相机标定精度外界影响因素仿真及实验研究

以张正友相机标定方法为基础,分析了影响相机标定精度的主要外界因素,给出了在这些因素的影响下,标定所得相机参数的分布曲线。仿真及实验分析表明,在张正友标定方法中,相机标定板张数最好不少于20张;在相机视场范围内,当特征点为110个时,单位网格长度应控制在6~14mm之间,此时获得的有效焦距最稳定;当棋盘网格单位长度为10mm时,棋盘标定板上的特征点应保证在150个以内,此时主点坐标获取稳定;噪声方差与重投影点误差基本呈正比例增大。研究结果对相机标定精度的提高有一定的参考价值。     

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。     

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。     

边缘直线拟合确定鱼眼镜头光心算法

为了去除鱼眼图像存在严重的畸变,需要对鱼眼相机进行标定,本文在已知相机参数表的前提下,提出了一种边缘直线拟合来标定最重要的镜头光心坐标算法.该算法利用像素点在图像平面上的物理尺寸及相机焦距,确定相机标定内参矩阵中水平轴和竖直轴的尺度因子.在部分内参已知的情况下,对光心的横、纵坐标在给定范围内进行遍历,校正点到拟合直线加权距离和最小的点,即为所求的光心坐标值.实验结果表明:与常规的标定算法相比,该算法得到的光心坐标减少了由于不精确参数使用带来的累积误差,提高了相机标定结果的精度.     

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。     

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.     

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.     

模板图像数量对摄像机标定结果的影响分析

标定图像数量对摄像机标定有着重要的影响.就这个问题,文献中一般仅仅讨论满足模型参数约束所需的最少图像数量,然而,仅仅根据最少图像数量标定得到的结果往往精度低,稳定性差.文章从模板图像数量对摄像机标定结果的稳定性、标定参数的不确定性和标定结果的精度等几个性能指标的影响进行了分析.结果表明,当标定图像达到一定数量时,标定性能的几个主要指标趋于稳定,这时增加更多的图像对摄像机标定结果影响并不明显.这些定性和定量结果对从事摄像机标定的研究人员具有重要的参考价值.     

一种便携式的无人机航测非量测相机标定方法

相机标定是确定相机几何和光学参数的过程,相机经过标定后能更准确地获取二维目标点坐标对应的空间三维信息。针对无人机航空非量测相机便捷、精确的标定需要,采用了一种基于红绿编码板的自检校光束法平差标定方法。该方法通过自动提取和识别编码标志、建立同名点对,利用同名点对进行相对定向测定初始参数,然后考虑相机内参数和镜头畸变等因素,采用严格的自检校光束法平差模型解算出精确的相机参数。通过对NEX5N相机拍摄的45张相片作为实验数据解算该相机内部参数,实验结果表明,由于标定板便于携带,标定场布设简单,该方法对实验场地要求低,并简单易行,且标定的速度快、精度高,基本可以满足无人机非量测相机"随时随地"即时标定的需求。     

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。     

基于双目立体视觉的标定技术及应用

为提升双目立体视觉装置的准确度和精度,提出基于双目立体视觉的标定技术。针对双目立体视觉中两 个相机的特点,采用圆形标志阵列标定板为图像源,通过对图像预处理,以径向误差做约束条件,根据圆的几 何关系和最小二乘法综合提取特征点的算法获取图像标识点坐标并求取单应性矩阵,最后推导得到理想的外 参和内参,从而获得双目立体视觉装置准确的参数。实验结果为该装置对待测数据的获取提供了精确的数据 基础和可靠的矫正条件,进而提升了双目立体视觉装置的准确度和精度。     

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。     

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Halcon的机器人手眼标定方法研究

手眼标定是机器人视觉系统建立过程中的重要环节,本文基于Halcon软件,结合特制的标定板并充分考量相机畸变的影响,提出一种快速、精确、高效的手眼标定方法,该方法在标定过程中建立相机图像坐标系与机器人坐标系转换关系的同时获得相机内外参数.在UR5机器人平台上进行试验验证,试验结果表明该方法可提高标定效率与标定精度,且算法具有良好的跨平台移植性.     

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.     

基于双目立体视觉的海浪波面三维重建技术

为了提高海面特征点检测的准确度和三维重建的精度,在基于传统的Harris算法的基础上,提出1种基于高斯金字塔图像的改进Harris特征点检测算法.利用搭建的双目相机平台,对海浪图像进行采集并完成相机的标定过程,然后根据改进的角点提取算法对图像的角点进行检测,利用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法对海浪图像特征点进行立体匹配得出视差图,最后根据三角测量原理获取图像的深度信息,实现海浪波面的三维信息重建.实验结果证明,在针对海浪图像时,该方法具有更高的精度和准确度.     

基于最小化各向同性误差的LiDAR-双目相机标定方法

LiDAR(Laser Imaging,Detection,and Ranging，激光雷达)与双目相机的多模态数据融合是3D重建领域的一个重要研究方向，两种传感器各有优缺点，通过多模态数据融合可以实现互补，获得更好的重建效果。为了实现数据融合，首先需要将两种数据统一到同一个坐标系下，LiDAR与相机之间外参的高精度标定结果对后续的3D重建十分重要。在LiDAR与相机的外参标定过程中，受LiDAR点云的稀疏性与其定位误差的影响，提取精确的特征点并构建正确的点对应关系是一个挑战性的问题。此外，LiDAR在球坐标系下完成测量工作，而大多数标定方法忽略这一特性，直接使用笛卡尔坐标测量结果进行标定，引入了沿坐标轴各向异性分布的误差，导致标定精度下降。针对该问题，有研究者提出了各向异性权重方法，但仍存在一些缺陷。文中提出了一种最小化LiDAR球坐标误差的LiDAR与双目相机标定方法。首先，提出了一种使用形心特征点的新的标定板，改善特征点的提取精度；其次，将各向异性的LiDAR笛卡尔坐标误差转换为各向同性的球坐标误差，直接最小化球坐标误差求解外参。实验研究表明，本文提出的各向同性误差法相比各向异性...