基于SIFT特征匹配和模约束的摄像机分层自标定方法

在一些计算机视觉和摄影测量任务的执行过程中,需要在线地标定摄像机参数,这就使得不依赖标定参照物的自标定成为必需,提出一种基于SIFT特征匹配和模约束的摄像机分层自标定方法。自由移动或旋转摄像机拍摄同一场景内部参数不变条件下的四幅以上图像。对每幅图像进行SIFT特征点提取,通过特征点匹配在每幅图像中分别获得对应三维场景空间同一特征点的像素坐标。进行投影标定,获得每幅图像在投影重建空间中的相机投影矩阵,以及每个特征点在投影重建空间中的三维坐标。进行仿射标定,采用模约束法确定无穷远参考平面在投影重建空间中的参数。进行度量标定,确定内参矩阵。实验表明,该方法能在线地稳定地获得摄像机内参标定结果,从而对现有的摄像机自标定方法进行了改进。     

基于共面圆的双目立体视觉分步标定法

计算机视觉中,在对景物进行定量分析或对物体进行精确定位时,都需要进行摄像机标定,即准确确定摄像机的内外参数.为了快速、有效地进行摄像机的标定,针对常用的带有一阶径向畸变的小孔摄像机模型,提出了一种简单有效的分步标定方法.先用预标定法得到左右摄像机主点坐标参数,然后再用TSAI两步法获得左右摄像机的内外参数,最后以左摄像机光心为世界坐标系原点,通过坐标转换关系,进而得到双目视觉的各种标定参数.该方法实验要求低,不需要移动摄像机.通过实验,验证了该方法能够准确、有效地求出各标定参数.     

光笔式三维坐标视觉测量方法研究

基于便携式双目测量系统,提出了一种新型便携式光笔测量方法。利用标定参数已知的双目像机进行图像采集,结合图像坐标系与空间坐标系的对应关系求得标志点空间坐标;利用最小二乘方法拟合空间直线,得到测头三维坐标与标志点三维坐标数学关系,求解测头坐标。实验结果表明,在摄像机视场范围内,空间坐标测量精度达到1 mm,证明了该光笔测量系统的实用性。     

CCD摄像机标定中角点亚像素定位方法

CCD摄像机的标定是实现光学三维轮廓测量技术的必要步骤,其标定精度在很大程度上取决于标定特征点的定位精度.在分析现有棋盘格角点像素级和亚像素级定位方法不足的基础上,提出了一种基于改进SV方法的棋盘格角点亚像素定位方法.首先,采用SV算子对角点进行像素级检测;其次,选取标定图像中以初定位角点坐标为中心的5×5像素区域,对其灰度值进行双线性插值;最后,计算插值图像的灰度质心,再根据插值放大倍数,将质心转换到亚像素坐标,实现了角点亚像素定位.实验结果表明,该方法可以获得亚像素级角点坐标,实现CCD摄像机的高精度标定,标定平均误差为0.108 mm.     

激光跟踪坐标测量系统的双线法基点自标定

激光跟踪三维坐标测量是一种新型的大范围坐标测量方法.在实际测量中,系统首先要经过标定,确定系统参数,然后才可以进行测量.因此,系统参数自标定的精度直接影响测量的精度.为了分析误差起因,提高标定精度.提出了一种新型的标定方法,用激光干涉仪双直线法来标定测量系统的基点坐标,通过仿真和实验,证明该标定方法可提高激光跟踪系统基点坐标的标定精度.     

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。     

基于局部单应性矩阵的结构光系统标定研究

在基于结构光测量系统中,投影仪标定对物体的三维测量精度有着直接的影响。通过投影仪投射多幅正交格雷码至棋盘格标定板表面,利用未标定摄像机获得受棋盘格标定板调制的变形格雷码条纹图像,通过局部单应性矩阵方法获得棋盘格标定板各角点所对应的投影仪图像坐标。根据摄像机图像坐标、投影仪图像坐标与棋盘格标定板角点对结构光测量系统进行标定,获得摄像机与投影仪的内参数矩阵以及投影仪图像坐标系在摄像机图像坐标系的位姿矩阵。最后对结构光测量系统进行了标定实验;并使用Samuel Audet标定工具箱、Douglas Lanman标定工具箱与提及的标定方法进行标定误差对比。实验结果表明该方法操作简便,精度高,能较好地标定结构光测量系统参数。     

正交三维扫描测头标定的多区域变参数法研究

针对正交三维扫描测头的3个探测方向间存在着相互干涉,即耦合的问题,提出了一种基于多区域变参数系数矩阵的正交三维扫描测头标定方法.运用3×3系数矩阵对测头进行标定,该方法依据测头变形量的正负将标准球划分为4个基本区域,通过控制测头接触标准球上不同区域中的若干探测点,在每个探测点上向标准球球心方向连续步进测量,利用两者变化量之间的关系建立标定方程,运用最小二乘方法确定出4个标定矩阵,实现了正交三维扫描测头的高精度标定.采用2种方法对标定结果进行了实验验证,实验结果表明,多区域变参数系数矩阵的标定方法是可行的,具有标定快速、准确的优势,为正交三维扫描测头的高精度测量奠定了坚实的基础.     

基于OpenCV的摄像机标定算法的设计与实现

本文针对基于视觉导航的无人驾驶汽车导航系统,提出一种基于OpenCV的传统摄像机标定方法实现摄像机标定算法.最后,通过测量标定板的顶点坐标来验证导航系统标定算法的精确度.实验结果表明,采用该标定算法测量系统的定位精度高,而且具有实用、简便、快速等优点.     

一种基于投影标靶的手眼相机标定方法

文章研究了一种基于投影标靶的手眼相机线性标定方法.该方法确定了半物理仿真系统中各组成部分之间的位置关系,以保证标定的正确、有效进行;规定了标定用的投影标靶设计原则,以保证标定的精度;改变了传统线性标定算法坐标系的建立方法,以保证由标定结果分解的外参数满足位姿测量的要求.实验结果表明,该方法的标定精度满足位姿测量的要求,是一种可行和有效的标定方法.     

基于平面靶的多气泡虚拟三维测量系统标定

基于单台高速摄像机和两组反射镜建立多气泡虚拟三维测量系统,根据立体视觉测量原理及投影变换模型,以平面靶为标定基准,通过镜头畸变校正与非线性算法优化,对系统中的左右虚拟摄像机及传感器参数进行标定,并应用于气液两相流中多气泡的实际测量.结果表明:使用平面靶标定的虚拟三维系统测量误差小于0.06,mm,可精确重建多气泡三维轨迹,实验结果具备可靠性和适用性.     

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.     

基于单目视觉测距的测高测面积方法

利用单目摄像头所建立的三维测距模型,提出了一种地面上任意物体实际高度测量的计算方法。同时为了克服双目视觉对应点匹配和面积计算所利用的像素当量产生的误差,提出了一种更精确的目标实际面积测量方法。首先,利用三维几何测距模型,推算得出地面上任意一点到摄像头的距离计算公式,并根据透射点几何转换得到一种地面上物体高度的测量方法。其次,依据成像模型,与特定选取的世界坐标系、摄像机坐标系、图像坐标系三者之间的关系,推算出一种新的测量目标实际面积的方法。最后通过实验对误差进行了分析,提出了误差来源与相应的解决思路,证实了该方法的有效性。     

空间三维测量技术的研究

以透视投影变换为依据,研究了空间三维测量技术,提出了一种新的标定方法。利用相机做一次平移运动,可以线性的确定摄像机的内参数,然后利用已求得的内参数来求外部参数。本方法不需精确标定靶标,不需要任何的高精度复杂装置,最后结果表明,此方法能够得到比较满意的精度要求。     

基于立体靶标的摄像机标定方法

为获取视觉测量系统中二维图像到三维空间位置的变换关系,提出一种基于立体靶标的摄像机标定方法.针对无畸变小孔成像模型,使用最小二乘法求解初始投影矩阵后通过LM准则对其优化;根据多张图像对应的投影矩阵,求解摄像机内参数及各相应外参数;引入二阶径向畸变模型,建立理想图像坐标和实际图像坐标间的方程求解初始畸变系数;使用LM准则...     

基于主动视觉的机器人末端姿态测量

采用平面校准形及移动摄像机到不同形位摄取图像的方法来进行摄像机校准，由灭点正交性和单对应矩阵的固有特征估计摄像机内、外参数初值，通过非线性优化来最小化投影误差；利用遗传算法求解机器人手眼矩阵，避免了初值估计，可容易地得到机器人执行器末端相对于绝对坐标系的姿态．实验和计算验证表明，这种测量方法是有效的，可以用于机器人校准、机器人辅助测量以及机器人辅助手术等领域．     

基于计算机视觉的远距离动态前景测距方法

针对当前测距算法标定步骤复杂、图像匹配困难和不准确的问题,提出了一种远距离动态前景测距的方法,系统中由两个摄像头负责采集实时环境图像,利用前景检测算法检测出实时图像中的目标物,根据透视投影模型通过测量两个摄像头之间的距离、标定板与摄像头之间的距离、标定板自身的宽度和高度等数据,计算出目标物在标定板上映射点的三维坐标;再根据两个摄像头坐标,得到空间中两条直线的方程,则两直线的交点就是目标物的物理坐标;最后利用欧氏距离公式,计算出目标物距离摄像头的距离。通过实验可知,在目标距离小于3000m时,两种方法测量误差均小于3%;当目标距离大于3000m时,计算机视觉动态前景测距和传统测距方法的测得的数据平均误差分别为2.90%和25.50%,计算机视觉动态前景测距方法表现出更高的精度。     

多片空间后交法实现Hasselblad相机检校

为了解决近景摄影测量中相机在不同调焦距下检校的问题,采用多片空间后方交会方法对Hasselblad 555 ELD数码相机实施检校。检校结果表明,多片空间后方交会相比于单片空间后方交会,其检校结果较为稳定,且检校参数的可靠性可经由多片空间前方交会方法进一步验。该检校方法是一种较为可靠的相机检校方法,可用于近景摄影机的检校。     

基于双目立体视觉系统的测量研究

为了实现摄像机与目标物体之间距离的信息,由双目测量原理,采取结合OpenCV与Matlab的方式,设计出一套关于双目测距的立体视觉系统;系统首先对双目摄像机的内外参数进行标定,从黑白格组成的标定板中获得角点信息,使用亚像素角点检测法对角点坐标信息进行更精确检测,在黑白格组成的标定板分别距离双目摄像机300、400、500、600、700mm处获取不同位置的标定图像,经过张正友标定法最终可以得到双目摄像机所需内外参数;其次通过BM(Block Matching)立体匹配算法在VS2017坏境与opencv3.4.7库配合下完成了摄像机的立体校正、立体匹配进而得到视差图;最后在实验中使用了双目摄像头,并编写了代码通过鼠标点击所得到的视差图获取对应的世界坐标来实现物距的测量;实验结果表明:被测物距离摄像头光心500~700mm这一范围时,实测距离和实际距离相对误差百分比在0.171% ~0.192%之间,且实测距离在2 950mm内实验误差小于5%满足实验精度要求。