自主车辆视觉系统的摄像机动态自标定算法

为了解决自主车辆视觉传感器在姿态变化后摄像机旋转外参数的在线自标定问题,提出了一种利用道路图像消失点相对不变量的摄像机旋转外参数的动态自标定算法.它首先从汽车采集到的道路视频序列中实时分析道路消失点,然后依据中心极限定理并使用相应的统计量,动态地估计主消失点与消失线参数,最后利用小孔成像模型下的消失线与消失点方程,解析地求得对应于当前统计特征的摄像机外部参数动态解.实验结果表明,在摄像机进行姿态调整后,实验系统使用本算法可在不超过90帧有效图像样本的基础上,能对摄像机旋转外参数进行精确标定,使旋转外参数的绝对误差值收敛于0.001 rad的误差带之内.     

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。     

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     

双目立体视觉系统的摄像机标定技术

摄像机标定是立体视觉的第一阶段,也是极其重要的阶段。本文用张正友平面标定方法对双目立体视觉系统进行标定,获取了其结构参数。实验表明,标定结果有较高精度。     

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.     

一种基于单幅图像双消失点的摄像机标定方法

介绍了摄像机标定的概念和两种经典方法。针对不同的视觉任务要求,提出了一种基于单幅图像双消失点的摄像机标定方法。首先对图像进行一些合理的假设。如图像包含两个消失点、图像中心为摄像机在投影面上的投影中心。通过实验仿真验证,此方法在对摄像机标定精度要求不高的情况下,可以很方便的求解摄像机的参数。     

视觉传感器中摄像机的虚拟三维靶标标定法

采用二维平面靶标自由移动,构建虚拟三维靶标,实现摄像机内部参数的标定,该方法可以保证摄像机在固定之后进行标定,使摄像机的标定状态和工作状态一致,降低了标定设备的成本,简化了标定过程,提高了标定效率,实验结果表明,该方法切实可行。     

基于OpenCV的视觉测量技术中摄像机标定方法

以视觉测量系统中的摄像机标定为研究对象,分析了开源计算机视觉库OpenCV中的摄像机模型,并考虑了镜头的畸变及求解方法,得出基于OpenCV的摄像机标定方法.该方法利用了OpenCV的函数库,简化了标定求解过程,提高了标定速率,并具有良好的移植性,适合于其他视觉测量系统.     

双目立体视觉系统摄像机标定

对摄像机参数标定是三维定位的关键．制作了平面式标定板,将标定板中圆的当量中心作为标定用参考点,这样可以有效避免测量误差．采用线性和非线性结合的方法标定摄像机参数,首先利用直接线性转换模型（DLT）得到投影矩阵,通过约束条件分解参数矩阵,分别求出摄像机内部参数;然后将得到的标定参数作为初值,代入非线性方程进行优化,得到精确的标定参数．非线性优化采用Levenberg—Marquardt迭代法．试验表明,标定参数与出厂参数有一定差异,但和实际情况完全吻合．     

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。     

一种用于小型敏捷仓库的AGV视觉导航方法研究

随着物流行业的发展,物流自动化仓库正在朝着多用户、多品种和高度灵活性的柔性自动化仓库发展,传统AGV(automatic guided vehicle)难以满足物流仓库的新需求。针对实际需求,基于色差阈值分割的方法对AGV的导航路径偏差进行提取并融合,采用"预瞄闭环控制"的思想设计路径跟踪控制器,实现了机器人高精度的路径跟踪。最后,在搭建的模拟仓库中,对设计AGV的导航性能进行了全面测试,实验结果表明,该视觉导航AGV导航灵活,精度高,运行平稳,可以满足柔性仓储的需求。     

基于正交消影点的摄像机标定方法

利用3个正交方向的消影点在图像平面上提供的几何关系,首先计算出主点坐标,然后根据正交方向上的消影点与消影线对绝对二次曲线的像的约束方程,计算出其余参数;方法原理简单,只需要一幅图像就可实现摄像机内参数的求解;结果表明,方法具有较高的精度和较好的稳定性。     

摄象机校准的算法研究

本文阐述了在只给出ＣＣＤ成象面垂直方向相邻光敏元的距离时的摄象机校准算法．在解非线性方程时利用广义牛顿算法及伪逆算法的结合求出了摄象机参数的精确解．采用摄象机校准误差来评价摄象机校准的精度，并示出了对ＣＣＤ摄象机进行校准的实验结果．进行计算机模拟，分析了影响摄象机校准误差的各种因素．     

基于改进遗传优化算法的线阵相机标定方法

在手机玻璃盖板的缺陷检测中,为了获得缺陷特征明显的高精度图像,不仅需要搭建高质量图像采集系统,而且需要对线阵相机进行精密标定.结合工业现场需求,本文提出了一种基于改进遗传优化算法的线阵相机标定方法.在已有线性扫描模型的基础上,引入线阵扫描图片图像畸变矫正,推导了新的标定参数.在已有无畸变矫正的线性解析解基础上,引入遗传算法进行新参数的求解优化,实现了新标定参数的非线性求解.实验结果表明,与不加入图像畸变矫正的求解方法相比,所提方法具有更高的测量精度.     

前视红外视觉导航定点修正导航区选取方法

针对飞行器前视红外视觉导航技术中导航区选取问题, 提出了一种实用的定点修正导航区选取方法。 结合导航任务, 通过对红外与可见光图像共性特征的分析, 以独立像元素、 边缘密度、 图像自匹配系数为分类指标, 设计了一种有效的导航区选取分级搜索方法, 给出了方法的基本原理、 实现步骤及流程图。 同时给出一种实用的匹配仿真验证方法, 并通过大量仿真实验验证了该方法的有效性。     

一种基于等腰梯形的摄像机自标定方法

给出一种基于等腰梯形的摄像机自标定方法.给定k(k≥6)幅包含等腰梯形的图像,分别检测梯形的4条边,计算梯形平行边方向上的消影点和4个角点.根据射影几何中的调和共轭理论,确定梯形2条平行边的中点.利用正交方向上的消影点对绝对二次曲线C的约束,建立(k-1)个关于C的方程,对解C进行Cholesky 分解,从而获得摄像机内参数.实验结果表明,所提方法具有较高的定标精度.该方法不涉及图像匹配,无需等腰梯形的大小和位置等几何信息,原理简单.     

CCD摄像机内外部参数快速准确的标定方法

导出了一种ＣＣＤ摄像机的成像模型，给出了一种基于这种模型的ＣＣＤ摄像机内部、外部参数标定方法，该方法的特点是无需迭代，且精度高。     

基于FPGA的视觉导航小车设计与实现

视觉导航作为新兴起的技术,受众多研究者的青睐.设计了以现场可编程门列阵(FPGA)为控制核心的自主导航小车,采用一种新颖的自适应路径识别算法实现路径的识别与提取,并结合圆弧路线规划和控制策略完成小车的自主导航控制.自适应路径识别算法使导航小车可以适应多种光照和路面条件.测试结果表明,小车能够在不同光照条件下的实验室和露天田径跑道环境中实现较好的导航效果,在田径跑道上的导航测试中,小车的最高运行速度达到3.5 m/s.     

基于三正交消影点的摄像机标定方法及实验

利用2个非平行的长方体作为标定模版,采用Hough变换检测出图像中长方体的棱,然后计算出2组三正交方向上的消影点,再根据消影点与摄像机内参数的约束方程求出摄像机内参数.该方法原理简单,只需要一幅图像就可实现摄像机内参数的求解.实验结果表明,该方法有较高的精度和稳定性.     

基于多层前馈型神经元网络模型的摄像机定标算法

针对传统线性、非线性摄像机定标算法的鲁棒性,提出了基于多层前馈型神经元（MLFN）网络模型来替代传统精确的摄像机定标数学模型,MLFN网络模型作为层状网络可实现任意维复杂的输入／输出映射,对于无需计算摄像机构,外参数的应用场合,该模型提供了一种实用且有较好鲁棒性的摄像机定标算法,同时为了补偿摄影机非线性畸变,把图像按畸变程度分割成两个区域,分别建立各自基于MLFN网络的摄像机定标模型,实验表明,该方法有效补了畸变,并提高了模型精度,给出了基于MLFN网络模型摄像机定标算法实验,验证了该模型的有效性。