一种使用校正模板的非线性摄像机标定方法

基于图像点满足的特定直线方程以及相邻图像点之间距离相等的性质,对标定模板图像进行校正,并通过改进的张正友标定法,提出了一种新的使用校正模板的非线性摄像机标定方法。与现存的方法进行比较发现,该方法能够实现较高精度的摄像机标定,鲁棒性比较强,且能够大大地降低算法的复杂度。     

一种新的摄像机线性标定方法

计算机视觉中,在对景物进行定量分析或对物体进行精确定位时,都需要进行摄像机标定,即准确确定摄影机的内部参数和外部参数,因此寻找新的快速有效的摄像机标定计算方法是计算机视觉应用中的一个重要问题。为也快速有效地进行摄像机的标定,并针对常用的带有一阶径向畸变的摄像机模型,提出了一种线性求解摄像机参数的标定方法,它可分步标定各参数,且全部采用线性方法求解,从而避免了非线性优化中的不稳定性,使得算法更为实用,简单快捷。实验结果表明,该方法具有较高的标定精度,是一种实用的标定方法。     

一种非线性摄像机标定方法

由于加工误差和装配误差的存在,摄像机光学系统与理想的小孔透视模型有一定的差别,致使物体点在摄像机平面上实际所成的像与理想成像之间存在不同程度的非线性光学畸变。为了提高图像检测、模式匹配等定量分析的准确性,必须对这一类畸变进行修正。该文以针孔摄像机模型为基础,综合考虑了摄像机的透镜畸变效应,并借助于开放计算机视觉函数库OPENCV,实现了一种基于张正友摄像机标定的改进算法。利用检测得到的角点,获得物体的世界坐标和图像坐标。结果证明该文中的标定算法实现简单,精度高,稳定性好。     

一种非线性摄像机标定方法

由于加工误差和装配误差的存在,摄像机光学系统与理想的小孔透视模型有一定的差别,致使物体点在摄像机平面上实际所成的像与理想成像之间存在不同程度的非线性光学畸变。为了提高图像检测、模式匹配等定量分析的准确性,必须对这一类畸变进行修正。该文以针孔摄像机模型为基础,综合考虑了摄像机的透镜畸变效应,并借助于开放计算机视觉函数库OPENCV,实现了一种基于张正友摄像机标定的改进算法。利用检测得到的角点,获得物体的世界坐标和图像坐标。结果证明该文中的标定算法实现简单,精度高,稳定性好。     

基于OpenCV改进的摄像机标定法

针对计算机视觉领域的摄像机标定问题,考虑到畸变对标定精度的影响,介绍了开放计算机视觉函数库OpenCV和摄像机模型,给出了基于OpenCV的摄像机标定算法;该算法充分运用了OpenCV的函数库功能,具有很高的标定精度和计算效率,可以满足立体视觉系统的需要.     

一种用于鱼眼镜头的线性标定方法

针对鱼眼镜头的高精度标定需求,提出一种基于除法畸变模型的线性标定方法。通过除法模型将标定问题转换为线性方程组求解问题,在确定相机畸变中心后对畸变方程与投影矩阵进行解耦,分别求解相机内外参数和畸变系数,从而实现鱼眼镜头的快速鲁棒标定。实验结果表明,与非线性标定方法相比,该方法在保证标定准确性和可靠性的同时,计算效率提高了约10倍。     

一种基于OpenCV及CVUT的摄像机标定方法

该文以摄像机标定为研究对象,简单介绍了OpenCV及CVUT(computer vision utility tools),分析了计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,其中的非线性畸变考虑到了切向畸变和径向畸变.根据模型详细给出了标定过程,通过标定过程给出OpenCV及CVUT的标定算法,充分发挥了OpenCV的函数库和CVUT功能,从而实现了摄像机标定.该算法对于图像处理与计算机视觉方面的应用设计具有实用价值,并且可以缩短应用程序的开发周期,消除C语言中比较常见的内存泄露问题,具有良好的跨平台移植性,可满足视觉检测或其它计算机视觉系统的需要.     

双目立体摄像机标定方法研究

本文在张正友平面模板两步法的基础上,提出了一种改进的双目立体摄像机标定方法。该方法在摄像机畸变模型中充分考虑了切向畸变的影响,使得应用范围更广。本文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。实验证明,本文标定模板制作简单,标定过程快捷,且具有较高的精度,完全可以满足双目立体视觉应用的要求。     

一种鱼眼镜头成像立体视觉系统的标定方法

鱼眼镜头成像立体视觉系统在微小型机器人视觉导航和近距离大视场物体识别与定位中有着广泛的应用 .尽管鱼眼镜头摄像机具有很大的视场角 (接近 180°) ,但同时也引入严重的图像变形 ,常规的摄像机标定方法无法使用 .该文提出一种标定鱼眼镜头摄像机立体视觉系统的方法 .在鱼眼镜头变形模型的基础上 ,通过考虑鱼眼镜头成像的径向变形、偏心变形和薄棱镜变形 ,建立了鱼眼镜头成像的精确成像模型 ;然后 ,利用非线性迭代算法 ,精确求解摄像机外部参数、内部参数 .实验表明 ,使用该方法得到的立体视觉系统参数满足精确恢复大场景稠密深度图的要求 .     

一种基于相机标定的图像配准方法

图像配准是把同一场景的两幅或者多幅图像在空间上进行配准,它在图像分析领域应用广泛,如医学,遥感图像分析,图像融合,图像检索及目标识别等．匹配困难是图像配准的主要问题,造成匹配困难的原因之一是待匹配图像存在畸变．该问题是由于待配准图像相对于基准图像会产生大面积相同区域或产生平移、旋转、缩放等多种畸变．针对以上各种畸变,本文提出一种解决方案：利用相机标定信息求解畸变情况的平移矩阵、旋转矩阵和缩放比,通过反变换达到矫正图像畸变的效果．然而标定信息常会因为相机位置移动而发生改变．对于此问题,本文则是通过求解多角度下的云台转角来确定相机的标定信息．实验表明：本文提供的方案很好的解决了图像配准阶段的一些畸变问题,使图像配准有较高的精度．     

视觉导航中的单目摄像机标定改进算法

在基于单目视觉的智能车自主导航系统中,摄像机标定是智能车实现安全准确视觉导航的前提和关键。研究摄像机理想模型和实际模型,提出一种改进的标定方法。结合线性模型和非线性模型的优点,在求解摄像机内外参数的过程中,先采用线性模型标定摄像机的一部分参数,进一步考虑简化畸变模型,将非线性方程组转化为线性方程组迭代求解,最终获得摄像机全部参数。该方法既保证了标定精度,又简化了复杂的摄像机实际模型。实验结果表明该方法能满足视觉导航要求。     

一种基于非量测畸变校正的摄像机标定方法

设计一种基于非量测畸变校正的摄像机标定方法.该方法利用单参数除式模型校正镜头畸变,根据直线透视投影保留同素性,通过拉凡格氏法（LM）优化标定出畸变模型系数和摄像机主点坐标,然后校正成像点,使其满足针孔模型映射关系.根据内参数的两个基本方程,线性求解剩余参数.实验表明,该方法在非量测标定过程具有较好的鲁棒性,且对比张正友标定方法,可在单幅标靶图像下进行标定,避免了模型内外参数耦合在一起,提高了标定效率.     

双目立体视觉系统的非线性摄像机标定技术*

针对双目立体视觉的工业检测精度和实时性要求,采用LENZ畸变模型建立基于面阵CCD的双目成像几何模型,分析了成像模型的内外参数及针孔模型的局限性,提出改进的双目立体视觉系统摄像机两步标定方法。利用HALCON标定板及函数库平台,采用亚像素精度的边缘提取和椭圆拟合算法精确获取标定点,以建立像点与空间点的对应关系,并对标定参数进行非线性优化。实验证明该标定算法灵活准确,并具有良好的可扩展性。     

基于OpenCV的摄像机标定

以增强现实系统中摄像机标定技术为研究对象,分析了开放计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,特别充分考虑了透镜的径向畸变和切向畸变影响及求解方法,给出了基于OpenCV的摄像机标定算法.该算法充分发挥了OpenCV的函数库功能,提高了标定精度和计算效率,具有良好的跨平台移植性,可以满足增强现实和其它计算机视觉系统的需要.     

基于角度不变的线阵推扫式CCD相机几何畸变在轨检校方法

对航天遥感相机进行在轨检校,是提高卫星产品质量,扩大产品应用效果的重要技术内容.文中研究了一种基于角度不变的线阵推扫式CCD相机几何畸变在轨检校方法.该方法利用相机外方元素对于相机视向量夹角角度影响比较小的原理,根据地面控制点和一级产品图像,求解相机视向量夹角,从中提取相机光学部件的畸变模型参数,从而实现相机内外方元素解耦.相机畸变模型采用一维3阶多项式,对焦距和主点等引起的低阶误差能够很好地吸收.该方法用在HJ-1A/B卫星的宽幅盖CCD相机几何畸变校正上,检校误差残留在2—6个像元,和参考数据精度相似,表明取得了很好的校正效果.     

CCD摄像机标定

在基于单目视觉的农业轮式移动机器人自主导航系统中,CCD摄像机标定是农业轮式移动机器人正确和安全导航的前提和关键。摄像机标定确立了地面某点的三维空间坐标与计算机图像二维坐标之间的对应关系,机器人根据该关系计算出车体位姿值自主导航。因此,根据CCD摄像机针孔成像模型,利用大地坐标系中平面模板上已知的各点坐标,建立与计算机图像空间中各对应像素值之间的关系方程组,在Matlab环境下拟合出摄像机各内外参数。实验结果表明：该方法可以正确完成CCD摄像机标定。     

稳定精确的摄像机标定方法

在Tsai两步法的基础上提出了一种更加稳定精确的摄像机标定方法。由于Tsai两步法中只考虑了摄像机镜头的径向畸变因素,所以为了提高摄像机的标定精度,在其基础上考虑了镜头的切向畸变情况。在求解摄像机参数的过程中,第一步同Tsai两步法采用最小二乘法求解线性方程得到外部参数,再利用最小二乘法求解关于畸变参数K1,K2,K3,K4的线性方程组,最终求得摄像机的内外所有参数。通过实验对该方法进行了验证。     

中心折反射相机标定方法综述

近十几年来,计算机视觉越来越受研究者们的欢迎,特别是全景相机由于其具有较大的视场而被广泛应用到许多领域,包括视频监控、机器人导航、电视电话会议、场景重建以及虚拟现实等。摄像机标定是从二维图像获得三维信息必不可少的一步,摄像机标定结果的好坏直接决定着三维重建结果以及其它计算机视觉应用效果的好坏,所以,研究摄像机的标定方法具有重要的理论研究意义和重要的实际应用价值。这里将2000年到2012年折反射相机标定方法按照标定像的不同分为五大类：基于线的标定、基于二维标定块标定、基于三维点的标定、基于球的标定和自标定,且简要分析其优缺点。