双摄像机立体视觉系统的标定

研究了一种能应用于双摄像机立体视觉系统三维图像再现的标定法.它将四个坐标系下的点通过一系列矩阵进行转换,这些矩阵包括内部参数矩阵和两摄像机之间的关系转换矩阵,同时也给出了各摄像机的畸变参数.在实验中,首先由左右摄像机采集9组国际象棋棋盘的像,然后通过运行C++软件得到上述矩阵,最后通过立体匹配验证了标定结果的可信度.     

一种基于平面标定物体的摄像机标定方法

从理论上提出了一种新的直接标定摄像机内部参数的算法。该算法是基于平面定标物体上,且只需一个坐标系统。与其他算法相比,这种算法大大简化了计算过程,避免了对多余参数的计算,可用它来标定摄像机的全部内部参数。     

一种改进的摄像机线性标定优化方法

现有的摄像机标定方法没有将高精度和简便性很好的衔接在一起。提出一种新的标定优化方法。首先选择主点位置在图像中心,纵横比为1作为初始条件;接着利用改进的摄像机线性标定方法,得到在同一摄像机坐标系下不同图像上所有标定点的摄像机坐标;最后利用摄像机坐标系下的这些三维点来优化内、外参数。实验结果表明：本文提出的标定方法得到的焦距误差在0.1mm以内,主点位置的最大误差在2pixel左右,测试点的最大误差控制在0.5pixel以内。本文提出的标定方法是一种简单、高精度的标定方法。     

摄像机标定方法的比较分析

简要介绍了摄像机的标定原理。分析和比较了传统摄像机标定方法、基于主动视觉的标定方法和自标定方法的优缺点及其应用场合,以期为摄像机标定方法的进一步研究提供参考。     

一种简便的双目摄像机标定方法

针对传统摄像机标定方法,在张正友平面模板两步法的基础上,提出了一种简便的双立体摄像机标定方法, 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由于该方法在摄像机畸变模型中充分考虑了切向畸变的影响,使得标定应用范围更广.实验证明,标定模扳制作简单,标定过程快捷具有较高的精度,完全可以满足双日立体视觉应用的要求.     

双目视觉立体标定方法的改进

为了提高双目立体视觉系统中立体标定的精度,提出了一种利用正方形标定域中相互正交方向的消失点进行立体标定的新方法.首先摄像机从不同的方向拍摄平面标定板,在图像平面上确定一个正方形投影区域,再根据射影几何模型中的交比性质,计算出正方形中相互正交方向上的两对消失点;然后利用消失点与光心连线的射影几何性质,线性求解摄像机的全部内外参数;最后利用全局优化方法进行参数的优化.这一方法继承了张正友标定方法畸变模型的使用,实验利用MATLAB通过左右摄像机拍摄的两组图像对方法进行验证,实验结果表明,该方法的立体标定精度较高,且旋转矩阵R和平移向量T均符合实际要求;由于实验中正方形投影区域的大小及具体的位置关系是随机的,使其具有较好的实用性.     

路况PTZ摄像机自动标定方法

为解决路况pan/tilt/zoom(PTZ)摄像机内外参数实时多变,绝对距离难以求解的问题,提出了一种基于路况图像的自动化标定方法： 建立全新的路况PTZ摄像机成像模型; 根据图像中提取的路面点的相对距离关系,推导模型中各未知参数的求解方法,实现摄像机参数的“白盒”标定,并给出了自动化标定的实现方案; 摘录实际路况试验结果,计算标定误差. 该算法只需要路面场景图像即可实现自动标定,无须人为干涉和配置,其计算简单,灵活性好,非常符合智能交通监控系统的需求.     

基于OpenCV的摄像机标定方法的实现

介绍了开放计算机视觉函数库OpenCV和摄像机模型,考虑到切向畸变和径向畸变,在VC++环境下,指出了基于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.     

路况PTZ摄像机自动标定方法

为解决路况pan/tilt/zoom(PTZ)摄像机内外参数实时多变,绝对距离难以求解的问题,提出了一种基于路况图像的自动化标定方法： 建立全新的路况PTZ摄像机成像模型; 根据图像中提取的路面点的相对距离关系,推导模型中各未知参数的求解方法,实现摄像机参数的“白盒”标定,并给出了自动化标定的实现方案; 摘录实际路况试验结果,计算标定误差. 该算法只需要路面场景图像即可实现自动标定,无须人为干涉和配置,其计算简单,灵活性好,非常符合智能交通监控系统的需求.     

基于LabVIEW开发的摄像机标定方法

针对火车轮缘动态检测系统中的摄像机标定问题,讨论了基于径向约束的摄像机标定,选定了包含畸变因素的摄像机透视投影模型,得出了以LabVIEW开发的摄像机标定方法.该方法利用了LabVIEW的图形化开发环境,内嵌Matlab语言编写的核心程序,数据处理功能强大,且具有良好的图形化互动界面.     

摄像机标定的研究

对摄像机标定的发展现状进行了综述,根据是否需要标定物体将标定方法分为三类：传统标定方法、自标定方法和基于主动视觉的标定方法,并分别给出了三种方法中主流方法的模型,对其优缺点做出评价并指出发展方向。     

影响摄像机标定的摄像机模型研究

文章讨论了摄像机模型中各种参数因子对标定结果的影响,评价了采用仿真数据模拟方式对参数的精度影响.     

全景摄像机标定

针对一般全景摄像机标定方法需要特殊的装置、设备和仅适用于满足单视点约束情况下的问题,依据从单视点指向三维点的向量投影到图像平面的过程可以用泰勒级数描述的理论,建立了双曲面全景摄像机标定方法的一般传感器参数模型.标定方法能够补偿镜子焦点与摄像机光心间的配置误差,能够应用于单视点约束没有精确满足的情况下.同时算法只需摄像机从不同位置获取棋盘格平面模板图像可以进行标定.摄像机和平面模板可以自由移动,而不需知道运动的先验知识,所以算法灵活方便,而模型的参数通过非线性优化得到,所以精度较高.     

CCD摄像机标定与修正的简便方法

利用透镜成像理论建立摄像机数学模型，提出一种新的简单、快速的摄像机参数标定与修正方法，该方法在摄像机模型中全面考虑了镜头的径向畸变和切向畸变，利用图像中心附近点畸变量较小的性质，用中心附近点和全场视点对摄像机内外部参数和像差修正参数进行分离标定，实践证明，该方法能快速、方便地对摄像机系统进行标定和像差修正，具有较好的稳定性和精度。     

相机标定在瓷砖尺寸检测中的应用

介绍了一种基于机器视觉的瓷砖尺寸检测系统中的相机标定方法。采用平面网格标定板,提取适合的网格线条边界点对网格曲线进行拟合,再根据拟合的曲线求交点,所求的的交点坐标精度优于0．1个像素。基于所求交点的像素坐标和空间坐标,以空间点投影差最小为目标进行相机标定。结果显示该方法标定精度高,灵活方便,畸变系数吻合很好,可以获取精确的相机参数,为瓷砖尺寸的精确检测提供了可靠的依据。     

Rank-1 constraint for camera calibration based on spheres

With the rank-1 constraint, a method for camera intrinsic parameters calculation based on spheres is proposed. The geometric interpretation of the rank-1 constraint is explored from the relation of the image of the absolute conic and the sphere image. Three algebraic equations are derived from the rank-1 constraint. The relation of the sphere images and the camera intrinsic parameters is clearly interpreted in vision geometry. Finally, a nonlinear optimized method is used with the three constraint equations for improving the accuracy. Experimental results show that our method is robust. Compared with the traditional method, it can improve the accuracy of the results of the intrinsic parameters.     

一种新的基于灭点的相机标定方法

对基于单像的灭点相机定标的理论进行了详细的阐述,并在此基础上提出了一种新的基于多方位、多像的灭点标定方法.这种方法克服了原有理论的缺陷,可对相机的内外方位元素以及畸变差联合求解,使标定结果更加精确、稳定.     

基于GA-BP神经网络的双目摄像机标定

为克服传统BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷,本文利用遗传算法的全局寻优能力对神经网络的初始权和阈值进行优化,并将其运用到摄像机BP神经网络标定.采用遗传算法构建的神经网络,在不增加网络结构复杂度的情况下,大大提高了样本训练的精度和成功率,保证了网络的泛化能力.实验结果表明,该算法具有较高的标定精度,而且可行.     

一种新的基于灭点的相机标定方法

对基于单像的灭点相机定标的理论进行了详细的阐述，并在此基础上提出了一种新的基于多方位、多像的灭点标定方法。这种方法克服了原有理论的缺陷，可对相机的内外方位元素以及畸变差联合求解，使标定结果更加精确、稳定。     

基于微分进化遗传算法的双目摄像机标定

为提高遗传算法全局寻优的性能,将标准遗传算法改进并运用到摄像机标定,提出一种新的双目摄像机标定方法。通过改进编码方法,自适应调整变量搜索区间;引入微分进化进行交叉和变异,使群体呈多元化发展。该方法与现有的非线性标定方法相比,标定精度更高,可有效解决传统优化方法难以解决的多参数、非线性的复杂函数优化问题。实验结果表明,该方法具有较强的泛化能力,鲁棒性好。