用于相机标定的球靶标投影误差分析与校正

由于球体具有轮廓连续性好等优点,在摄像机标定,尤其是多相机标定方面获得了广泛的应用。利用球作为标定靶标可以弥补平面靶标在多相机标定中出现视角过大时畸变太大甚至于观测不到的不足,但是空间球经透视投影后成像一般并非标准圆,而是一个椭圆。椭圆几何中心与球心真实成像中心并不一致,从而影响了标定精度。造成球心成像误差的因素主要有两个,即球的相对大小及相对于相机的位置。通过分析空间球成像模型,仿真研究了各因素对球心成像误差影响的大小,寻找球心的透视投影像点与其成像椭圆几何中心之间的误差变化规律,并建立了两者之间的误差校正模型,最后通过实验验证了该校正模型的可行性和有效性。通过校正,球心投影像点定位精度可达到亚像素级。     

基于时域约束的卷帘曝光星敏感器星点校正方法

针对卷帘曝光模式星敏感器动态星点成像形状畸变和成像位置误差导致的导航星点定位精度降低、测姿误差增大的问题,提出了一种基于时域约束的导航星点校正方法。基于卷帘曝光的时间异步性特点,结合基于卡尔曼滤波的导航星点位置和帧间速度最优估计,将时域中不同时刻的导航星点校正到相同时刻,从而有效地解决星点畸变与位置偏移问题。展开了不同条件下的仿真实验,实验结果表明:当星敏感器角速度在0~3°/s动态范围内,校正后星对距离精度高于0.1 pixels,姿态角精度高于10″。     

一种改进的基于直线特征的非量测畸变校正方法

在大型结构件的损伤监测过程中,摄像机镜头畸变往往引起成像畸变,如果直接利用畸变图像进行标定、测量,将引起较大误差,降低损伤监测精度。为了有效地校正成像畸变,提出一种改进的基于直线特征的非量测畸变校正方法。分析实际测量中成像畸变的像差模型;直接利用场景中存在的直线特征,得到带权重因子的直线射影不变约束关系和三点近似共线约束关系,并建立两组畸变校正约束方程求解畸变系数;通过实验验证提出方法的可行性和有效性。校正结果表明,相比不带权重的直线特征标定方法,提出方法优化结果的均方根误差精度提高了0.21pixel。     

基于共面条件的摄像机非线性畸变自校正

由于制造和装配误差难以完全消除,导致摄像机的光学系统存在不同程度的非线性光学畸变现象。为此,利用不同视角采集图像上同名像点共面的基本原理,推导包含非线性畸变模型的共面条件方程,并采用最小二乘解的广义逆法求解非线性畸变参数,确保摄像机的自校正精度;因无需加工和维护成本很高的精密标定板,也不用制作高精度摄像机运动平台,仅通过自由拍摄方式就能够从多视角获得含6个以上编码点的图像,即可获得摄像系统的非线性畸变参数。因此,较传统的摄像机畸变校正方法而言,自校正过程简单快捷,成本低,多个实例证明技术的正确性与实用性。     

一种星敏感器主点和焦距的加权在轨标定方法

星敏感器作为卫星姿态测量装置,其在轨服役过程中,主点和焦距的标定精度是影响其姿态输出精度的主要因素。针对标定过程中含有随机测量噪声偏大的星像点,导致星敏感器主点和焦距的标定结果产生较大偏差的问题,提出了一种星敏感器主点和焦距的加权在轨标定方法。该方法首先建立了星敏感器在轨标定模型,然后引入合理的标定权值,加入到最小二乘估计主点和焦距的过程中,寻找并剔除随机测量噪声偏大的星点,最后将加权估计出的结果作为测量,采用扩展卡尔曼滤波对星图进行处理。仿真结果表明,在星点位置存在较大误差的情况下,该方法能剔除随机测量噪声偏大的坏点。星内角距统计偏差约为传统方法的1/10,与真值相比标定参数精度分别为0.219 9像素、0.148 7像素、3.38 μm。     

星点图像超精度亚像元细分定位算法的研究

在CCD星敏感器中,星点图像质心定位的准确性影响星图识别的正确性,也决定了星敏感器测量的有效性。质心法是星点质心亚像元定位的传统方法,然而,它存在系统误差和随机误差。分析了误差产生的原因。在传统质心法的基础上提出了采用二元线性插值和自适应质心窗来改善信噪比,并对误差进行校正,实验证明了它比传统的质心法有更高的精度。     

拼接星模拟器星位置误差校正方法（英文）

为了提高拼接式星模拟器的星图模拟精度,克服传统方法仅通过修正主距提高精度的局限性,提出了一种星图模拟精度的像差校正方法。分析拼接式星模拟器的工作原理和使用方法,优化小畸变平像场高成像质量准直光学系统像差,并根据像差设计结果,结合星点位置测量模型,分别建立畸变修正模型、彗差、场曲的修正模型。利用经纬仪、六维调整机构搭建星点位置精度测量装置,实测结果表明:基于像差理论的修正模型可有效提高拼接式星模拟器的星图精度,最大星点位置误差从48.78"降低至10.75",满足了技术指标。     

基于三线结构光的相机平面标定方法研究

相机标定技术是结构光三维视觉测量的关键技术之一,结构光系统的相机标定的精度对三维测量的精度有很大影响。首先对三线结构光系统图的相机标定方法进行了分析,简单介绍了工业相机成像的几何模型及标定的原理;其次利用Harris角点检测方法提取特征点坐标,并选用了BP神经网络来校正工业相机的畸变模型,以提高标定算法的优化速度和标定精度;最后采用张正友的平面标定法对校正后的摄像机模型进行标定实验,由实验结果知,该方法具有一定的准确性和有效性,在一定误差范围内,基于神经网络畸变校正的张正友相机标定能够有效提高视觉检测的精度。     

大视场星敏感器标定技术研究

大视场星敏感器光学系统,由于畸变量较大,在轨标定过程中,直接采用最小二乘最优估计(LMS)或扩展卡尔曼滤波方法(EKF)无法精确求解其标定参数。在深入分析星敏感器测量误差因素的基础上,对考虑畸变和不考虑畸变两种情况的在轨标定结果进行了仿真对比;指出了标定焦距之前需先标定光学畸变的必要性,并介绍了4种可用于在轨校正光学畸变的方法;提出先标定主点偏差,再标定光学畸变参数,最后标定焦距的标定方法。仿真结果表明,可以采用像面旋转法求取主点偏差,利用高阶多项式方法求取光学畸变参数,畸变校正后,采用LMS和EKF标定算法估计焦距,标定精度达到了3.1μm和2.2μm。对100幅模拟星图处理后,星间角距统计偏差约为传统在轨标定方法的1/10～1/8。     

一种基于共轭节面的图像畸变分析方法

无像差的光学相机的成像模型可由其共轭节面模型等效表示。针孔模型本身忽略了偏离该等效模型的误差,也无法表示平板玻璃的平移误差、光轴的安装误差以及实际相机光学系统的像差,这四个因素都会引起图像畸变。基于此利用共轭节面的性质建立了一种图像畸变几何模型,并与广泛采用的像差模型进行了对比,从理论上解释了像差模型各个系数的物理意义。对某实际针孔相机进行仿真分析,该几何模型给出的相对径向畸变、角度误差在设计参数的范围以内,并且可以模拟图像的非对称畸变。该几何模型需要辨识包含主面相关参数、光轴倾斜角和平板玻璃的轴向球差在内的4个参数,辨识参数较少,理论上可以作为一种新的图像畸变校正方法。