采用直线模型的相机参数优化方法

提出了基于直线模型的相机在线标定算法。该方法通过自动跟踪视频中物件的边缘,在线求解相机系统内外参数,同时建立物件边缘同图像边缘的对应关系。然后,利用物件边缘同图像边缘的对应关系,在相机内外参数初值的基础上,通过构建融合边缘端点信息的误差函数,迭代优化求解相机内外参数。进行了仿真和实物实验,分别使用提出的基于直线的标定方法和传统的基于棋盘格内角点的方法标定了相机内外参数,并对两种方法的标定结果做了对比。结果显示:在仅使用边缘信息的条件下,本文方法可以获得同传统的标定法一致的精度,标定后重投影误差(RMS)为0.6pixel。本文方法利用具有标准尺寸的物件即能实现相机内外参数的估计,且无需制备平面靶板便可获得与传统方法相同的标定精度,标定过程更为灵活,有实用价值。     

绕光轴旋转拍摄LCD上平面靶标实现相机标定

针对在相机标定过程中传统的图像拍摄方法需要拍摄很多幅图像的问题,本文采用绕相机光轴旋转拍摄LCD屏幕上的平面靶标的方法,以利用少量图像获取较高的标定精度.通过对显示在LCD屏幕上的一个具有不同大小圆形特征点的标定表绕相机光轴旋转拍摄几幅图像,利用亚像素边缘轮廓检测算法检测图像中的轮廓,采用最小二乘椭圆拟合方法得到亚像素椭圆中心坐标,在Zhang的算法的基础上考虑切向畸变系数进行相机参数的计算,计算过程中对所求参数进行非线性优化.本方法利用LCD屏幕存在可视角度这一特性以及极高的几何精度和纯平面性的优点,与以往的拍摄标定方法相比较,本方法所需要图像幅数少,仅需3幅图像就可实现标定并得到较高的标定精度.实验表明,重投影平均误差在0.04个像素左右.证明了该标定方法的可行性和高的标定精度.     

地面三维激光扫描仪与外架数码相机间安置参数的高精度标定

提出了地面三维激光扫描仪与外置数码相机安置参数的高精度标定方案。首先,利用商业化近景摄影测量系统对相机内参数进行单独标定;然后,利用回光反射标志作为二维和三维匹配的同名控制点,对直接线性变换进行拓展应用,在算法迭代过程将内参数作为已知值对外参数进行求解;最后,根据相机数据采集特点确定其拍摄全景时多张影像之间的位置关系,对多张影像的外方位元素进行求解,从而实现全景点云与全景完整影像之间的映射。进行了实验测试,利用安置参数标定结果反求验证点像素坐标与真实测量结果之差验证了本文标定方法的精度和可行性。实验显示:点云与影像间的映射精度可达到1像素左右;相机拍摄全景获取的影像与全景点云可以实现正确映射,表明提出的标定方法正确,满足纹理贴图及将影像作为特征提取辅助信息的精度要求。     

一种基于棋盘格的高精度分区域相机标定方法

在视觉测量系统中,相机的标定精度至关重要,将影响整个测量系统的精度。针对现有相机标定方法难以兼顾精度和操作复杂度的问题,本文提出了一种基于棋盘格的高精度分区域相机标定方法。首先,将棋盘格置于不同位置,提取不同位置角点的世界坐标和像素坐标,对所有角点用线性变换和非线性最优算法求解出全局标定参数。然后,将角点分为中间区域角点和边缘区域角点,对两区域角点分别标定得到两组分区域标定参数。标定实验结果表明：与全局标定法相比,分区域标定法的图像平均投影误差至少降低16%。该方法操作简单,精度高,可以很好的应用于工业视觉检测。     

煤仓煤位双目视觉检测自适应标定技术研究

为了研究视觉图像测距检测煤位的理论和方法,运用基本的针孔成像模型理论,提出了一种非接触式高效的基于双目视觉图像自适应标定的煤仓煤位深度测量方法。通过结合Faugeras标定方法以及卫星定位原理,根据预设定的视觉传感器坐标以及在双目图像中提取的关键轮廓角点,代入三维坐标自适应公式,运用最小二乘法得出视觉传感器的内外参数,并使用线性优化对内外参数值进行优化,得到最终的摄像机内部和外部参数。最后,根据采集图像的像素信息,确定煤仓煤位的深度值,对整体参数RMS测量误差与张正友标定算法进行了对比分析。该方法不需要任何已知的摄像机参数,简单方便地求解。实验结果表明该方法精度较高,能满足煤仓煤位检测的需要,且使煤位检测标定过程实现了自动化。     

一种基于棋盘格的高精度分区域相机标定方法（英文）

在视觉测量系统中,相机的标定精度至关重要,将影响整个测量系统的精度。针对现有相机标定方法难以兼顾精度和操作复杂度的问题,本文提出了一种基于棋盘格的高精度分区域相机标定方法。首先,将棋盘格置于不同位置,提取不同位置角点的世界坐标和像素坐标,对所有角点用线性变换和非线性最优算法求解出全局标定参数。然后,将角点分为中间区域角点和边缘区域角点,对两区域角点分别标定得到两组分区域标定参数。标定实验结果表明:与全局标定法相比,分区域标定法的图像平均投影误差至少降低16%。该方法操作简单,精度高,可以很好的应用于工业视觉检测。     

空间点的多视图DLT三维定位

物理点的三维定位是计算机视觉实现特征提取、模式识别、测绘、运动分析的基础,为了减少遮挡的影响及增大视场面积,可以通过多视图实现点的三维定位,但目前使用专门仪器设备及专门软件实现,定位的点数、二次开发功能都有一定限制。本论文提出一种基于直接线性变换(Direct Linear Transformation,DLT)的物体上点的世界坐标系下的三维定位方法,适用于单台相机移动获取的多视图实现的静态结构体点的定位,也适合于多台相机同时拍摄获取的机器上点的三维动态定位。采用DLT方法进行各相机(或不同位置下的相机)进行标定获取内外参数,即布置6个以上不共面且坐标已知的控制点,根据空间三维坐标与图像二维坐标的线性变换关系列出方程组,通过最小二乘法对相机内外参数进行线性估计;再利用这些内外参数实现点的三维定位,即依据空间几何线-线交会原理利用最小二乘法求解实现空间点的世界坐标测量。论文论证了本方法的原理,提出了方法的步骤,并以水田平地机为试验平台,测量平地铲上待测点的世界坐标来验证。试验结果表明:该方法测得的坐标在X,Y,Z方向的平均绝对误差为4.19 mm,3.97 mm,3.69 mm,空间相对距离误差为0.81%,满足一般测量精度要求。进一步提高精度可以考虑在标定步骤中校正相机失真。基于一台或多台相机得到的多视图,该方法能够实现任意多个物理点的世界坐标测量,测量结果不受相机位置影响。     

眼科手术机器人双目视觉标定方法研究

双目视觉系统通过相机模拟人眼,基于视差原理,从不同角度采集被测物体的两幅图像获取其二维信息,建立特征点的对应关系,计算出位置偏差,从而实现三维重建。眼科手术机器人双目视觉系统选用的标定方法是以张正友摄像机标定方法为基础,利用Harris角点检测方法实现亚像素点的精确化,对采集图像进行畸变矫正。将得出的标定结果与常用传统标定方法MATLAB相机标定工具箱Toolbox_calib的标定结果进行比较,分析像素误差。结果表明:使用新算法标定后的结果更加稳定,像素误差更小,精度更高,适用情况更加广泛,可用于眼科手术机器人的双目视觉标定系统中。     

编码光三维重建中摄像机标定技术的应用

针对编码光三维重建测量系统中参数设定的可操作性不强和精度不高的问题进行了全面分析,由此引入一种操作简单且精度大大提高的摄像机标定技术．该标定采用理想小孔模型忽略摄像机镜头的非线性畸变．在已知一组三维空间特征点坐标及其对应的图像点坐标时,利用线性算法求解出透视换矩阵中的各个元素进而再次分解出系统所需的内外参数。该方法由于无需迭代,因此计算速度快,可高精度地实现系统所需参数的标定。     

亚像素角点定位提高相机标定精度

对相机标定中常用的两种亚像素角点定位算法进行了比较,并对测试图像进行了角点定位实验。对于在实验中发现的直线拟合法的失效情形,提出了利用空间矩进行亚像素边缘提取后再进行直线拟合的改进方法。经用张正友标定法进行模拟相机标定,证明改进后的直线拟合法可明显提高标定精度。     

改进的精密测角法标定面阵摄像机参数

改进了用于标定线阵摄像机的传统精密测角算法,标定用于面阵摄像机的参数。该算法利用两束平行光之间的夹角和投影在摄像机上图像点之间的对应关系,在给定一个预测摄像机主点的基础上计算它和实际主点之间的偏差以及摄像机焦距。分析了图像特征提取误差对于平行光夹角测量精度的影响,并给出一种基于平行光夹角误差最小的最优估计,从而进一步提高摄像机内部参数的标定精度。通过仿真实验分析了图像特征提取精度和平行光夹角测量精度对摄像机参数标定精度的影响。结果显示,当图像特征提取精度为0.1pixel,二维转台精度为0.5″时,主点标定精度可以达到0.56pixel,焦距标定精度可以达到0.06mm。利用精度为0.5″的二维转台对摄像机参数进行了实际标定,通过分析像点和标定结果所计算的平行光夹角和实际测量的平行光夹角的误差,可知本文算法的误差是经典精密测角法的68.6%,由此证明该算法对于面阵摄像机参数标定具有更好的结果。     

轮对在线检测中基于异面特征点的摄像机标定

基于光截图像的轮对在线检测中,摄像机的标定技术直接影响轮对参数的检测精度。针对轮对在线检测环境,设计了一套摄像机标定系统。在该系统中,设计特制的平面标定板,将其竖直固定于轨道面不同位置,通过异面特征点实现了摄像机的标定。并利用摄像机标定软件实现了标定板图像采集,图像处理,特征点计算机图像坐标提取和摄像机内外部参数计算。实验结果表明,该标定系统的摄像机标定精度在0.1mm以内,可应用在轮对在线检测中。     

基于MPSO-BP算法的摄像机标定的应用研究

摄像机标定在光学应用系统中是一个必不可少的步骤,大量的直接信息都来源于图像。为获得精确的摄像头内外参数,提出一种利用改进粒子群算法训练小波神经网络进行摄像机标定的方法。该算法中引入随机粒子群机制,可以有效地克服传统算法收敛速度慢、易陷于局部极小值等缺点。标定实例仿真和分析表明,该算法在收敛速度、计算精度和平均收敛性能方面都有较大改进,可有效确定摄像机的内外参数。     

大视场远距离视觉测量系统的分步标定

为了克服工程大视场标定精度不高、标靶加工难度大以及现场操作繁琐的问题,本文基于工业近景摄影测量基本原理提出一种大视场多相机内、外参数的分步标定方法。首先,根据相机透视投影模型,在近距离采用小幅面标靶和角锥体法完成相机前截面内参数的解算;然后,在远距离被测空间内布置若干编码标志点,利用多片后方交会原理计算得到相机外参数;最后,对相机内、外参数进行整体光束平差优化,实现精确标定。为验证该方法的可行性和精度,进行了大视场视觉测量实验,测量结果表明本文标定方法的重投影误差小于0.08像素;外场试验实测10 m直升机旋翼总距角的相对误差小于0.1°。该方法可实现相机内参数标定实验室进行、外参数标定外场完成的操作分离。     

基于凸松弛优化算法的相机内外参数标定

相机内外参数标定的准确性直接影响后期三维重建与真实被测物之间的相似性和三维点云的精度。针对该情况,提出了一种基于凸松弛多项式优化方法来对相机进行标定。该方法通过对优化问题中的高阶单项式进行线性化处理并添加相应的半正定矩阵约束,从而将原非凸优化问题转换为可以快速并准确求解的半正定规划问题,通过求解一次或多次的半正定规化问题来逼近或求解出原优化问题的全局最优解。实验数据证明了该方法的可行性与精确性。对于其他多视角几何中的多项式优化问题,该方法同样存在着良好的通用性与适应性。     

一种基于双目相机与单点激光测距仪的标定方法

近年来,随着工业机器人技术的不断完善,利用相机与激光测距仪结合测量的应用不断增多。为了使两者之间配合的更加便利,两者之间的标定是必不可少的。本文提出了一种基于双目相机与单点激光测距仪的标定方法,以双目相机光心为原点,建立相机坐标系。将单点激光测距仪光点打到标定板上,并在标定板上形成光斑,通过灰度重心法提取光斑中心像素点,利用双目相机的内参矩阵及深度数据获取光斑点的三维坐标值。然后利用两个三维坐标点建立公式求取外参参数的粗略解,同时通过相机坐标系下多个光斑点的三维坐标建立约束方程,并利用优化算法对约束方程进行优化,得到精确的外参参数值。该方法做法简单,且对标定器件无特殊要求,通过该方法得到的外参参数精度高,鲁棒性好。实测结果表明,通过该算法得到的外参参数进行重投影后,平均相对误差小于0.30%,能够应用于实际生产过程中。     

基于光栅投影的多摄像机标定方法

多摄像机是解决结构光测量系统中视场小和自遮挡等问题的有效方案,但同时由于摄像机分布广、无公共视场,存在全局标定困难的问题。提出了一种基于条纹投影的多摄像机标定方法。加入辅助设备投影仪并向视场内投影大幅面的条纹图案,借助相位算法建立起全局相位场,反求景物的投影仪虚拟图像。利用平面靶标标定摄像机的内参和投影仪的外参获取靶标平面的移动信息,进而求解相邻摄像机的位置参数。最后的优化过程中,再根据相位值对相邻摄像机的图像完成亚像素匹配,通过最小化重建偏差对系统参数进行迭代优化。在搭建的多摄像机三维测量系统上进行试验,结果表明本文的多摄像机标定和测量方案切实可行。     

采用简化Brown模型及改进BFGS法的相机自标定

为了精确地反映相机的几何成像关系,本文基于简化的Brown模型和改进的BFGS(Broyden-Fletcher-GoldfarbShanno)算法提出了一种相机自标定方法。该方法首先将线性模型和畸变模型拟合为非线性模型,通过线性模型的基本矩阵约束非线性模型参数得到约束方程;然后,提出了适用于非线性内参数约束方程的基于新拟牛顿方程的改进BFGS算法并求解了方程内参数。利用提出的模型和算法,该标定方法能够在较少的迭代次数和有噪声条件下保证标定结果的精度和鲁棒性。有、无噪声情况下的收敛性分析和鲁棒性分析显示:在噪声不大于±3pixel的情况下,迭代10次即能保证重投影误差小于0.4pixel。通过标定相机内参数并计算重投影误差进行了真实图像实验,结果表明:标定精度误差小于0.06%,重投影误差为0.35pixel,验证了提出方法的有效性。该方法适用于计算机视觉领域中的图像处理,模式分类和场景分析等。     

基于RAC标定法的CCD摄像机参数标定技术研究

传统的摄像机标定是在一定的摄像机模型下,基于特定的实验条件,如形状、尺寸已知的标定物,经过对其进行图像处理,求取摄像机模型的内部参数和外部参数。标定摄像机参数的方法很多,大多数采用变焦距法、径向准直法及根据透射成像原理进行标定,针对摄像机的像面中心的标定。文中建立CCD摄像机透视成像的数学模型,运用RAC标定法建立求解摄像机外部参数方程组,从而推导出在径向畸变模型下求解摄像机内部参数的方程。该方法采用CCD能很好地提高精度。实验结果表明,该方法计算量小,标定精度较高。