摄像机标定中的特征点提取算法研究与改进

为提高摄像机的标定精度,必须研究高精度的特征点提取方法。针对三种比较典型的标定图样:棋盘格,二维正弦条纹和高斯点阵,分析比较了相应的提取特征点算法和用于摄像机内参数标定的精度,得出基于傅里叶相位分析法的二维正弦条纹的特征点提取精度最高。并针对傅里叶方法处理二维正弦条纹不能准确提取边缘特征点的缺陷,提出了使用相移法提取正交相位以代替傅里叶方法得出正交相位的新方法。这种方法可以消除傅里叶变换滤波对点阵边缘的模糊作用,扩大了二维正弦条纹在摄像机标定中的适用范围。摄像机外参数标定实验表明该方法在处理包含边缘点的点阵时,重投影误差保持在原有水平,证明了其有效性。     

基于傅里叶条纹分析的多摄像机标定方法

提出一种新的摄像机标定方法,该方法基于2D共面参照物摄像机标定方法和傅里叶条纹分析方法.将已知相位分布的平面二维正弦灰度调制条纹图作为平面标定靶,通过傅里叶条纹分析方法计算出两个截断正交相位分布,利用截断正交相位分布并结合二维正弦条纹图特点提取相应的图像特征点,建立像素坐标与2D平面坐标的对应关系.将该二维平面靶在摄像机成像空间中放置不同的位置,并完成相应的特征点提取,根据2D共面参照物摄像机标定方法即可完成摄像机标定.该方法利用平面相位测量的高准确度来提高标定特征点的提取准确度,从而提高标定准确度.实验对双摄像机系统进行了标定,标定后该系统对标定靶进行测量,标准偏差达到0.010 mm.     

采用分离式差分标定靶的单摄像机标定方法

采用分离式差分标定方法实现对单摄像机的高精度标定。在摄像机的物面位置上放置多个小尺度的分离式标定靶,每个标定靶上有标准点阵列,对每个光点由高斯曲面拟合法得到其CCD像面上的位置,光点位置检测结果的稳定性(均方根)达到1μm(相当于CCD 0.0053 pixel)。利用同一标定靶上标准点之间的物面差分坐标,进行四次曲面拟合,建立摄像机的像面与物面之间的映射关系。该方法对各个标定靶之间的距离没有提出要求,采用多个小尺寸的差分标定靶代替整体式的大尺度标定靶,降低对大尺度标定靶的制作要求。实验表明,当各个标定靶之间的相对角度误差小于60″时,标定残差平均值可以达到4.8μm(相当于CCD 0.028 pixel)。     

摄像机标定中栅格型标定点的亚像素提取的研究

介绍了一种新的摄像机标定用栅格型靶标标定点亚像素的提取方法。该方法先利用一个基于Hessian矩阵的形状算子判定栅格点的像素位置,然后对栅格点邻近区域内的图像灰度函数进行二阶泰勒展开,并通过计算该灰度曲面的局部极小值点来确定栅格中心点的亚像素位置。相对于传统的直线拟合求交点的方法,该算法计算过程简单,且具有较高的提取精度。     

基于直线特征的摄像机标定方法研究

提出了一种基于直线特征的求解摄像机内外方位参数的方法。首先利用径向平行约束RAC求解大部分的外方位参数,包括旋转矩阵R、平移分量tx和ty,然后再引入畸变模型求解内方位参数以及平移分量tz。该方法的特点是采用共面点标定物,利用直线特征约束进行标定,标定内外方位参数只需要一副图像就可以完成。实验结果表明,该方法是一种精度较高的、简单实用的摄像机标定方法。     

点阵列标定模板图像特征点提取方法

在摄像机标定过程中,提取标定模板图像特征点的精度是影响摄像机内外参数标定精度的重要因素。本文根据条纹投影三维轮廓测量实验系统的要求制作了点阵列标定模板,在图像处理边缘理论的基础上,以圆的解析特性为依据,采用坐标转换思想,引进圆系描述点、圆对应关系,运用统计学理论,提出提取点阵列标定模板图像特征点的新方法,并通过实验验证了该方法的正确性和可行性。为下一步的摄像机内外参数求解做了铺垫。     

基于改进Harris角点算法的摄像机标定技术研究

针对传统的Harris焦点提取算法对噪声敏感,执行效率低等不足,提出了一种改进的Harris焦点提取方法。以Harris焦点提取算法为基础,通过优化角点响应函数,消除系数 K,提高焦点提取算法的执行效率。采用改进的 Harris 算法对黑白棋盘表格进行内角点提取,利用张正友摄像机标定法计算USB摄像机的内外参数。实验结果证明了该方法可以有效的对黑白棋盘格内角点进行提取,准确高效,提高了摄像机的标定精度和准确性,是一种可行的摄像机标定方法。     

三维重建中的摄像机标定研究

基于matlab标定箱和基于opencv的方法实现是计算机视觉中摄像机传统的标定方法的两种实现方式,在三维重建中起到很大的作用。为了比较分析其两者的差异性,通过实验对比,比较其两种方法的在运行速率、精确度、误差率上的差异性,分析其结果,可以为接下来的三维重建打好基础。     

基于两组同心圆环点的双目摄像机标定方法研究

在研究传统摄像机标定原理及方法的基础上,提出了一种新的基于同心圆环点模板的双目摄像机标定方法。该方法仅要求摄像机摄取任一方位包含所有25个同心圆环点的所设计模板的一幅图像,即可根据射影几何内秉的约束条件和左右图像的视差完成对双目摄像机焦距、基线距离和光心位置等参数的标定,且不需要进行图像的畸变校正与匹配。实验表明,该双目摄像机的标定方法具有较高的精度和效率,可以方便、迅速地实现双目摄像机的标定。     

基于两平行线及其线上三点的摄像机标定方法

在大视场交通监控摄像机的标定中,由于不便于放置大尺寸标定靶标,常采用交通标线构成的特定几何图形替代标定靶标,但许多交通场景仅有一组平行的车道分界交通标线,难以获得传统标定方法所需的标定约束条件。针对此类交通场景,选取两平行交通标线和其中一条线上的三点作为标定参考物,依靠其中一条线上三点在单幅图像中的像素坐标、三点间的两个距离值及平行线间距作为约束条件来完成摄像机的标定。建立了图像坐标系与世界坐标系之间新的换算关系,推导出了摄像机内外参数的求解公式,探讨了旋转角对测量误差的影响。实验结果表明,在约束条件不足的情况下能够获得较好的摄像机参数近似解,沿道路方向上的测距精度优于对比文献的结果,具有标定参考物选取容易、操作简便、几何约束条件少等优点,适用于交通监控系统中大视场摄像机的快速标定场合。     

基于二维彩色靶标的结构光三维测量系统快速标定方法

系统标定是基于结构光投影的主动式光学三维面形测量的关键技术之一,同时也是一项复杂和耗时的工作。提出了一种基于RGB彩色模型的系统快速标定新方法。利用一个彩色的二维平面靶标和由投影仪投影的彩色标记特征图像实现了摄像机和投影仪的同时快速标定,对靶标的每个标定姿态位置只需要拍摄一幅图像即可得到该位置的特征参数。与传统方法相比,标定过程简单快捷,所需的数据量较少。利用该方法对一个结构光三维测量系统进行了现场标定,并测量了一个平面和一个半圆柱物体,实验结果中点到拟合平面的最大距离为0.8039mm,平均误差为0.1693mm。利用该系统恢复半圆柱物体的面形与传统标定方法的测量结果符合得很好。实验表明,由该方法获得的结果准确可用,且标定速度快。     

基于DLT模型的摄像机标定简化方法

在忽略摄像机镜头畸变误差的情况下,通过建立像坐标系与物坐标系,利用DLT模型,结合最优化算法的标定方法和两步法,由于在物坐标系中平面物体的任意一点在Z轴上的分量为0,减少变量数至5个,从而推导出一种简化的摄像机标定方法.借助实例,在文中建立的2个命题的基础上,通过对圆的切线、切线交点及所成像的几何关系确定的的坐标进行参数求解,得到确定模型的二维像和三维像.此外,考虑到更为一般的情况,引入畸变误差(径向误差),对模型先忽略误差项,得到初始参数值,然后利用迭代方法求解.     

基于光线角度标定的坐标测量方法

提出了一种基于光线角度标定的被测面坐标测量方法。该方法以二维棋盘格参照物作为标定靶,测量得到外置光孔以及标靶上角点的坐标。将由角点过光孔的光线投影于世界坐标系各平面,计算出此光线与摄像机光轴的夹角。拍摄单幅图像,由Harris角点检测算法得到图像坐标系下角点坐标,以像素为单位插值,根据针孔相机原理,可得到CCD靶面上各像素点过光孔的光线与光轴的夹角,以此计算标定靶面上任意点的空间坐标。实验结果表明,该方法具有较高的精度。由于只需要拍摄一幅图像,因此可以完成实时测量。     

CCD摄像机图像中心两种标定方法的应用研究

应用两种方法对CCD摄像机的图像中心进行标定;其中直接光学方法根据因镜头畸变造成的像素点在像面水平和垂直两个方向上分布的对称性得到图像中心;基于镜头畸变的透视投影方法利用具有精确定位点阵的平面模板及其在不同方位所成图像,标定出摄像机的内外参量,其中包含图像中心.标定过程考虑了两种主要的镜头畸变.针对某型摄像机及镜头,试验得出关于两种方法的适用性和优缺点,并验证了后一种方法的强收敛性.     

CCD摄像机图像中心两种标定方法的应用研究

应用两种方法对CCD摄像机的图像中心进行标定;其中直接光学方法根据因镜头畸变造成的像素点在像面水平和垂直两个方向上分布的对称性得到图像中心;基于镜头畸变的透视投影方法利用具有精确定位点阵的平面模板及其在不同方位所成图像,标定出摄像机的内外参量,其中包含图像中心.标定过程考虑了两种主要的镜头畸变.针对某型摄像机及镜头,试验得出关于两种方法的适用性和优缺点,并验证了后一种方法的强收敛性.     

基于等价图像的摄像机自标定方法

介绍了一种基于等价图像的摄像机自标定方法。在仅拍摄一幅目标图像的基础上,利用目标结构的对称性得到与背景内容无关的对称等价图像,对对称图像进行等比缩放得到对称缩放等价图像,使用于自标定的图像数目倍增,便于图像目标的特征匹配。根据原图中相互垂直的特征直线的消影点对以及等价图像上的对称消影点对列出关于内参数的方程祖,求解方程组完成对内参数的自标定。实验结果证明,该方法原理简单、易于实现,并具有较高的定标精度。     

面向水下双目视觉的改进张氏标定方法及实验

为了提高水下摄像机标定精度,建立了综合考虑径向畸变和切向畸变的水下摄像机非线性数学模型,以张氏标定方法为基础,并结合Jean-Yves Bouguet灭点标定方法提出了一种改进张氏标定方法,为验证所提改进张氏标定方法的可靠性,与张氏标定方法进行了水下标定对比实验。实验结果表明,该方法精确可靠,较张氏标定方法具有参数求取精度更高、重投影平均误差更小等优势,所求取的结果与实际情况更接近。     

基于消隐点无穷单应的摄像机焦距精确自标定方法

利用一组平行线在不同姿态摄像机图像平面中对应消隐点间的无穷单应关系和摄像机相对姿态信息,提出了一种摄像机焦距的高精度实时标定方法。该方法仅通过摄像机在任意两个位置下拍摄同一组空间平行线,基于消隐点对之间的无穷单应关系构建约束,求解焦距参数;将对应光心与消隐点连线的平行程度作为优化指标,利用Nelder-Mead非线性单纯型法实现焦距参数的优化,有效地抑制了图像噪声和姿态测量误差,提高了标定结果的精度和算法的稳健性;大量仿真结果验证了该算法可以在任意相对姿态下实现,且具有精度高、稳健性强、实时解算的优点。     

基于自适应EKF的摄像机标定优化方法

针对扩展卡尔曼滤波算法在摄像机标定优化应用中,滤波精度较大程度地依赖于噪声协方差矩阵的准确性这一问题,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波算法的摄像机标定优化方法。以所检测到的二维棋盘格标靶上特征点的图像坐标作为自适应扩展卡尔曼滤波算法的观测量,摄像机的内、外参数作为状态量,将观测图像上的特征点进行逐点滤波运算,过程和观测噪声协方差矩阵在迭代过程中随着观测值和预测值之间新息的变化而更新,从而优化对应的摄像机参数。实验结果表明,经本文算法优化后获得的摄像机内、外参数具有较小的重投影误差,USB相机和工业相机的标定结果较张正友标定法分别提升了61.17%和12.17%,所提算法较无迹卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法在噪声环境下具有更高的标定精度和更好的鲁棒性。     

基于矩形的摄像机自标定几何方法

基于矩形两组对边的消隐点特性和隐含的长宽比信息,提出了一种新的摄像机自标定几何方法。该方法仅依据同一个矩形的两次或三次成像,即可在摄像机传感器特性已知或未知时标定摄像机内参数并辨识矩形长宽比。利用空间中有限距离点与同一无穷远点的连线相互平行和完全四边形的调和分割特性,以及被多次成像的矩形长宽比相同的特点,建立了摄像机内参数约束方程。通过建立与直线段成像相关的代价函数,提出了畸变参数寻优与线性内参数标定相迭代的畸变校正方法,可获得与摄像机无畸变情况下相当的自标定精度。在确定矩形任意两个顶点坐标的情况下,即可求解摄像机所有外参数。仿真实验表明,该标定算法收敛快速,对图像噪声不敏感。实际图像实验表明,与传统平面靶标法相比,该方法不但减少了预知条件,而且提高了标定精度和效率。