基于平面靶标的相机内部参数标定精度分析

相机内部参数标定是实现机器视觉测量的必要环节.目前常用的标定方法有Tsai两步法、DLT方法以及基于平面标靶的张正友法等.张正友法简单易行,因而得到广泛应用,标定精度取决于平面靶标的制作精度、图像特征点坐标的提取精度、镜头畸变、靶标摆放数目以及位姿分布等.对张正友标定方法的精度进行探讨,分析各影响因素对标定精度的影响,提出基于均匀设计的思想进行靶标位姿分布的设计思想.仿真和实际测试证明,采用均匀设计的靶标布局明显提高相机内部参数标定精度.     

基于虚拟棋盘的校准精度分析研究

标定目标板是相机标定中必备的材料。针对摄像头与目标标定物之间的距离对标定精度的影响,进行棋盘图分别约占整个屏幕的1/3,1/2,2/3等情况下的相机标定实验。实验结果证明当棋盘图的图像约占整个屏幕的1/3时,标定精度最高,误差最小。针对虚拟标定板对标定精度的影响,设计9×7和13×9两种规格的虚拟标定板;并且对虚拟标定板在约占整个屏幕的1/3的情况下进行标定。结果证明虚拟标定板的标定结果优于同规格的物理标定板。     

基于虚拟棋盘的校准精度分析

标定目标板是相机标定中必备的材料。针对摄像头与目标标定物之间的距离对标定精度的影响,进行棋盘图分别约占整个屏幕的1/3,1/2,2/3等情况下的相机标定实验。实验结果证明当棋盘图的图像约占整个屏幕的1/3时,标定精度最高,误差最小。针对虚拟标定板对标定精度的影响,设计9×7和13×9两种规格的虚拟标定板;并且对虚拟标定板在约占整个屏幕的1/3的情况下进行标定。结果证明虚拟标定板的标定结果优于同规格的物理标定板。     

张氏标定法在双目视觉脉搏测量系统中的应用

针对双目视觉脉搏信息测量系统中相机微距工作、公共视场小、成像范围有限的特点,研究相机标定的原理和方法,实现双目视觉系统的标定.采用微型黑白棋盘格高精度标定板,在自制背光源辅助下,双目视觉脉搏信息测量系统中的左右相机同步采集高质量标定图像,基于张正友标定方法,对系统进行标定,标定结果精度较高.基于该标定方法的脉搏幅度测量结果的标准偏差控制在0.040 0以下,结果稳定可靠,故该标定方法可用于脉搏信息测量系统的标定,为后续脉搏幅度的精确提取及脉搏形态三维重构打下良好的基础.     

面向视觉测量的相机标定误差分析

该文分析了影响CCD相机标定参数精度的一些主要因素,并分析了在这些因素影响下相机标定结果。同时,分析了光照条件对角点检测精度的影响。实验表明,在保证角点坐标精度的前提下,标定板平面性对标定结果影响较大,图像数量取12~20幅比较合适。实验结果对相机标定中标定板的合理选择和制作、图像数量的选取、获得稳定的标定结果提供了有效参考。     

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.     

数字图像相关方法中的标定对三维形貌和变形测量的影响

为了实现三维数字图像相关方法的高精度三维测量,首先需要标定成像系统的内外参数.从数字图像相关的基本原理出发,针对相机成像的针孔模型,在理论上给出了物体成像的误差来源和修正措施,从而引出相机的各个标定参数.实验研究了多组标定板的姿态,分析了棋盘标定方法的稳定性和精确度,给出了标定过程的优化方案,解决了复杂工程环境下现场标定步骤繁琐的问题.实验结果表明:当标定板的姿态数大于9组时,标定参数趋于稳定,用稳定的标定结果计算目标物的半径更可靠.精确稳定的棋盘标定方法有利于获得高精度的三维测量结果,因此优化标定后的三维数字图像相关方法不仅操作简便,还具有相当高的可靠性和精确度.     

基于几何约束的高精度特征点检测和相机标定

针对高精度特征点检测和相机标定问题,提出了一种基于几何约束的角点检测和相机标定方法.该方法首先用传统的方法提取图像中的角点,以此为初值从图像中搜索棋盘格边缘,然后对边缘数据进行拟合,并将拟合得到的三次曲线的交点作为真实的角点,最后以这些角点为特征点进行相机标定.实验结果表明,加入几何约束后能大幅提高特征点提取的准确度,从而显著提高相机标定的精度.     

常用摄像机标定工具精度研究

采用3种摄像机标定工具（Matlab标定工具箱、OpenCV视觉类库和Halcon软件）分别针对棋盘格标定板和实心圆标定板进行标定。介绍了基于棋盘格长度的摄像机标定精度评价方法,利用该方法对3种标定工具的标定精度进行评价。研究表明,M atlab标定工具箱与OpenCV标定软件在标定精度上是一样的,Halcon软件的标定精度略高于前两种标定工具。     

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。     

一种改进的Harris-RANSAC长焦相机标定算法

长焦相机采集近距离棋盘格图像时易出现相机离焦现象，导致棋盘格图像产生散焦模糊，极大地增加了相机标定的难度，同时传统的Harris角点检测算法对散焦模糊的棋盘格图像进行角点检测的结果即使经过非极大值抑制处理也仍然存在大量冗余角点.针对上述问题，基于随机抽样一致(random sample consensus, RANSAC)算法提出一种改进的Harris-RANSAC长焦相机标定算法.首先，引入感兴趣区域将Harris角点检测的区域缩小到棋盘格区域以避免背景干扰；其次，采用随机抽样一致算法替代传统的非极大值抑制方法剔除冗余角点；最后，针对模糊棋盘格图像的特性构造新的响应函数，进行亚像素级角点定位，从而得到精确的角点坐标.结果表明，改进的Harris-RANSAC算法对模糊棋盘格图像进行角点检测时耗时短且精度较高，角点检测的反投影误差仅为0.432像素.     

基于旋转立体视觉的元件针脚精密定位方法

目前自动插件机大部分采用底部相机的视觉定位方式,常会有元件针脚与本体难以区分的情况.为此文中提出了一种基于旋转立体视觉的元件针脚精密定位方法:首先提出一种利用棋盘格标定板的旋转轴标定方法,进行系统标定;接着获取多个角度元件针脚侧面图像,并提出了一种基于空间矩算法提取元件针脚亚像素特征点的方法;然后优化多个角度图像中的特征点,计算针脚的空间位置.搭建了基于背光源的视觉定位系统进行实验,结果表明:文中方法的针脚定位精度随着成像次数增加而提高并收敛,且元件抓取的位姿对针脚定位精度无影响;与现有定位方法相比,文中方法能更稳定地获取针脚图像,因而能获得更好的定位精度,此外其在飞行中取像的方式也节省了插件机的拍照时间.     

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。     

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.     

基于遗传算法的摄像机内部参数标定优化方法

基于张正友标定法,提出一种新的基于遗传算法的摄像机内部参数标定优化方法.该方法能矫正传统摄像机标定不可靠的初始化和容易陷入局部最优解而带来的精度损失,提高了摄像机内部参数的标定精度.通过与张正友标定法进行比较,证明了该方法性能稳定,能快速、准确地标定摄像机内部参数.     

几种摄像机标定方法的比较

本文针对摄像机参数标定进行了研究.借助于标定模板,用三种方法予以实现.其一,人工标定;其二,借助于OpenCV的标定,该方法自动确定参照模板上的角点及其坐标值来计算摄像机的参数,提高了精度;其三,基于张正友软件的标定.相较于人工及张正友的标定,基于OpenCV的标定方便、快捷,达到了较好的实用性.     

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.     

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。     

径向畸变的校正及其效果评估

基于张正友标定方法,采用目标点的共线特征开展径向畸变校正的实验研究,并对畸变校正精度进行评估。经实验,校正精度达到亚像素级,能够满足大多数视觉测量应用的精度要求。     

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%。