基于椭圆曲线的数码相机像点坐标标定

本文研究了物平面上圆盘圆心的像点坐标标定问题。通过对中心射影变换性质的分析,给出了椭圆中心与实际像点之间距离的一个上界。建立了基于椭圆方程的两种标定模型,即椭圆中心模型与公切线模型,最后通过仿真实验比较了两种模型的优缺点。     

数码相机定位的优化设计

研究的是数码相机在交通管制中定位物体特征点的优化设计问题．将数码相机成像问题简化为针孔成像问题后,研究了靶标图像与数码相机像平面上图像间的旋转和平移关系,为了使二维图像获取三维信息,建立起图像间的透视投影模型．利用该模型,通过确立标定点与相应的二维图像坐标,运用最小二乘法求解投影矩阵,实现对相机内、外部参数的标定．标定过程中,运用数字图像处理技术,对图像进行二值化处理,提高了数据的准确度和科学可信性,由此解得较为精确的内、外部参数,获得基于此模型的圆心在像平面的坐标表示,分别为A（321,189）、B（422,196）、C（639,212）、D（582,502）、E（284,501）．使用BP神经网络方法对已建立的模型进行检测,通过对比BP神经网络与透视投影求得圆心值与实际圆心值的均方根误差,论证了该模型有较高的精度和稳定性．并基于已有工作,建立了双目视觉定位模型,得到两部相机间的相对位置关系．在模型的进一步讨论中,研究了椭圆中心偏移问题,时像平面上椭圆的中心坐标进行了修定,得到实际的中心为：A（325,191）、B（427,201）、C（642,216）、D（584,504）、E（288,505）．以及讨论了图形的畸变问题,确定了相应的关系．     

基于圆形模式平面标靶的高精度相机标定方法

相机标定是三维视觉精确测量过程的一个关键步骤.圆形模式平面标靶是最常见的一种标定工具,具有制造简单,受环境光和噪声影响较小的优点.唯一的不足是由于镜头畸变和透视偏差,成像的椭圆中心并非标靶圆心的特征对应点,因此利用椭圆中心作为标定特征点,降低了相机的标定精度.针对这个问题,本文提出了一种同时矫正透视和畸变偏差的方法,从而得到精确的圆心成像点,获得高精度的标定结果.模拟实验和真实图像标定结果验证了算法的正确性和有效性.另外,本方法提出的透视和畸变矫正方法独立于相机内部参数估计过程,因此可以应用于更复杂的相机模型.     

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。     

一种单线阵CCD立靶系统参数标定方法

为提高单线阵CCD立靶的测量精度,提出一种基于测量模型的系统参数反演和标定方法。在假设相机镜头的焦距、倾角和主点坐标以及激光器发光点坐标等系统参数已知的情况下,建立相机捕获弹丸影像的中心像元位置、各系统参数以及弹丸着靶坐标之间的函数关系,通过实测的弹丸影像的中心像元位置和弹丸坐标值反求出与系统各参数相关的矩阵模型,而不需要求出具体的系统参数值。在实际测量中,只需根据所求得的矩阵模型和每次测得的目标影像的中心像元位置便可求得弹丸着靶坐标。根据系统测量原理,建立了系统的数学模型和参数标定模型,采用所提反演方法对系统参数进行了标定实验。模拟实弹实验的结果表明,本文方法的坐标测量精度明显优于传统方法。     

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。     

一种基于单幅图像双消失点的摄像机标定方法

介绍了摄像机标定的概念和两种经典方法。针对不同的视觉任务要求,提出了一种基于单幅图像双消失点的摄像机标定方法。首先对图像进行一些合理的假设。如图像包含两个消失点、图像中心为摄像机在投影面上的投影中心。通过实验仿真验证,此方法在对摄像机标定精度要求不高的情况下,可以很方便的求解摄像机的参数。     

用于三维重构的相机标定算法

为了从物体的二维图像参数中得到三维重构模型,需要通过相机内部参数,建立真实物体与对应成像物体的关系模型,提出一种借助双平面镜进行三维重构的相机自动标定算法.通过两个普通平面镜获取被摄物体的5个不同角度二维图像投影,自动标定算法依赖物体的投影轮廓线计算相机内部参数.试验结果表明,通过相机自动标定算法获取轮廓和相机的参数信息,能有效地实现基于视觉外壳算法的三维重构.     

一种基于双平面镜的相机标定算法

为了从物体的二维图像得到三维重构模型,需要通过相机内部参数,建立已知物点、像点对应的关系模型.提出一种基于双平面镜的相机标定算法,用两个普通平面镜取得物体5个不同角度的二维图像,通过基于颜色信息和基于区域背景差的方法获取目标轮廓,用多边形动态规划算法获取轮廓的特征点以确定各个物体轮廓的对应点,最后根据特征点得到相机内部参数.多边形动态规划算法将时间复杂度从O(n3)降低到O(n2),算法的效率得到提高.     

一种基于视觉测量障碍高度的车载摄像机标定新方法

从摄像机针孔成像几何模型入手,根据像点与物点之间的线性关系,进而分析车载摄像机景物点的图像坐标与实际坐标之间的关系,研究发现无法通过建立图像坐标与实际坐标之间的映射关系测量出景物的高度。基于此提出了一种新的摄像机标定方法,通过插值法和最小二乘法建立景物的图像高度(景物顶点的图像纵坐标与其在地面上投影点的图像纵坐标之差)与实际高度之间的映射关系,即车载摄像机标定的模型;并对该模型进行测试。测试结果最大偏差为0.078 75 cm,最小偏差为0.013 99 cm,平均偏差为0.034 79 cm,精度可达到0.11%。经验证该方法可精确地测量出障碍的高度,具有一定的实用性及可行性,适合车载摄像机标定,有助于汽车辅助驾驶系统的研究。     

虹膜识别技术中瞳孔特征参数分析

以椭圆形来定义瞳孔,提出了一种计算瞳孔特征参数的方法.用椭圆上的两对点确定椭圆的中心、旋转角度、长半轴、短半轴等参数.实验表明,该方法速度快,检测性能好,可以通过非连续的边缘确定椭圆的参数.最后,比较了该算法确定的椭圆形瞳孔边缘与其它边缘检测算法得到的瞳孔边缘.     

基于运动轨迹的单目相机位姿自标定方法

为了减小轨迹图像分析中的透视效应,使用提取出的运动平面目标特征点,基于相机小孔成像模型与目标特征点运动约束,构建了一种相机位姿的自标定模型来标定相机位姿.通过标定的相机位姿,可将轨迹进行重投影,实现了将轨迹图像校正为正投影图像.实验结果表明:本标定模型使用跟踪到的运动目标进行相机标定,相机位姿的标定精度优于张正友标定法.     

基于间接测量法的制孔机器人的工具参数标定

为了提高工业机器人的工具参数标定精度,该文在机器人运动学模型的基础上,提出了一种基于间接测量的工具参数标定方法。该方法利用空间中两点位姿相对固定的特性,应用机器人运动学模型建立了一个易于直接测量及标定的工具参数和位于制孔刀具轴线上的虚拟刀尖点参数之间的对应关系。通过在标定平板上制孔将虚拟刀尖点相对于世界坐标系的位姿固定下来,以已标定的工具参数为参照推导出制孔机器人的虚拟刀尖点的参数。应用标定结果进行了实际制孔试验,相比传统的工具参数标定方法有效地提高了制孔的精度。     

基于圆形二值相移图案的离焦相机标定方法

为实现离焦状态下相机的精确标定,提出了一种基于圆形二值相移图案的标定方法.首先,使用相移法生成圆形相移图案,并对图案进行二值化以避免液晶显示屏幕伽马非线性误差影响,提高相位精度;然后,利用图案携带的相位信息直接定位椭圆环带区域作为目标区域,并对目标进行对偶椭圆拟合,获得特征点的亚像素精度坐标;最后,建立与世界坐标的联系,完成标定过程.模拟和实验结果表明:对于不同的相机离焦程度,提出的方法均能够实现稳定可靠的相机标定.     

基于多Kinect的三维人体重建系统

结合KinectFusion技术,设计并实现了一种基于多台Kinect的三维人体重建系统.该系统使用两台Kinect分别采集人体上下两部分的点云数据,通过标定得到两台Kinect的姿态关系,并基于标定结果,使用迭代最近点(ICP)算法对两部分点云进行配准得到完整的人体三维模型.试验表明,系统设备成本低、部署简单,能快速并较高精度地获取人体三维点云.     

GPS定位技术在钱营孜煤矿铁路专用线建设中的应用

本文通过对比采用全站仪标定征地界址点与运用GPS定位技术来标定界址点两种技术方案．分析了GPS定位技术在钱营孜煤矿铁路专用线建设过程中应用的优越性。     

CT系统参数标定及成像

针对CT系统旋转中心、探测器单元距离、射线方向的标定问题,首先建立原点在椭圆中心的平面直角坐标系,给出射线穿过介质的长度与射线方向、探测器单元距离和原点到射线的最远距离三个参数之间的解析关系式;然后利用接收器吸收信息与对应射线穿过长度成比例这一条件,可得每次旋转时相邻两个接收器接收信息的比值与它们对应射线穿过长度的比值在理论上相等,从而以这两个值的最小二乘误差为目标函数建立非线性规划模型,求解得到单元距离和旋转的射线方向,进而标定CT系统的参数。针对CT系统接收器接收信息的还原问题,建立了利用Radon反变换进行求解和切线区域取交集法进行验证的复原模型。     

基于虚拟深度的聚焦型显微光场相机深度测量标定

针对聚焦型显微光场相机在内部光学参数未知的情况下,进行了基于虚拟深度的深度测量标定。首先基于高斯光学建立光场成像模型,推导出虚拟深度与实际深度间的函数关系。然后选择单一角点的标定板,在不同深度位置进行拍摄;该角点在多个宏像素中重复成像,相邻重复像点的间距随深度位置改变而变化;利用图像匹配的方法计算相邻重复像点的距离和虚拟深度值,并与实际深度一一对应进行曲线拟合。根据拟合结果,分析了不同深度位置下,该光场成像系统的深度测量分辨率。最后,通过拍摄已知倾角的倾斜棋盘格标定板,进行深度测量并分析测量误差,在主镜头工作距离靠近镜头方向2 mm(10倍景深)范围内,测量误差小于5.35%。     

集成测量系统中摄像机的标定方法

针对三坐标测量机(coordinate measure machine,CMM)与计算机视觉集成测量系统中摄像机的标定提出了一种简单、快速的标定方法.该方法把制作精度、定位精度高,运动范围广的CMM测头作为标定物,采用两步法对摄像机进行标定.标定过程中控制测头运动到指定位置,采集测头图像,用图像处理技术实现测头中心亚像素级定位,实现空间点和图像点的对应.标定方法简单,无需制作标定物,避免了标定物制作误差和角点定位误差的影响,可任意增加标定点的个数、指定标定点的位置.     

利用二次曲线拟合和圆环点进行摄像机标定

为了提高摄像机标定的精度和实用性，提出一种新的标定算法．所用的标定模板由平面上两个相交的圆周组成，且两圆的圆心和半径均未知，通过对两圆的图像进行二次曲线拟合，再根据拟合的二次曲线来计算圆环点图像完成标定过程．与经典的平面标定算法相比，该算法无需进行角点检测和角点匹配，不需人工干预即可实现自动化标定，且在标定过程引入了更多的图像点信息．模拟实验结果表明，在实际的噪声水平下，该算法对焦距的相对标定误差比平面标定算法减小约0．1%，此时主点的相对标定误差也略小于平面标定算法．真实图像的实验结果也表明，所提算法具有较好的精度和实用性．