一种基于OpenCV的摄像机标定方法

针对双目立体视觉系统研制过程中的摄像机标定步骤,分析了计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,其中的非线性畸变考虑到了切向畸变和径向畸变,采用Bouguet角点提取算法,实现了基于OpenCV的摄像机标定.该算法具有很高的标定精度和计算效率、良好的跨平台移植性,可以满足双目立体视觉系统的需要.     

基于极坐标的摄像机标定

为了改进多摄像机标定实现的方便性和参考标定板的多样性,用极坐标设计标定板并以此来进行摄像机参数的标定.根据设计好的标定板确定世界坐标下的特征点,识别相应的特征点在图像坐标的位置,匹配特征点在图像坐标和世界坐标的位置关系后完成摄像机的标定.该标定方法只需大约20点对左右数据,同时保证标定的结果和鲁棒性;较少的点对和图像的多样性避免了遮挡和公共部分不足的问题,有利于完成多摄像机标定,较传统多摄像机标定方法在分配摄像机和标定板之间的位置关系上更加灵活.与传统的精确标定板的结果比较,在保证精度情况下,标定板设计和整个标定系统的实现则更加简单易行.     

基于标定板特征的摄像机线性标定方法研究

提出一种完全线性标定摄像机的方法。先单独标定摄像机的主点坐标和纵横比,然后用CCD垂直拍摄HALCON高精度标定板,并应用SIFT算法完成标定板特征点中心亚像素坐标提取,最后根据径向平行约束和一阶径向畸变模型线性求解其余摄像机的内外部参数,包括焦距、一阶径向畸变系数、旋转矩阵和平移向量。实验中改进了传统线性标定算法,采用单独标定平移分量t z,消除了t z对标定结果造成的不稳定影响,得到了收敛性较好的焦距值。实验数据表明该算法具有较高的标定精度,是一种简单、有效、实用的标定方法。     

基于简单几何知识的摄像机标定算法

针对摄像机固定和共面约束条件下进行目标定位这一问题,本文提出一种全新简单可行的算法。该算法避开了繁琐的摄像机标定过程．只是运用射影几何的性质,通过简单的几何关系,对非标定单摄像机拍摄的一幅图像,求解出其出2D图像平面到3D平面之间的非线性单映射关系。     

一种基于平面直线的摄像机标定方法

为使标定算法更加灵活、实用，提出了一种基于平面直线的摄像机标定算法．该算法的平面模板要求含有4个以上直线段，只需要摄像机作运动未知的自由移动，在3个以上的方位摄取一个模板上的图像，即可线性求解摄像机的内外参数．实验结果表明，该算法的精度和鲁棒性都较高．     

一种基于Kruppa方程的摄像机线性自标定方法

针对非线性优化求解Kruppa方程进行摄像机自标定的局部最优问题，提出了在两种特殊情况下的基于Kruppa方程的线性自标定算法．在摄像机的旋转轴和偏移向量平行时，得到了未知系数与基础矩阵奇异值分解(SVD)的参数关系；在摄像机的旋转轴与偏移向量垂直时，将未知系数的求解转化为求矩阵特征值的过程，并通过秩约束惟一地确定了特征值的选取问题，方便了基于SVD的简化Kruppa方程的应用以及避免了2的指数方次的求解过程．仿真实验结果验证了本文的结论．     

一种基于双平行平面的激光雷达和摄像机标定方法

针对单线激光雷达和摄像头的外参数估计问题,提出一种基于双平行平面的标定方法,标定过程分为单传感器相对车体位姿的标定和多传感器联合标定2个部分.利用激光雷达在双平行的平面标定板上的扫描信息,获取激光雷达相对于车体的俯仰角度和偏转角度;通过黑白棋盘格获取摄像头相对于车体的姿态外参数;最后综合前两步的结果和两种传感器在车体的精确安装位置,对激光雷达、摄像头和车体进行联合标定.本文提出的方法只要让标定物放置于车体正前方,采集一次数据就能满足整个标定过程,实现多个传感器的联合标定.实验结果表明,该方法的标定精度较高,简单实用.     

一种鲁棒的摄像机标定方法

提出一种基于圆环点的摄像机标定方法,该方法无需已知模板的任何物理度量,即可线性求解出摄像机的内参数矩阵,完全摆脱了匹配问题.并给出了在不增加任何已知条件的基础上求解外参数的线性方法.模拟与图像实验结果表明,该方法在精确度和鲁棒性上较已有方法都有较大提高.     

一种单摄像机标定的最优化方法

介绍一种单摄像机标定的最优化方法,该方法可以减少摄像机外部参数和内部参数之间的强相关性.对于针孔摄像机模型,通过共线性约束推出共线性方程.基于对共线性方程的变换,给出最优化标定方法的整个标定过程,最后通过具体的实验来标定摄像机参数并进行验证.该方法适合于一些使用单摄像机的特定场合.     

水下相机标定算法研究

光线在水下成像过程中经过水、玻璃和空气3种折射率不同的介质而发生折射现象。在这种情况下,利用简单针孔成像模型表征水下成像将产生非线性误差。针对这一问题,本文在分析多介质环境中光线的折射效应的基础上建立水下相机模型,并基于该成像模型提出一种水下相机标定算法。在实验室条件下完成水下双目相机的标定工作并与同类标定算法进行比较。实验对比结果显示,基于水下成像模型提出的相机标定算法能够有效的修正折射效应对水下图像产生的畸变影响,更加准确的表征水下成像过程。     

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．     

基于附加噪声预测器UKF的摄像机标定算法

由于环境等因素影响摄像机拍摄过程中存在可变噪声,针对传统无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法无法处理未知噪声的问题,设计了一种基于附加噪声预测器UKF的摄像机标定算法.首先,对传统UKF算法进行改进,引入噪声估计器并用极大后验估计求取次优解,解决未知可变情况下的噪声问题.然后,利用该改进UKF算法对摄像机进行标定,实现了标定精度的有效提高.实验结果显示该算法在有效保证滤波收敛性的同时,显著提高了滤波和摄像机的标定精度,由此推断基于附加噪声预测器UKF的摄像机标定算法是可行高效的.     

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.     

基于视觉测量障碍位置的车载摄像机标定

障碍位置的视觉测量是车辆辅助驾驶系统研究的一个重要领域,而视觉测量的关键是对车载摄像机的标定。通过比较分析视觉测量中摄像机光轴中心线与景物面之间的几何关系,针对车载摄像机提出了以标定点在图像上均匀分布成网格状进行标定,利用网格插值建立图像坐标和实际坐标之间的映射关系,即车载摄像机的标定模型。经验证该模型简单、精度高,能够有效地测量出障碍的位置信息,适用于车载摄像机的标定。     

单目视图下相机标定和平面测距研究

描述了在透视投影和相机针孔模型下从单幅二维投影图像进行目标空间方位测定的方法,即利用现实场景中一个三维标定块来进行相机标定,采用线匹配法求出单应矩阵,即可测量平面上目标距离以及物体高度等。     

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.     

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。     

基于单神经元PID控制器的闭环控制系统

目的 解决传统PID控制器对时变系统控制能力不强的弊病。方法 利用神经网络理论与传统PID控制理论相结合。结果 设计了一种单神经元PID控制器，将其应用于被控制对象是快时变和慢时变的两类闭环控制系统。结论 实验证明这种单神经元PID控制器通过在线边学习边控制的方式，实现了实时控制。     

数字摄影测量系统中非量测CCD相机标定算法

为了解决传统的相机标定方法,通常需要建立复杂三维标定块或高精度三维控制场这一实际问题,采用平面控制格网作为标定块,利用二维直接线性变换分解出相机的内外方位元素初值,然后采用改进的Hough变换算法检测标定图像中的格网直线并利用最小二乘法拟合出最佳直线,通过求直线的交点得到标定格网点的像坐标。最后利用自检校光线束法平差进行相机的精确标定。实际图像数据实验结果表明：主点和焦距的标定精度分别达到了0．2和0．3像素左右。可以满足高精度近景三维量测的要求。