基于交比不变和间距比不变的线阵相机畸变标定方法

基于线阵相机双目视觉成像技术可有效检测汽车底盘异物,保证人员安全。但相机畸变影响几何量测、三维重建精度。并且由于线阵相机与面阵相机的成像模型不同,造成适用于面阵相机畸变校正算法无法直接运用在线阵相机当中。通过研究面阵相机的畸变成像模型,结合线阵相机的成像特点,推导出线阵相机的畸变成像模型。利用交比不变性和间距比不变性,结合线阵相机的畸变成像模型,建立二元畸变方程组;并利用等间距条形标靶获得相应参数。最后对新方法进行了真实图像校正实验,证明该方法畸变标定简单易行,有效。     

相机目标自标定系统三维重构的研究

对相机目标自标定系统三维重构方法进行了研究,首先介绍了相机的针孔透视变换的数学模型,并计算了相机成像的畸变系数;介绍了相机传统线性标定的方法,重点分析了引入非线性优化的平面标定的方法,并在此基础上结合LM优化算法对相机的参数进行了求解;最后通过实验仿真证明了该方法能够较好地描述相机的成像情况,从而证明了引入非线性优化的标定方法在相机目标自标定系统三维重构中的可行性。为相机系统识别目标的精确度,实现对目标的全方位精确识别提出了一种新的研究思路。     

一种考虑成像特性的摄像机线性标定方法

针对经典Faugeras线性标定方法求解时只当成一般数学问题,未利用相机特性,造成对有关参数约束过少而标定精度低的问题,提出一种利用相机成像特性的摄像机线性标定方法。该方法把图像中心作为主点位置,将与图像横、纵坐标相关的参数先分开求解一部分,再将剩余参数混合求解。研究结果表明:提出的线性标定法的精度相比于经典Faugeras线性标定方法有了很大提升,参数更为合理,因此,该方法可直接应用于标定要求不太高的场合;本文方法简单实时性高,可应用于需要实时估计标定参数的在线视频场合。     

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。     

基于插值细分的机械臂手眼标定算法

由于固定视点下的工作平面大、相机畸变明显且采集环境复杂,机械臂与相机之间坐标耦合的标定精度不够,为解决该问题,提出一种对图像坐标系与机械臂基坐标系进行直接标定的方法.该方法通过对采集到的标定点进行插值细分拟合畸变曲线来消除相机畸变,构建图像坐标系与机械臂基坐标系的直接转换关系.该方法规避了传统算法中过度依赖相机位姿矫正、畸变矫正等算法导致的误差问题,实现了平均误差在1mm以内的高效率、高精度手眼标定.     

一种Kannala模型的鱼眼相机标定方法优化

针对鱼眼相机自身大视场、超短焦距等特点,使传统的基于小孔成像模型的相机标定算法无法实现其标定这一问题,提出了一种基于传统Kannala模型的鱼眼相机标定优化方法。首先研究了鱼眼相机的相机成像模型和畸变类型,并在传统Kannala模型基础上,建立分段多项式逼近模型实现原模型优化。其次根据传统Kannala模型和优化模型分别获得相机内参数和畸变系数,并通过内参数和畸变系数获得畸变校正图像。最后对得到的畸变校正图像利用反投影误差和多视图立体视觉三维重建分别定量和定性分析算法的优越性。相机检校反投影误差分析及三维重建可视化效果证明了所给优化模型相机标定的有效性。     

基于非线性逆透视变换的摄像机畸变参数标定

为实现摄像机畸变参数标定,提出了一种基于非线性逆透视变换模型的标定新方法.根据线性透视变换模型和畸变模型推导出非线性逆透视变换模型,以及逆透视变换参数与畸变参数之间的关系;在此基础上,建立以畸变参数为最优解的泛函,然后进行优化搜索求解.在优化搜索中,采用改进牛顿法确定搜索方向,然后,采用试探法沿搜索方向进行一维搜索.该方法仅需对数目较少的畸变参数进行优化搜索,可大幅降低优化搜索的维度和复杂度.仿真和实验结果表明：该方法正确有效,求解精度较高.     

拼接图像的径向畸变矫正技术

针对径向畸变引发的拼接图像失真问题,提出一种在图像拼接中引入单参数除法模型的方法.利用Harris算子提取特征点,使用单参数除法模型矫正径向畸变,使用归一化互相关法完成初步匹配,利用随机抽样一致算法提高匹配精度,根据匹配关系完成拼接过程.仿真结果表明:该方法能够快速部署,省去繁重的标定过程,适用于矫正多种类型相机取图产生的径向畸变,实现图像不失真拼接,为先进驾驶辅助、天眼监控等系统的研究工作提供参考.     

基于Kruppa方程的相机分步自标定方法

提出一种运动变焦相机分步自标定的,邓事先标定相机的纵横比和主点，在假设像素为矩形及主点为图像中心的情况下，基于Kruppa方程线性求解焦距，算法中只需输入基础矩阵，不必预先进行任何类型的投影阵分解或投影束校正。线生求解焦距避免了非线性法的不确定性，实际数值实验表明该方法简单实用。     

一种适用于广角、鱼眼及折反射系统的标定方法

采用畸变-2D标定板的方法进行摄像机标定,基于多项式摄像机模型,使用图像投影描述为泰勒级数展开的标定方法,并通过非线性最小二乘拟合的方法求解得到相机的内外参数,对其方法进行了扩展和优化。实验结果表明该标定方法可以应用于广角、鱼眼以及折反射图像系统中,并能够获得较高的标定精度。     

基于2D圆点阵列的摄像机精确标定

针对电脑键盘自动组装生产线研制过程中的摄像机标定问题,提出一种新的摄像机精确标定方法。该方法选用2D圆点阵列作为靶标,首先在不考虑摄像机镜头畸变的情况下,利用改进的Matlab标定工具箱估计出摄像机参数的初始值;然后考虑摄像机的镜头畸变,利用改进遗传算法实现对摄像机参数的精确求解。实验结果表明,该方法是有效可行的。     

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.     

视觉测量中的一种线性摄像机标定方法

视觉测量中成像模型的求解速度和效率是下,利用预先标定好的图像尺度因子,采用一幅图像对摄像机的外部参数、有效焦距、径向畸变进行标定,标定过程中,每一步均用线性方程组求解.该方法求解过程快速,结果准确,适合视觉测量中对摄像机的不定期标定.     

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...     

基于非成像模型的摄像机校准方法

作为摄影测量关键部件的摄像机,其校准精确度直接影响了整个测量系统的测量不确定度．通过对常规摄像机校准技术的研究,发现基于内参数成像模型的校准方法会因为内参数综合优化的相关性干扰和非线性求解的不确定性使校准的畸变参数不稳定,且无法修正由镜头透镜组制造中的曲率变化非连续平滑等造成的非模型化畸变．结合航空摄影测量光学实验室方法与垂线法,以摄像机的成像原理为依据提出基于非成像模型的校准方法,以实现逐像元（甚至亚像素级）畸变的细化修正．实验表明,该校准方法的角度测量精度为±5″,系统不确定度为10×10-6,并可适用于所有的相机和镜头．     

一种逐步求解的新的摄像机线性标定方法

在立体视觉的激光扫描测量系统中，物体的空间坐标与计算机图像坐标之间存在着复杂的非线性映射关系，如果采用完全理想条件来标定系统，一般实验条件下难以获得稳定的解。通过建立基于一阶径向畸变的摄像机数学模型，用线性方程组描述了三维空间坐标点与计算机图像坐标点的关系，并提出“两步法”对摄像机模型中外部参数和内部参数进行逐步求解，完成了摄像机线性标定，从而彻底改变了传统的摄像机标定依赖于非线性优化方法。实验证明，这种标定新技术较以往算法更为快速、简便、实用。     

基于机器视觉的食品缺陷检测系统研究

为解决食品生产过程中产品残缺问题,研究了一种基于机器视觉的缺陷检测方法,以饼干为样本进行了实验分析。首先构建实验系统,对单目摄像机进行标定,利用标定所得参数对图像进行畸变校正;然后对校正后所得图像进行图像分析处理;最后对处理完成图像进行区域检测,得到检测结果。实验结果表明:以该方法进行饼干缺陷检测成功率可达98.67%,并满足高精度、实时性的要求,为今后食品缺陷检测提供一定的参考方向。     

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     

多频率高频地波雷达的阵列幅相校正

针对多频率高频地波雷达的工程应用,提出了基于自适应遗传算法的阵列无源校正方法.该方法将阵列幅度和相位校正问题转化为多元参数的联合估计问题,利用遗传算法得到了该优化问题的最优解估计.现场实测数据表明：与定点浮标观测结果相比,校正后多频率高频地波雷达海流探测性能大幅提高,在频率为14.2MHz下,相关系数由0.77变为0.85,均方根误差由29.25cm/s降到21.62cm/s;在频率为22.5MHz下,相关系数由0.86变为0.94,均方根误差由24.59cm/s降到17.58cm/s.