基于GSI靶标与立体视觉的双目相机结构参数标定

针对大视场双目相机结构参数标定问题,提出了一种基于GSI靶标的标定方法。相机的内参数已知,利用同名编码点在双相机像面上成像点及双目视觉测量原理,解算出双目相机的相对方位。该方法无需移动靶标,只需要双目相机同时对靶标平面拍摄一次,简单方便。     

数字摄影测量系统中非量测CCD相机标定算法

为了解决传统的相机标定方法，通常需要建立复杂三维标定块或高精度三维控制场这一实际问题，采用平面控制格网作为标定块，利用二维直接线性变换分解出相机的内外方位元素初值，然后采用改进的Hough变换算法检测标定图像中的格网直线并利用最小二乘法拟合出最佳直线，通过求直线的交点得到标定格网点的像坐标。最后利用自检校光线束法平差进行相机的精确标定。实际图像数据实验结果表明：主点和焦距的标定精度分别达到了0．2和0．3像素左右。可以满足高精度近景三维量测的要求。     

非量测相机的检校方法

非量测相机应用于摄影测量,内部参数是影响其精度的重要因素。分别通过Matlab标定工具箱进行标定、后方交会解算法、透视变换和后方交会交替法等三种方法对相机进行检校,从而获取畸变参数和内方位元素,最后研究了三种方法在不同数量像片条件下的稳定性及精度。结果表明相比于Matlab标定工具箱标定方法,后方交会解算法及透视变换和后方交会交替法检校精度更高,且当三维控制场像片数量少时,后方交会法解算精度更稳定。     

基于序列图像的工业钣金件三维重建与视觉检测

针对目前工业制造领域面临的难题,提出利用非量测数字摄像机进行工业钣金件高精度三维重建与视觉检测.采用二维直接线性变换分解摄像机参数初值并结合光束法平差进行高精度标定;利用最小二乘模板匹配提取像面上的点、直线信息并进行混合光束法平差,从而进行钣金件的高精度三维重建及其尺寸制造误差的检测.所开发的视觉检测系统硬件成本低、自动化程度较高,实际数据的多次实验均取得了优于1/8 000的相对精度,说明所论述的方法为工业零件的自动化三维检测提供了一条可行途径.     

多视几何无人机影像堆体体积量算

针对形态不规则、大规模或不便于近距离实测的堆体体积的计算问题,借助低空无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)搭载非量测的普通数码相机对堆体进行倾斜摄影,获取堆体多视角的倾斜影像。利用运动恢复结构和基于面片的多视角立体视觉(Sf M-PMVS)技术处理由无人机获取的倾斜影像。在引入地面像控点后,首先对影像进行特征点提取和基于最近邻距离比率(Nearest Neighbor Distance Ratio,NNDR)算法的SIFT粗匹配,采用随机抽样一致算法(Random Sample Consensus,RANSAC)剔除误匹配点对进而精确求得影像的基本矩阵F完成影像匹配。引入经相机检校得到的相机内参数精确求解本质矩阵E,恢复相机运动姿态后由投影矩阵P计算稀疏点云在物方坐标系下的坐标,采用PMVS算法进行点云密集匹配,经光束法平差后得到堆体在物方坐标系下精确的三维密集点云。对三维密集点云做点云分割,剔除非堆体表面点后构建Delaunay三角网,利用数字地面模型(Digital Terrain Model,DTM)法计算堆体的体积。与用GNSS-RTK均匀测得堆体表面三维坐标点采用DTM法计算堆体体积的结果对比证明,所给方法计算堆体的体积在准确性上能满足实际生产中的要求。     

数字相机大型复杂工件快速检测关键技术研究

为了解决大型复杂工件快速检测难题,本文对数字相机摄影测量关键技术进行了研究,实现了一套适合于大型复杂工件的现场快速测量系统。使用编码标志点实现相机姿态定位,将相机自标定技术应用于光束平差,整体的优化测量结果。通过多个相机位置外极关系解决非编码标志点的匹配与重建问题,修正了标志点厚度带来的测量误差。实验结果表明,该系统20分钟内可以完成3米×3米×0.5米的大型工件测量,与代表国际先进测试水平的系统的测试结果偏差小于0.01mm。     

一种补偿POS定位测姿系统误差的新方法

提出一种无需通过检校场而在POS辅助光束法区域网平差中自检校并消除POS定位测姿系统误差的新方法．在推导POS严密观测方程的基础上,给出了补偿POS平移和漂移系统误差的具体过程,研制了试验原型系统WuCAPS．通过对摄自中国营口市郊一平地1：2500和新疆沙漠地区一高山地1;32000两组比例尺影像的处理,检验了不同地面控制条件下POS辅助光束法区域网平差消除POS系统误差的效果．结果表明,对平地大比例尺影像在区域四角布设4个平高地面控制点、对高山地中小比例尺影像在区域中央布设1个平高地面控制点,POS辅助光束法区域网平差能彻底消除POS定位测姿的系统误差,测定的影像定向参数可满足航测地形测图的要求．这不但验证了所建立数学模型的正确性和方法的有效性,而且避免了使用POS系统须设立专门检校场的繁琐检校,简化了POS系统的现行操作规程、降低了使用成本,为POS系统的大规模使用奠定了理论基础．     

基于曝光补偿的GPS辅助平差在大比例尺免像控技术中的算法研究

通常无人机航测作业时GPS记录的相机曝光时刻与实际相机曝光时刻之间存在着延迟误差,为了补偿曝光延迟误差对GPS辅助光束法平差解算精度的影响,本文通过结合无人机摄影测量作业的特点,在传统GPS辅助光束法平差模型中考虑相机的曝光延迟时间以及各个曝光瞬间的位置偏移,针对各个曝光点的曝光延迟误差进行逐点曝光补偿,消除由于曝光不同步所带来的误差影响,从而实现在大比例尺航测中的免像控技术应用.     

基于序列图像的相似材料模型变形测量

针对传统模型观测方法中存在的缺点,提出利用基于非量测数字相机的数字近景摄影测量技术进行相似材料模型变形测量.推导了利用二维直接线性变换分解相机内外方位元素初值的实用算法,利用最小二乘影像匹配对控制格网点和变形标志点进行高精度定位.结合自检校光束法平差进行变形标志点坐标的高精度解算.利用模型模拟开采不同时刻的序列立体影像像对的解算结果,完成相似材料模型的变形测量和实时位移分析.试验得出变形标志点的平面测定精度高于±1mm.可以满足本次试验条件下相似材料模型变形监测的精度要求.     

一种新的三维PIV自标定技术

相机标定是获取相机内外部方位参数的过程。利用体视投影匹配确定的标定参数,就能从两幅体视照片中确定视场内一点的三维位置。提出一种新的在三维PIV测量中使用的相机自标定技术。该方法只需要测量现场的任意八个不相关点和一个标定长度做参照,就可实现流场的自标定,完全不需要再测试现场放置标定体,更不需要已知相机的内外方位元素。该标定方法分为两步:第一步标定相机内方位元素:由三灭点定理确定体视相机的初步标定参数;第二步标定实际流场:利用同源像线与基线必定确定一平面作为优化约束,对第一步取得的参数进行非线性优化。实验证明,该方法行之有效。     

基于立体视觉的摄像机标定方法的研究

摄像机标是立体视觉获取三维空间信息的前提与基础。标定结果的好坏直接影响着三维测量的精度及三维重建结果的好坏。笔者首先在本文中对摄像机标定的基础知识作了简要的介绍,采用三维标定块标定摄像机,避免传统的利用标定板标定摄像机丢掉了Z维的坐标信息所引起的误差,同时考虑相机的径向畸变因素,以提高标定精度。实验结果表明该方法精度较高,能满足立体视觉系统的需要。     

单摄像机单投影仪三维测量系统标定技术

结构光三维测量能够实现物体型面快速精准的重构,系统标定是其基础和关键的一环。针对单摄像机和单投影仪组成的系统结构,依靠具有黑底白色圆点图案的单平面标定块,采用Tsai两步法及非线性优化完成摄像机标定。通过双方向解相实现标志点在投影平面上的反向成像,把投影仪作为虚拟摄像机采用同样方法进行标定。解相时采用基于伪随机彩色条纹序列展开的时空域编码和3步相移法。标定设备简单,操作方便自动化。实验结果证明具有较高的标定精度。     

Overview of Camera Calibration

This paper introduce several commonly used camera calibration method include their advantages and disadvantages.The traditional methods of camera calibration need to know precise structural information of calibration object and they are accurate.Camera calibration based on active vision get the camera calibration through the controlling of some parameters of camera.Self-calibration of camera don't need to use the calibration block and get the camera calibration through the corresponding relationship among multiple images.     

一种单摄像机标定的最优化方法

介绍一种单摄像机标定的最优化方法,该方法可以减少摄像机外部参数和内部参数之间的强相关性.对于针孔摄像机模型,通过共线性约束推出共线性方程.基于对共线性方程的变换,给出最优化标定方法的整个标定过程,最后通过具体的实验来标定摄像机参数并进行验证.该方法适合于一些使用单摄像机的特定场合.     

A New Algorithm for the Establishing Data Association Between a Camera and a 2-D LIDAR

In this paper,we propose a new algorithm to establish the data association between a camera and a 2-D Light Detection And Ranging sensor （LIDAR）.In contrast to the previous works,where data association is established by calibrating the intrinsic parameters of the camera and the extrinsic parameters of the camera and the LIDAR,we formulate the map between laser points and pixels as a 2-D homography.The line-point correspondence is employed to construct geometric constraint on the homography matrix.This enables checkerboard to be not essential and any object with straight boundary can be an effective target.The calculation of the 2-D homography matrix consists of a linear least-squares solution of a homogeneous system followed by a nonlinear minimization of the geometric error in the image plane.Since the measurement quality impacts on the accuracy of the result,we investigate the equivalent constraint and show that placing the calibration target nearby the 2-D LIDAR will provide sufficient constraints to calculate the 2-D homography matrix.Simulation and experimental results validate that the proposed algorithm is robust and accurate.Compared with the previous works,which require two calibration processes and special calibration targets such as checkerboard,our method is more flexible and easier to perform.     

遗传算法及其在钢轨断面检测系统中的应用

在钢轨磨耗检测系统中,摄像机标定是测量精度的关键.讨论了用遗传算法优化摄像机的全部参数,该标定方案直接优化摄像机相对于世界坐标系的旋转角度,因此在能够获得精确解的同时,也保证了旋转矩阵的正交约束条件,可以有效地提高标定和钢轨磨损测量的精度.     

一种改进的相机标定方法

以提高相机标定效率和自动化程度为目的,提出一种相机自动标定方法.传统相机标定需要手工标识,工作量大、效率低.使用自制标定模板,应用特征点检测技术代替手工标记,实现自动检测标记点并自动排序,标定精度和原算法基本一致,而且可靠性好,实用性较强,简化了标定过程.     

双目立体机器视觉检测系统及其应用

为了快速准确地获得被测物体的三维立体尺寸,双目立体视觉检测系统是有效解决方案之一。经过精密标定的双且视觉系统,可根据两摄像机的视差,准确计算空间物体的三维形貌尺寸。双目视觉系统的标定技术及立体匹配技术是决定测量数据质量的关键环节。设计了高精度视觉标定系统,有效解决了立体匹配的难题,所开发的便携式立体测量仪,可以快速准确地获得大型物体的稠密三维坐标点云。在不喷涂显影荆的情况下,解决了黑色物体和反光物体的三维测量难题,可广泛应用于摩托车、汽车、模具、服装鞋帽以及逆向工程设计中。以逆向工程的3D轮廓测量为例,介绍了双目立体视觉技术及其应用。。     

基于OpenCV的视觉测量技术中摄像机标定方法

以视觉测量系统中的摄像机标定为研究对象,分析了开源计算机视觉库OpenCV中的摄像机模型,并考虑了镜头的畸变及求解方法,得出基于OpenCV的摄像机标定方法.该方法利用了OpenCV的函数库,简化了标定求解过程,提高了标定速率,并具有良好的移植性,适合于其他视觉测量系统.     

基于圆形特征点的非线性相机标定方法

针对高精度标定板制作困难费用高的问题,提出了一种快速简易的相机标定方法。用数码相机对一张具有不同大小圆形特征点的标定表绕着光轴旋转拍摄几幅图像,利用亚像素边缘轮廓检测算法检测图像中的轮廓;采用最小二乘椭圆拟合方法得到亚像素椭圆中心坐标,用稳定的图像点与空间点的对应算法确定图像点与空间点的对应,计算过程中对所求参数进行了非线性优化。实验表明,重投影平均误差在0．2个像素以下,证明了该方法的可行性和较高的标定精度。