机械密封微小形变图像测量系统像素当量的标定

在机械密封数字散斑微小形变图像测量系统中,像素当量的标定工作介于图像采集和处理之间;基于VC++2008 MFC开发了图像像素当量标定系统;系统包含了抓图、图像的阈值分割、形态学处理、扫描检测标定块的边缘及线性回归分析功能;介绍了抓图软件的开发过程;编制了形态学的腐蚀、膨胀及开/闭运算的函数,使用这些函数实现了图像的形态学处理;在形态学处理后显示图像的基础上框选包含标定块的理想区域使用扫描法获取边缘信息;对获取的边缘信息进行线性回归分析拟合出标定块的上下边缘的直线方程,根据拟合出的方程求出两条直线间的距离,最后用标定块的实际宽度除以直线间的距离即为像素当量;运行结果表明获得了亚像素级别的像素当量,保证了后期使用DSCM方法计算微小形变的精度.     

采用棋盘格靶标的全自动相机标定方法

为了去除相机标定过程中的人为干预,提出了一种采用改进的棋盘格靶标的全自动相机标定方法。识别出每幅标定图像中的四个标志圆,利用四个标志圆圆心的图像坐标和物理坐标计算二维射影变换矩阵。依据该射影变换矩阵计算出棋盘格角点的初始图像位置,接着提取亚像素精度的角点位置。迭代求解需要标定的相机参数。由实验可知,该全自动相机标定方法的棋盘格角点识别能力和相机标定精度,与Bouguet的相机标定工具箱相当,且可以显著地减少标定时间和工作量。利用20幅分辨率为640×480的靶标图像标定相机仅需16 s。     

机器视觉在物体位姿检测中的应用

研究了机器视觉技术在物体位姿检测中的应用.从两个方位架设工业相机采集目标图片,采用张正友基于2D平面靶标的相机标定方法对相机进行标定.使用目标图像减去背景图像和形态学运算的方法进行粗定位,初步检测目标区域.利用Hough变换检测目标直线边缘,依据极线约束原则、灰度相似性以及直线约束进行边缘直线及其端点的匹配.计算出各直线端点的空间三维坐标及其单位方向向量.在已知目标模板的条件下,目标的几何参数已知,利用简单的几何关系求取目标的位姿数据.     

基于序列图像的三维重构

提出了一种基于序列图像的三维重构方法。在相机标定的基础上,利用两幅图像间的匹配关系得到一个初始的三维模型,然后利用剩余图像与初始模型间的匹配关系,采用反投影映射的方法计算出剩余图像的外方位元素。最后经过稠密匹配、三角剖分和纹理渲染得到物体的三维模型。实验结果表明,相机标定精度较高的情况下,采用该算法能够得到较低失真的三维模型。     

基于光束法平差的双线阵系统标定技术

针对线阵相机特殊使用场景中所需要的高精度图像,对线阵相机进行高精度标定。提出一种基于光束法平差的双线阵相机标定方法。通过背景差分法获取线阵相机的特征点的像素坐标。再利用已有的直接线性变换方法和非线性优化方法求出相机的内参,外参,畸变参数后,将得到的初始参数与世界坐标作为待优化集合,利用LM法和光束法平差对该集合进行更进一步的优化,使得双线阵系统的重投影误差降到最低。实验表明,该方法与传统的线阵相机标定方法相比重投影误差降低了75.01%。     

基于二值几何编码图案的高精度结构光系统参数标定方法研究

该文提出了一种基于空间编码图案的结构光系统参数标定方法。与传统的基于棋盘格图案标 定策略不同的是,该文采用结构光编码图案实现了系统的高精度标定,具体实施步骤包括：(1)根据编码图案的几何分布特性提出了一种编码特征点检测算子,基于检测出的编码特征点构建拓扑结构,利 用仿射变换原理及双线性插值算法提取出编码几何元素图像;(2)将几何元素识别转化为监督分类问题,通过采集大量训练样本训练卷积神经网络,实现编码元素的准确识别和解码过程;(3)利用射影变 换原理建立相机像平面与投影机像平面之间的对应关系,利用此对应关系将标定板上棋盘格角点在相机像平面上的坐标转换至投影机像平面,最终实现了对相机和投影仪内外部参数的同时标定。标定结果显示,该方法对投影仪的标定重投影误差不超过 0.3 像素;三维重建实验结果显示,与传统标定方法相比,该文方法能够显著提升系统的标定和三维重建精度。     

基于机器视觉的高精度测量与装配系统设计

在对某些精密产品实现自动化生产过程中,存在难以对装配该产品所需的多种装配小零件进行高精度自动测量与装配的问题;针对该问题,搭建了基于机器视觉技术的自动化测量与装配系统;基于Halcon图像处理软件平台,对零件图像进行了中值滤波、图像增强等预处理;采用了Canny算法对零件求取像素精度的边缘,并运用椭圆曲线拟合法获取了亚像素精度边缘;建立了两种相机镜头畸变模型,采用径向排列约束(RAC)标定法与张正友标定法对相机进行了标定,并对标定精度进行了对比;实验结果表明:本系统的装配同轴度精度能达到0.05 mm,零件尺寸测量标准差低于3.8 μm,满足工业需求,可以解决工业实际问题。     

基于灭点理论和平面控制场的相机标定方法研究

给出了一种基于灭点理论和平面控制场的相机解析自标定方法。在系统分析平面场景灭点几何的基础上,依据灭点理论并结合2维场景的共线方程严密论证和推导了平面控制场中相机外方位元素初值的实用算法。给出了一种圆形标志点的快速检测及定位方法,提出了一种基于计算可靠性矩阵QVVP的自检校光束法平差中各类观测值权值的确定方法。实验证明了该相机标定方法的正确性和有效性,为相机标定探索了一种可行的方法。     

相机标定关键设备对标定精度的影响分析

相机和标定板是相机标定过程中的关键设备,针对二者对相机标定精度影响的问题,进行了一系列分组对比标定实验。首先,制作了棋盘格尺寸大小不等的A2、A3、A4 3块平面标定板,选择不同类型的4款数码相机,分组采集了240张棋盘格标定板图像;然后,依据相机针孔模型原理,采用MATLAB相机标定工具进行了相机的标定实验。研究结果表明:对于任一相机,使用棋盘格尺寸大小不等的标定板,相机的标定精度差别很大,其中A3标定板对分辨率最小的CCD相机标定精度最优,重投影横纵坐标误差的平均值均小于0.1像素。实验结果对计算机视觉研究中相机和标定板的选择具有参考价值。     

基于双目视觉的三维测量技术研究

本文对基于双目视觉的三维测量技术研究进行了深入挖掘,主要包括摄像机模型、双目相机的标定、图像校正、立体匹配等。同时借鉴机器学习的分类思想,将角点提取转化为二分类问题,利用随机森林算法来实现角点提取,再利用随机森林的预测结果来实现亚像素级角点提取。该方法相对于传统三维测量中的角点提取算法具有更好的自动化性能,能避免角点集群现象,能实现较高精度的亚像素级角点提取,获得更高精度的二维像素坐标。从而利用高精度的二维像素坐标来获得点的三维世界坐标,这也是基于双目视觉的三维测量技术的基础与核心。     

Segment Based Camera Calibration

The basic idea of calibrating a camera system in previous approaches is to determine camera parmeters by using a set of known 3D points as calibration reference.In this paper,we present a method of camera calibration in whih camera parameters are determined by a set of 3D lines.A set of constraints is derived on camea parameters in terms of perspective line mapping.Form these constraints,the same perspective transformation matrix as that for point mapping can be computed linearly.The minimum number of calibration lines is 6.This result generalizes that of Liu,Huang and Faugeras^[12] for camera location determination in which at least 8 line correspondences are required for linear computation of camera location.Since line segments in an image can be located easily and more accurately than points,the use of lines as calibration reference tends to ease the computation in inage preprocessing and to improve calibration accuracy.Experimental results on the calibration along with stereo reconstruction are reported.     

基于多视图像的摄像机自标定方法

摄像机标定是三维重建时的必要步骤。传统的标定方法对设备要求高、操作繁琐,而自标定方法虽然简便,但精度不高,会严重影响三维重建的效果。因此,越来越需要一种操作简便并且精度高的自标定方法。采用SIFT特征点匹配算法,根据多视序列图像中对应点间的相互关系,利用光束法平差,提出了一种基于局部-全局混合优化的迭代优化方法。针对图像匹配量大的问题,提出了一种邻域内图像互匹配方法来降低时间代价。实验表明,本文提出的多摄像机自标定方法是一种有效的高精度方法,采用的邻域内图像互匹配技术能很好地降低图像匹配的时间消耗。根据多视图像的对应点间相互关系,充分利用局部-全局优化的思想,通过混合优化的方法得到相机参数,对比现有自标定算法,本文给出的方法有较高的精度和鲁棒性。     

一种基于DLT模型和圆环点改正的摄像机定标方法

提出一种基于DLT(直接线性变换)模型和圆环点改正的摄像机定标方法.运用计算机视觉原理,通过三维DLT平面模板模型平移对摄像机进行定标,并在模板上设计一个圆环,使用圆环上的点进行定标参数改进.实验数据证明,定标方法是有效的.     

Light source position calibration method for photometric stereo in capsule endoscopy

ABSTRACT

For photometric stereo in capsule endoscopy, calibration of light source is crucial for improving the precision of surface normal estimation. Therefore, this paper presents an improved planar-mirror-based light source position calibration method: from captured images of light source and detected poses of planar mirror, light paths are retraced from camera to light source, and position of light source is triangulated with least square method. The contribution of this paper is that a refraction model of the planar mirror is employed in the retracement of light paths, thus the bias of light paths caused by refraction can be compensated and the position of light source can be estimated more precisely. The results of simulation and experiment show that the proposed method provides higher calibration accuracy than the current planar mirror-based calibration method and can improve the precision of subsequent photometric stereo-based 3D reconstruction.     

强约束条件下环绕式相机标定方法

目的 在计算机视觉和摄影测量领域,经常应用多视角图像对场景进行高精度的三维重建。其中,相机内参数和相机间固定相对关系的高精度标定是关键环节,文章提出一种能够在强约束条件下快速进行相机标定的方法。方法 通过相机间6个相互独立的约束,充分利用系统的几何条件,确定固有关系,再以共线方程为基础推导强约束条件下的平差模型,并应用于自检校光束法平差,开展相邻立体相机的匹配,实现多相机系统的快速标定。结果 最后通过实验,验证了加了强约束条件后,加大了平差的多余观测数,提高了标定精度和鲁棒性。结论 建立了相机标定系统,提出了在强约束条件下快速进行相机标定的方法,展开了人体三维重建研究,并且该方法可推广到多个相机组成的多相机立体量测系统的标定中。     

一种基于单相机三维重建的简单方法

提出了一种基于单相机三维重建的简单方法.在待重建场景中放置一块平面标定模板,用内参数已知的摄像机拍摄不同角度的二幅图像,利用场景中的标定模板精确地求解出拍摄时摄像机的外参数,并以此为基础进行立体标定、配准和匹配,得到视差图进而实现欧式几何意义下的三维重建.实验结果表明,提出的算法实现简单、配置灵活,具有较强的实用性.     

基于全周多视角的三维重建技术

提出一种基于圆分度台的三维模型拼接技术，其核心是把双目立体测量系统安装在步进电机控制的旋转平台上，旋转拍摄多视角下的场景影像，由所记录的相应角度值，通过坐标变换将不同视角场景模型进行三维拼接．论述了旋转装置的参数标定以及同一视点下不同视角的坐标转换关系．该方法只需一次标定，自动完成测量数据的采集与拼合，非常适合于近景场景下的三维数据采集与重建．实验结果表明,系统具有较高的拼合精度．     

基于平面棋盘格标定板的三维空间标定新方法

在总结分析国内外摄像机标定技术研究的基础上,针对体育科研中使用三维立体 框架进行摄像机标定在标定范围、误差、便携性及时效性等方面存在的不足,提出了使用平面 棋盘格标定板进行三维空间标定的新方法。选取了5 m、10 m 和30 m 的拍摄距离,标定参照 物选用传统三维辐射式立体框架和自制二维平面棋盘格标定板,对标准1 m 长度的比例尺进行 三维重建,对两种标定方法进行了精度比较。此外还对标准1 m 板在测量空间的不同位置（测 量画面中间、边缘）进行了误差分布分析。实验结果表明,基于平面棋盘格标定板的摄像机空 间标定方法具有一定的优势,不论从使用方便性还是测量精度方面都克服了三维立体框架在使 用中的不足,理论上能够满足体育科研的需求。