用单个摄像机获取三维视觉信息的一种方法

讨论了在平面坐标系上摄像机的标定和利用单个摄像机获取三维视觉信息的一种方法。实验结果表明，采用单个摄像机获取三维视觉信息的精度与摄像机相对目标物体的高度及对象物本身的厚度有关，在视场范围内，对象物的厚度越小，摄像机坐标中心相对于目标物体表面中心的距离越远，定位精度越好。     

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。     

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。     

移动机器人作战平台立体视觉三维建模方法

虚拟现实技术在移动机器人作战平台遥操作中的应用,可增强操控人员的视觉临场感,提高操控效率.基于立体视觉的三维建模是构建虚拟环境的基础.根据立体视觉的基本原理,研究了立体视觉的三维建模方法.在对比同类型中不同算法基础上,提出适合立体视觉系统的三维建模算法,提出提高空间点求解精度的改进算法,最后用Open Inventor进行三维模型可视化显示.试验结果表明,该方法具有良好的建模效果,能精确反映障碍物深度信息.     

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.     

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.     

一种多摄像机视觉系统的标定方法

设计了一种标定多摄像机视觉系统的方法,在多摄像机场景中,放置共线的2点(一维标靶)并使其围绕1个固定端点摆动;通过多摄像机从各自角度同步拍摄,标定出各摄像机含径向畸变系数的内外参数。文中使用的标定物制作简单,解决了标定物各角度的可见性问题,适用于对分布式安放的多台摄像机进行集体标定。     

一种基于单个神经元的摄像机标定自适应算法

传统的标定算法利用标准的参照物与图像点的对应约束关系来求取摄像机参数,其中非线性优化方法标定精度较高,但计算繁琐.为此提出一种基于单个自适应神经元的摄像机传统标定算法,应用一种结构简单、抗干扰能力很强的单个神经元自适应算法代替通常的非线性优化算法进行摄像机标定.实验结果表明该算法无需计算雅可比矩阵,且精度较高,简单可行.     

基于双目立体视觉的三维建模算法

根据双目立体视觉成像原理来完成特征点深度信息的恢复,提出了一种基于图像的三维建模方法。利用该方法标定出相机的全部内外参数;利用双目立体视觉成像原理,根据不同位置拍摄的2幅或多幅照片中的对应点的图像坐标,计算它们在空间中对应点的三维坐标,实现了由多幅图像来恢复物体的深度信息;最后,利用这些坐标在Rhino中实现了由离散的稀疏点云数据建立三维实体模型。     

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.     

基于主动视觉的摄像机线性自标定方法

讨论了一种基于主动视觉的摄像机线性自标定方法,在摄像机为完全的射影模型,即畸变因子(skew factor)存在时,通过控制摄像机作一次纯轴向运动和3组两正交运动即可线性地标定出摄像机的所有5个内参数.当摄像机为四参数模型,即畸变因子为零时,只需控制摄像机作2组两正交运动即可线性标定出其4个内参数.模拟实验和真实图像的实验结果表明,该方法能够比较准确地标定出摄像机的所有内参数.     

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。     

基于CVUT的双目视觉图像三维信息构建

在分析Intel开源计算机视觉库OpenCV及CVUT特点的基础上,结合畸变参数的影响,研究了摄像机模型和坐标转换关系,以及双目图像三维重构过程,提出一种基于CVUT的摄像机标定方法和双目图像三维重构方法.实验表明,该方法与传统的OpenCV标定方法以及Matlab的标定方法相比,标定周期短、精度较高,可以较好地构建二维图像的三维信息,程序执行稳定且鲁棒性较强,可广泛用于立体视觉等领域.     

激光视觉机器人焊接中同时标定摄像机和手眼关系的方法

摄像机和机器人手眼标定是视觉机器人应用中的重要组成部分。针对激光视觉机器人焊接,根据机器人手眼矩阵和机器人末端对基坐标系的位姿矩阵的特定关系,提出了一种同时标定摄像机和机器人手眼的方法。用所设计的标定物对此方法进行标定试验,由非线性最小二乘优化法求解待标定的参数。从焊缝上取20个样点,利用标定结果恢复其三维空间坐标,并与实际三维坐标对比,平均误差为0.12mm,满足焊缝跟踪要求。     

一种实用的快速摄像机校准方法

该文对二维摄像机校准问题进行了探讨,在已有的摄像机校准数学模型基础上,提出了一种简化的适用于二维摄像机校准问题的数学模型,并结合特定的校准物体,设计并实现了一个实用的摄像机校准系统。实际应用表明提出的方法是有效的。     

基于LabVIEW开发的摄像机标定方法

针对火车轮缘动态检测系统中的摄像机标定问题,讨论了基于径向约束的摄像机标定,选定了包含畸变因素的摄像机透视投影模型,得出了以LabVIEW开发的摄像机标定方法.该方法利用了LabVIEW的图形化开发环境,内嵌Matlab语言编写的核心程序,数据处理功能强大,且具有良好的图形化互动界面.     

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。     

一种基于视觉测量障碍高度的车载摄像机标定新方法

从摄像机针孔成像几何模型入手,根据像点与物点之间的线性关系,进而分析车载摄像机景物点的图像坐标与实际坐标之间的关系,研究发现无法通过建立图像坐标与实际坐标之间的映射关系测量出景物的高度。基于此提出了一种新的摄像机标定方法,通过插值法和最小二乘法建立景物的图像高度(景物顶点的图像纵坐标与其在地面上投影点的图像纵坐标之差)与实际高度之间的映射关系,即车载摄像机标定的模型;并对该模型进行测试。测试结果最大偏差为0.078 75 cm,最小偏差为0.013 99 cm,平均偏差为0.034 79 cm,精度可达到0.11%。经验证该方法可精确地测量出障碍的高度,具有一定的实用性及可行性,适合车载摄像机标定,有助于汽车辅助驾驶系统的研究。     

激光视觉机器人焊接中摄像机和手眼的同时标定

摄像机和机器人手眼标定是视觉机器人应用中的重要问题.文中针对激光视觉机器人焊接的具体应用系统,提出了一种同时标定摄像机和机器人手眼的方法.该方法依据机器人手眼矩阵和机器人手爪对基坐标系位姿矩阵之间的特定关系,进行一次标定实验而同时求解出摄像机参数和机器人手眼关系矩阵.此方法简单、实用、快捷,避免了传统方法复杂的实验和解答过程.计算结果表明,标定精度能满足机器人焊缝跟踪的应用要求.