编码图像进行快速高精度解码,提出了基于拓扑结构和局部结构化的单幅彩色结构光编码方法以及基于波形分析的编码特征点提取方法和基于聚类分析的颜色分类方法,并利用编码图像本身特性提高解码精度和正确率。根据单应性变换矩阵和编码图像中每个特征点编码值调制前后的匹配关系,计算特征点的三维信息。实验结果表明,特征点的解码正确率超过99.5%。由于对投影机和摄像机的位置没有严格的限定,该方法适合快速搭建三维物体重构系统以及快速高精度地获得物体的点云。     

双目视觉在类人机器人测距中的应用

为实现类人机器人对复杂目标高精度识别并测量出目标实际距离,提出一种双目目标识别与测距方法. 首先利用棋盘标定法对摄像机进行标定并捕获图像;然后利用局部二值模式算子（LBP）和优化后支持向量机（SVM）对目标进行识别;在识别的基础上,再采用尺度不变特征变换（SIFT）算法对特征点进行匹配并根据三角测距原理计算出目标实际距离. 实验结果表明该方法不但减少了人为参数指定,并且提高了特征点匹配效率,测距精度能够达到94%以上,满足类人机器人高精度测距和实时性要求.     

视觉测量系统标定过程中的高精度图像特征提取

在便携式应变测量系统中,相机标定过程是必须而且关键的一个步骤,针对系统中使用的立体标定模板,建立了一种获取标定图像特征的高精度提取算法.首先经过图像预处理和连通性分析等步骤,对标定特征进行初始的分割和定位,然后采用经典的直线检测方法确定直线特征,计算直线之间的交点做为标定特征点,采用圆形标记编码确定标定平面位置,建立标定特征点图像坐标和空间坐标之间的对应关系.对模拟图像和真实图像进行了处理,通过对大量实测图像进行测试标定实验,结果表明本文方法性能稳定可靠,能够满足测量的需要.     

全景摄像机标定

针对一般全景摄像机标定方法需要特殊的装置、设备和仅适用于满足单视点约束情况下的问题,依据从单视点指向三维点的向量投影到图像平面的过程可以用泰勒级数描述的理论,建立了双曲面全景摄像机标定方法的一般传感器参数模型.标定方法能够补偿镜子焦点与摄像机光心间的配置误差,能够应用于单视点约束没有精确满足的情况下.同时算法只需摄像机从不同位置获取棋盘格平面模板图像可以进行标定.摄像机和平面模板可以自由移动,而不需知道运动的先验知识,所以算法灵活方便,而模型的参数通过非线性优化得到,所以精度较高.     

汽车行驶跑偏测试系统中标定架的设计

为保证汽车行驶跑偏测试系统的测试精度,运用理论与实验相结合的方法设计标定架以校正CCD图像传感器的安装误差和统一多个传感器的物理坐标;通过研究标定算法与控制点关系,分析控制点分布对标定误差的影响,确定控制点的维数与分布;以尺寸链计算来合理分配标定架各构件公差,保证控制点位置精度,并研讨了再次标定控制点位置精度与首次标定一致性问题。试验证明,设计完成的标定架充分满足系统精度要求和使用要求。     

摄影机检校中像点的粗定位和自适应窗口的确定

在基于标准检校板进行摄影机检校中,针对圆形人工标志点的像点坐标量测,依据直接线性变换的原理并考虑了摄影机的畸变差,提出像点坐标的粗定位方法,并根据人工标志点的大小自适应确定影像处理窗口,实现人工标志点的自动量测.试验表明,本算法能高效地实现人工标志点的自动量测,对于类似的像点坐标提取问题具有通用的意义.     

无人机跟踪系统仿真平台的设计与实现

为解决无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)在进行地面目标跟踪实验时,存在验证难度大,成本高等问题,设计和实现了基于视景仿真软件和MATLAB/Simulink的仿真平台.首先,选择汽车作为地面目标,在视景仿真软件中导入UAV和汽车的三维模型,并设置虚拟云台和摄像机.其次,利用UAV、汽车与云台之间的相对运动模拟UAV跟踪过程中场景的变化,基于运动补偿的云台控制算法保证了虚拟摄像机始终指向目标.然后,虚拟摄像机采集目标所在区域的图片,图像跟踪算法跟踪图片中的目标,并利用目标图像模型解算目标在世界坐标系下的位置.最后,根据目标位置,使用参考点制导法生成期望的滚转角指令,引导UAV围绕目标盘旋飞行.视景仿真软件、图像跟踪算法和MATLAB/Simulink之间通过共享内存与UDP进行闭环通信.此外,提出一种实用可靠的标定方法,完成了视景仿真软件中虚拟摄像机内参矩阵的标定.仿真结果表明:该仿真平台能较好地模拟UAV对不同运动状态汽车的跟踪,得到的仿真结果具有较高的工程参考价值.本文的研究成果为目标跟踪实验提供了良好的仿真环境,有效减少实验成本.     

Calibration of Camera with Large Field-of-View Based on Flexible Planar Target

For high precision calibration of camera with large field-of-view, massive calibration points will be needed if traditional methods are selected, which makes the calibration complex and time-consuming. In order to solve this problem, a calibration method based on flexible planar target is proposed. In this method, distortion factor is firstly acquired by the invariance of cross ratio, and existing feature points are adjusted with the distortion factor. Then, a large number of points that will be used for the calibration are constructed with the adjusted feature points. Simultaneously, Tsai method is modified so as to reduce the complexity of calibration, which makes the process linear. The simulation and real experiments show that the method proposed in this paper is simple, linear, accurate and robust, and the precision of this method is close to that of Tsai method using abundant points. The method can satisfy the requirement of high precision calibration for camera with large field-of-view.     

一种基于参考平面的直线距离测量方法

根据射影几何中的灭点原理提出了一种基于参考平面的直线距离测量方法。在已知标定相机内部参数的前提下,利用放置在参考平面（如地平面）上,已知尺寸的平面矩形作为标定物,建立相机与参考平面间的空间关系。在相机位置和焦距不变的情况下,拍摄一张数字图像,可以利用基于参考平面的直线距离测量方法计算参考平面中任意两个特征点间的直线距离。提出的测量原理和方法具有定标物和测量步骤简单、测量精度高的特点,在工程测量领域具有广泛的应用价值。     

一种基于改进运动估计的电子稳像技术

在摄像机载体运动过程中会造成图像序列的不稳定,从而产生观察者的视觉疲劳甚至会丢失观察目标,电子稳像是解决以上问题的有效手段。电子稳像首先对全局运动进行估计,求出参考帧和当前帧图像的全局运动矢量。本文先取视频序列相邻两帧图像的子图像进行块匹配得出局部运动矢量,根据计算得到的运动矢量弧度值剔除错误的运动矢量,然后对剩余的运动矢量求平均值作为此区域的运动矢量,并把与此矢量弧度相近的块的中心点作为特征点,利用仿射变换模型求解出变换参数,最后经过运动补偿技术去除视频抖动。实验结果表明,该方法可以有效地抑制帧间的平移和旋转等抖动,达到了预期的效果。     

基于柱面反投影算法的三维物体表面纹理重建

从图像中提取纹理用作纹理映射是三维重建的常用方法之一,然而通过相机获取的照片纹理经常存在失真变形．不能直接用于纹理映射,故需要研究失真纹理的校正针对圆柱面物体提出一种柱面反投影算法,将物体在圆柱面上的影像纹理投影到二维视平面上显示,并用线性插值算法对缺损的像素值进行插值校正,然后利用SIFT（Scale Invariant Feature Transform）尺度不变特征点匹配算法对校正后的纹理图像进行特征点提取与匹配,最后采用加权平滑算法实现图像的拼接,从而得到宽视角的纹理图像．实验表明,利用上述方法能够有效地生成三维重建所需的纹理．     

一种改进的摄像机线性标定优化方法

现有的摄像机标定方法没有将高精度和简便性很好的衔接在一起。提出一种新的标定优化方法。首先选择主点位置在图像中心,纵横比为1作为初始条件;接着利用改进的摄像机线性标定方法,得到在同一摄像机坐标系下不同图像上所有标定点的摄像机坐标;最后利用摄像机坐标系下的这些三维点来优化内、外参数。实验结果表明：本文提出的标定方法得到的焦距误差在0.1mm以内,主点位置的最大误差在2pixel左右,测试点的最大误差控制在0.5pixel以内。本文提出的标定方法是一种简单、高精度的标定方法。     

相机快速立体定标方法

相机定标是计算机视觉中极为重要的环节,定标的准确性和实时性直接影响其工业应用。为了实现快速、高精度的相机定标,对相机的成像模型及模型参数求解进行了研究,发现相机成像平面中心附近区域的畸变基本可以忽略。针对这一发现,提出一种简易、快速的相机立体定标方法。首先以成像平面中心附近的点作为特征点,用来求解相机的内外参数,再将求得的内外参数作为已知带入畸变模型,以剩余点的三维坐标及像素坐标作为输入,用多元线性回归最小二乘法对畸变参数进行最优化拟合。实验表明,该方法的定标精度高,其平均像素误差可达到10-2量级,同时算法运算时间明显缩短,能更好地满足实际工业应用的需求。