基于移动机器人两步法的摄像机标定

利用透镜成像理论建立摄像机数学模型,提出一种全面考虑镜头的径向畸变和切向畸变的简单、快速的摄像机参数标定和修正方法,利用图像中心附近点畸变量较小的性质,对摄像机内、外参数进行标定.实践证明,该方法能快速、方便地对摄像机系统进行标定和相差修正,具有良好的精度和稳定性.     

基于畸变分离的摄像机标定方法

在摄像机标定过程中,为了避免对摄像机模型中的畸变系数进行多次重复标定,提出一种将二阶径向畸变系数与摄像机模型分离的标定方法.该方法利用畸变形成的围线面积作为畸变评测函数,用模拟退火原理改进粒子群算法的惯性权重和学习因子;然后用改进的粒子群算法标定摄像机的畸变系数和图像中心点坐标,最后计算其他的摄像机参数.该方法无需预先知道摄像机的任何内外参数,算法简单,易于实现.实验表明,该方法与传统的非线性优化方法相比,图像坐标的平均反投影误差明显减小,而且具有更好的鲁棒性和精度.     

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.     

利用遗传算法精确标定摄像机参数

讨论了利用遗传算法作为优化算法的双阶段摄像机标定方案。首先,忽略摄像机畸变的影响,根据先验假设恰当组合摄像机的其他内外参数。构成线性方程,利用最小二乘法直接估计摄像机主要参数的初始值;其次,考虑摄像机畸变的影响,在初始值的基础上利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,因此能够在获得精确解的同时,保证旋转矩阵的正交约束条件。此外,由于遗传算法的染色体具有     

基于标定技术的真实摄像机仿真

为了提高传感器仿真中虚拟摄像机的仿真真实度,该文在标定算法线形模型的基础上,提出一种基于标定技术的虚拟摄像机仿真方法。该方法利用标定参数推导仿真摄像机参数,建立虚拟摄像机和真实摄像机之间的对应关系,使仿真模型可以在硬件加速的渲染管线上运行。同时通过引入凹凸纹理映射和多次渲染技术,实现了对摄像机镜头线形畸变和非线性畸变的模拟,提高了仿真的真实度。实验结果证明,该方法不仅能够生成和真实摄像机结果高度相似的仿真结果,而且能够模拟各类畸变,渲染帧速率较高,符合实时仿真系统的需要。     

大型飞机风洞变形测量的相机标定研究

为了实现大型飞机风洞模型动态视频变形测量,提出并实现了一种新的大幅面高精度的标定方法.该方法以张正友摄像机标定算法为基础,考虑到标定平面模板加工制造中的误差,采用了摄影测量中的光束平差算法来优化初始的标定结果.张正友标定算法只是考虑了镜头的二阶径向畸变,并在镜头畸变模型中加入了径向畸变、切向畸变和薄棱镜畸变的校正.实验表明,所提方法的相对误差小于1/5 000,标定误差仅是张正友标定算法的27%,具有较高的测量精度.因此,该大测量幅面标定方法,不仅可以灵活地实现不同测量幅面的精确标定,而且还满足了风洞变形下的不同测量幅面的需求.     

基于有序图像序列与可控外部参数的远心镜头标定方法

以远心镜头放大率、远心度及镜头畸变作为标定参数,提出一种新型远心镜头标定方法.该方法通过控制旋转和平移2个外部参数矩阵,利用已知的外部参数对内部参数进行标定,而不再同时标定外部参数.通过一维高精度移动平台精确控制标定板到镜头的物距,获得一系列有序图像,从而获得可控的高精度外部参数.实验表明:该方法可解决目前远心镜头难以标定或标定参数不全、精确度差等问题,且标定模型简单、快捷,具有较高的实用性.     

基于仿射变换和透视投影的摄像机镜头畸变校正方法

依照摄像机成像过程,提出了一种方便快捷的摄像机镜头畸变精确校正方法。基于逆向摄像机镜头校正模型、仿射变换和透视变换,推导了从标准靶标图像坐标到理想图像坐标之间的精确函数关系,采用最小二乘估计对畸变参数求解,利用双线性插值法还原理想图像,并给出了详细的实验过程和实验结果。结果表明,该方法具有对实验条件要求低、算法运行速度快、校正结果精确等特点,适用于自动实时校正环境。     

一种考虑透镜畸变的高效摄像机标定方法

本文研究了基于几何图像信息渲染的摄像机标定技术，以针孔摄像机模型为基础，综合考虑了摄像机的透镜径向畸变效应和切向畸变效应，将摄像机的内外参数、有效焦距、畸变系数、不确定因子统一于参数求解的线性方程组中，并借助于开放计算机视觉函数库OpenCV，实现了一种基于“两步法”摄像机标定的改进算法。通过实验分析和比较了利用角点检测获得的图像坐标和利用本文中的摄像机标定算法得到的图像坐标，结果证明本文中的标定算法实现简单，精度高，稳定性好。     

双目立体视觉空间火灾定位方法的改进

针对室内空间火灾早期自动定位的需要,基于机器视觉技术对传统空间定位方法进行改进。设计简单实用的平面标定板进行摄像机标定,利用HALCON解决快速自动提取标定板上特征点像素坐标的问题。针对传统标定算法只校正径向畸变的不足,建立了更全面的摄像机畸变模型。通过迭代法利用成像模型和畸变模型求解并优化摄像机的单应性矩阵和畸变系数并通过三维重建实现空间定位。将此方法应用于消防炮工程项目,结果表明该改进方法具有有效性、快速性和准确性。     

摄像机参数高精度求解方法

摄像机参数高精度求解方法段发阶张健新叶声华（天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室３０００７２）提出了一种新的高精度摄像机参数的求解方法。利用透视变换理论建立了摄像机数学模型，模型中全面地考虑了摄像机镜头的径向畸变和切向畸变。首先利用牛顿－高斯非线...     

基于双三次插值的鱼眼图像校正

通过标定板对鱼眼镜头成像模型参数进行标定,建立了特定鱼眼镜头图像校正模型,并应用该模型对鱼眼图像进行校正.利用双三次插值方法对鱼眼图像非特征点进行插值,校正效果良好,解决了鱼眼镜头所成影像的畸变问题,能较好地应用于视觉导航与监控领域.具体做法是:（1）利用自制的平面标定板标定鱼眼图像;（2）通过标定之后的镜头畸变参数,利用双三次插值算法将畸变的鱼眼图像还原为满足人眼视觉效果的透视图像.     

可获取彩色纹理的PMP三维测量系统

设计了一种基于相位测量轮廓术、可获取彩色纹理的三维测量系统.它采用黑白摄像机作为图像传感器,分别投射三原色光到物体表面,测出它们的反射光强,通过色度学方法计算出R、G、B值,得到彩色纹理.在摄像机标定方面,利用镜头光心附近几乎无畸变的特性,提出先用靠近图像中心的标记点标定出变换矩阵M,再用图像边缘的标记点标定出畸变参数,避免了求解非线性方程组.实验表明,该系统具有较高的测量精度.     

径向畸变摄像机的标定

本文研究摄像机径向畸变的外部参数的标定问题。首先讨论摄像机畸变的类型,然后建立摄像机畸变的数学模型,给出畸变函数是一阶形式的模型,并且给出了适用于数学软件求解外部参数的模型。最后,通过平面薄板上五个圆在摄像机上的成像,提取图像上的数据,利用Lingo软件求出摄像机的外部参数。这种方法对实验条件要求低,求解速度快。不仅可以求解摄相机畸变的标定问题,而且可以求解变焦距的标定问题。     

一种线阵相机镜头畸变的标定方法

为实现线阵相机中镜头畸变的精确标定,提出了一种新的标定模型,并在实际应用中对标定模型进行了简化。根据等间距共线特征点的成像特性,通过比较两种畸变算法的差异,用非线性优化方法实现了镜头畸变参数的标定。实验结果表明,简化模型的标定结果与标准模型的标定结果相一致,标定后相邻特征点之间的距离变得更为均匀,校正后图像的最大形变量不高于0.5像素,校正精度不低于9μm,与传统的标定方法相比,该标定方法具有较好的稳定性。     

基于平面模板的摄像机标定方法

文章提出了一种基于平面模板的摄像机标定方法,仅要求摄像机在3个(或3个以上)的不同方位对同一平面模板进行拍摄,即可标定摄像机参数(包括内参数、外参数、畸变系数).并利用两步法求解摄像机参数.模拟图像和真实图像结果表明,该方法兼顾了标定精度与速度.整个标定过程不需要人为干预,可以自动进行,具有较强的实用性.     

一种便携式的无人机航测非量测相机标定方法

相机标定是确定相机几何和光学参数的过程,相机经过标定后能更准确地获取二维目标点坐标对应的空间三维信息。针对无人机航空非量测相机便捷、精确的标定需要,采用了一种基于红绿编码板的自检校光束法平差标定方法。该方法通过自动提取和识别编码标志、建立同名点对,利用同名点对进行相对定向测定初始参数,然后考虑相机内参数和镜头畸变等因素,采用严格的自检校光束法平差模型解算出精确的相机参数。通过对NEX5N相机拍摄的45张相片作为实验数据解算该相机内部参数,实验结果表明,由于标定板便于携带,标定场布设简单,该方法对实验场地要求低,并简单易行,且标定的速度快、精度高,基本可以满足无人机非量测相机"随时随地"即时标定的需求。     

摄像机标定算法的MATLAB语言实现

对摄像机的镜头畸变和投影不对称误差进行了研究,并运用了MATLAB语言对标定算法作了一些改进.实验表明,和以往的标定算法比较,精度有所提高.     

广角镜头的摄像机非线性标定技术

在路面检测的计算机视觉系统中,采用了线结构光照明和摄像机采集外界三维信息．为了实现在大范围内的测量,摄像机采用了广角镜头摄像,同时也引入了比较大的图像畸变．为了精确标定摄像机,采用了比较接近实际情况的几何模型,并采用了非线性迭代解方程的方法对摄像机进行标定,求解摄像机的内外参数．实验精度可以达到0．1mm．该方法简洁实用,可以采用这种方法在实际当中对系统进行标定．     

基于主动视觉的摄像机线性自标定方法

讨论了一种基于主动视觉的摄像机线性自标定方法,在摄像机为完全的射影模型,即畸变因子(skew factor)存在时,通过控制摄像机作一次纯轴向运动和3组两正交运动即可线性地标定出摄像机的所有5个内参数.当摄像机为四参数模型,即畸变因子为零时,只需控制摄像机作2组两正交运动即可线性标定出其4个内参数.模拟实验和真实图像的实验结果表明,该方法能够比较准确地标定出摄像机的所有内参数.