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.     

摄像机标定方法的比较分析

简要介绍了摄像机的标定原理。分析和比较了传统摄像机标定方法、基于主动视觉的标定方法和自标定方法的优缺点及其应用场合,以期为摄像机标定方法的进一步研究提供参考。     

一种摄像机标定系统的实现

摄像机标定系统中的参数直接影响摄像机三维重建效果的逼真度。本文以张正友两步标定法为基础,设计制作标定模板,并采用针孔摄像机模型对摄像机标定参数的求解过程进行了优化;结合OpenCV库,在Matlab开发环境下实现了摄像机标定系统。实验结果表明,该方法提高了摄像机的标定精度。     

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.     

锻压线搬运机器人的视觉标定

针对传统锻压生产线机器人与工件标定方法耗时长、精度低等问题,提出一种视觉标定的方法,确定机器人与工件的位置关系.利用摄像机参数标定工具箱实现对平面标定模板的角点提取和校正,得到摄像机的内外参数.通过示教工件坐标的试验,验证了该标定方法的可行性.结果表明:该方法可以保证机器人对工件快速准确的抓取,得到工件坐标的平均误差在0.3%以内,标定精度达到生产线的实际要求.     

基于交比不变量的摄像机标定方法

为了解决摄像机标定的菲线性优化过程中解的不稳定性问题,针对具有镜头径向畸变的摄像机模型,提出了一种实用的摄像机线性标定方法.该方法利用透视投影的交比不变性原理标定镜头的畸变系数,基于摄像机成像的单应性矩阵及内部参数的基本约束,线性标定出其他摄像机参数.实验结果表明,该方法标定模板制作简单,速度快,具有一定的鲁棒性,可以满足工业机器视觉的精度要求.     

基于图像畸变矫正的摄像机标定方法

本文提出了一种新的摄像机标定方法,首先对含有畸变的二维图像进行矫正,再应用矫正后的图像对摄像机进行线性模型标定。给出了标定方法的理论依据和求解过程,并将其与线性标定方法和两步法进行了对比实验。实验结果表明:该方法无需预标定过程,即可迅速、方便地对摄像机进行标定,并且具有较好的精度。     

路况PTZ摄像机自动标定方法

为解决路况pan/tilt/zoom(PTZ)摄像机内外参数实时多变,绝对距离难以求解的问题,提出了一种基于路况图像的自动化标定方法： 建立全新的路况PTZ摄像机成像模型; 根据图像中提取的路面点的相对距离关系,推导模型中各未知参数的求解方法,实现摄像机参数的“白盒”标定,并给出了自动化标定的实现方案; 摘录实际路况试验结果,计算标定误差. 该算法只需要路面场景图像即可实现自动标定,无须人为干涉和配置,其计算简单,灵活性好,非常符合智能交通监控系统的需求.     

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.     

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.     

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%.     

三维视觉传感系统的研究及仿真计算

三维视觉传感系统在机器人视觉领域有着重要的意义和实用价值。本文采用单摄像机与３－Ｄ示教器组成的仿真三维视觉传感器装置来完成空间坐标系中物体的空间位置和姿太的测量。将３－Ｄ示教器坐标,机器人坐标及摄像机坐标用透视变换坐标变换及ＬＥＤ的几何关系来求取被测对象的空间位置和姿态。本方案具有简单,快速,可靠的特点,为机器人视觉,形及最小一乘法来实现视点的标定,其算法结构优于非迭代矩阵分解算法。     

路况PTZ摄像机自动标定方法

为解决路况pan/tilt/zoom(PTZ)摄像机内外参数实时多变,绝对距离难以求解的问题,提出了一种基于路况图像的自动化标定方法： 建立全新的路况PTZ摄像机成像模型; 根据图像中提取的路面点的相对距离关系,推导模型中各未知参数的求解方法,实现摄像机参数的“白盒”标定,并给出了自动化标定的实现方案; 摘录实际路况试验结果,计算标定误差. 该算法只需要路面场景图像即可实现自动标定,无须人为干涉和配置,其计算简单,灵活性好,非常符合智能交通监控系统的需求.     

基于双一维靶标的摄像机标定方法

针对大视场摄像机的标定,提出一种基于双一维靶标的摄像机标定方法。两个一维靶标任意放置在摄像机视场内,摄像机从多角度拍摄靶标图像;利用一维靶标特征点共线的特性进行图像畸变校正;计算两个一维靶标所在空间直线在图像中的消影点,得到在空间中的夹角关于摄像机内参数矩阵的表达式,利用其所成角度恒定这一约束求解摄像机内部参数;采用非线性优化方法,求解摄像机内、外参数在最大似然准则下的最优解。仿真试验结果表明,当噪声水平小于0.5 pixel时,摄像机内部参数的相对误差均小于0.3%。实物试验结果表明,视场范围为1 200 mm×800 mm时,该方法的标定精度优于0.1 mm。     

深度相机与惯性测量单元的相对姿态标定

为解决深度相机和惯性测量单元之间相对姿态难以直接测量的问题,提出一种通过捕捉同一手部运动来构造位移向量继而利用最小二乘法求取两传感器相对姿态的非接触式标定方法.首先描述和分析一类相对位姿时变的深度相机和惯性测量单元的相对姿态标定问题,然后使用深度相机与惯性测量单元同时捕获手部向空间任意方向摆动的运动信息,构造相应的位移向量,进而基于刚体旋转不变性原理建立求解模型,最后使用最小二乘法求取最佳相对姿态,即标定结果.为验证标定方法的准确性和有效性,一方面组织标定解算结果和白噪声仿真数据比对从而得出偏差估计的实验,结果表明标定后相对姿态偏差少于±4°;另一方面使用深度相机和惯性测量单元组成的传感系统对人手臂运动进行捕捉实验,结果表明标定后测得数据方可正确反映人手臂参数.本文所提出的标定方法原理简单、操作方便、无需接触测量或其它辅助标定设备,适用于机器人远程操纵和体感游戏设备等场景相应传感器标定中.     

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．     

基于图像反馈的标靶面与光轴垂直调节系统

介绍了摄像机标定的内部参数,阐述了标靶面与光轴垂直可以简化标定的过程.当标靶面与光轴垂直时,利用标靶面上特征圆在CCD成像面上成像也是圆的特点,提出了基于图像反馈的标靶面与光轴垂直的调节方法.一般情况下,标靶面与光轴不垂直,标靶面上特征圆在CCD成像面上成像为椭圆.通过图像处理和最小二乘椭圆拟合法计算出成像椭圆的长短轴及偏角,设计了调整控制策略.实验结果表明,该方法是有效可行的.