摄像机标定系统的设计与实现

系统采用的是直接标定摄像机内部参数的算法，算法借助于标定参照物直接计算摄像机的内参数。整个系统是在VC++环境下设计并实现的，并借助了IPL和OpenCV的帮助，只要输入标定物的图像，系统就可以迅速而又准确地输出摄像机内参数的结果。通过3D重构实验证明了该系统的有效性。相对于MATLAB实现方式，该系统使用更加方便、快捷。     

基于Matlab的摄像机标定系统的设计与实现

考虑二阶径向畸变和切向畸变建立摄像机的非线性模型,在两步法的基础上,实现了单个摄像机标定和两摄像机间的立体标定,并在Matlab环境下进行编程实现,给出了标定系统的具体实现方法和流程。该系统使用方便、速度快、成本低,具有较高的标定精度。     

一种简易的摄像机标定方法

以简化以往的摄像机标定技术为研究目的,分析了标定算法对于前期图像处理的要求,给出了基于MATLAB的简易摄像机标定方法。该方法借助于常用软件完成了以往摄像机的标定算法中的大量前期图像处理工作,大大降低了编程难度,减少了工作量。实验结果表明,该方法具有很高的标定精度,可以满足增强现实和其他计算机视觉系统的需要。     

摄像机标定系统的设计

为了解决摄像机在视觉测量中的应用这一问题,必须实现摄像机的高精度标定,设计了摄像机标定系统。首先,从摄像机标定技术的基础理论研究出发,对摄像机标定技术的原理和所采用的张正友标定法的基本原理进行了分析总结。然后,利用Matlab 标定工具箱和一张8x12,正方形边长为26mm的黑白棋盘格,对设计的摄像机系统进行标定。最后,分析了标定系统中的误差,对该系统的设计进行验证。实验结果表明：摄像机的主点坐标误差为：[-0.01186;0.03393];摄像机外部参数标定像素误差达到[0.22981; 0.16846]。基本满足视觉测量的稳定可靠、精度高、抗干扰能力强、可移植性强等要求,为后续应用到视觉测量中奠定了基础。     

移动机器人视觉系统与摄像机标定

基于视觉系统的移动机器人导航技术是近年来移动机器人研究领域的一个热点,而摄像机标定是视觉系统的基础,它建立了摄像机系统尺寸(像素)和已知的三维世界坐标系系统阃的关系.本文提出了一种新的移动机器人视觉系统坐标系建立方法,简化了摄像机标定.最后通过实验对此方法进行了验证.     

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.     

一种抛物面摄像机系统的标定方法

由抛物面镜和电荷耦合器件(CCD)摄像机构成的视觉系统视场较大、成像过程复杂。为此,提出一种抛物面摄像机系统的标定方法。引入扩展的基本矩阵概念,利用该矩阵实现系统参数的标定,封装系统的非线性成像过程,从而避免复杂的数值计算。实验结果表明,利用该方法可得到较好的标定结果。     

一种基于消失点的摄像机标定方法

为了简化摄像机标定,提出了一种基于消失点的摄像机标定方法,该方法仅需根据场景中3组已知的相互正交的平行线就能标定摄像机的内参数.该方法分为两步(1)根据场景中3个正交方向上的消失点计算摄像机的主点位置以及像机的焦距,首先得到摄像机内参数的初步估计;(2)以此估计值作为初值,通过非线性优化来得到摄像机内部参数的精确估计.最后使用模拟图象和真实图象对该方法进行了实验.结果表明,该标定方法是可行的,具有较高的精确度和较强的鲁棒性.     

摄像机参数标定实验的设计与实现

在基于位置的视觉伺服中，需要建立将二维图像信息转换为三维坐标信息的图像雅可比矩阵。为了获取高精度的雅可比矩阵本文设计了CCD摄像机参数标定的实验。首先介绍了摄像机标定原理，然后设计了标定实验，最后给出了标定的具体步骤以及实验结果。     

一种基于混沌天牛须搜索算法的摄像机标定方法

为了较好地解决传统智能优化方法在摄像机标定中存在标定精度低、效率和鲁棒性差的问题,提出一种基于混沌天牛须搜索算法的摄像机标定方法。该方法使用MATLAB标定工具箱对摄像机非线性成像模型进行预标定,预标定结果作为混沌天牛须搜索算法的初始值;构造平均重投影误差适应度函数,建立混沌天牛须搜索算法优化模型对标定参数进行优化;与基于传统智能优化方法的摄像机标定方法进行实验对比。实验结果表明,该方法得到的平均重投影误差为0.005 72像素,算法总的运行时间为46.15 s,可以有效提高摄像机标定的精度、鲁棒性与效率。     

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。     

一种新的基于主动视觉系统的摄像机自标定方法

摄像机标定是从二维图像取获三维信息必不可少的步骤。该文提出了一种新的基于主动视觉系统的摄像机自标定方法,通过控制摄像机平台作4次平移运动（其中任意3次均不在同一平面上）即可线性地标定摄像机的内参数以及摄像机坐标系与平台坐标系之间的旋转矩阵。同时,还分别给出了利用立体视觉方法和纯极点方法唯一求解摄像机坐标系与平台坐标系之间的平移向量的充要条件。     

车载摄像机的一种简易标定方法

针对基于视觉导航的智能车辆摄像机标定问题,提出了一种简便实用的方法.在已有的标定工具箱基础上,通过空间关系变换,建立了所需的摄像机内部参数和外部参数表达式,并给出了工程上的实现方案.实验结果验证了该方法的可行性.     

一种基于菱形的摄像机标定方法

给出了一种基于菱形作为平面模板的摄像机标定方法。通过计算圆环点,建立绝对二次曲线对摄像机内参数的约束方程,只需摄像机在三个不同方位摄取菱形模板的图像,即可线性求解摄像机内参数。通过仿真实验表明,该算法可行。     

一种基于菱形的摄像机标定方法

给出了一种基于菱形作为平面模板的摄像机标定方法。通过计算圆环点,建立绝对二次曲线对摄像机内参数的约束方程．只需摄像机在三个不同方位摄取菱形模板的图像,即可线性求解摄像机内参数。通过仿真实验表明,该算法可行。     

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。     

摄像机参数标定实验的设计与实现

在基于位置的视觉伺服中,需要建立将二维图像信息转换为三维坐标信息的图像雅可比矩阵。为了获取高精度的雅可比矩阵本文设计了CCD摄像机参数标定的实验。首先介绍了摄像机标定原理,然后设计了标定实验,最后给出了标定的具体步骤以及实验结果。     

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。     

一种雷达和摄像机的空间标定方法

多传感器融合技术已经广泛应用在智能汽车环境感知领域中;雷达和摄像机的空间标定是伴随信息实时融合的道路检测技术的基础;结合智能汽车的实际应用,提出了针对激光雷达和摄像机的空间标定方法;通过特制的标定板来获得雷达数据和图像数据,选取激光雷达坐标系作为世界坐标系,通过参数拟合的方法来求取图像坐标系与雷达坐标系的变换关系,进而实现两种传感器的空间配准;该方法只需要标定板就能够完成激光雷达和摄像机的空间标定,标定精度高,实现了多个传感器世界坐标系的统一,避免了后续处理中数据解释的二义性;实验结果表明这种方法简单准确,满足系统要求。