基于标定技术的真实摄像机仿真

为了提高传感器仿真中虚拟摄像机的仿真真实度,该文在标定算法线形模型的基础上,提出一种基于标定技术的虚拟摄像机仿真方法。该方法利用标定参数推导仿真摄像机参数,建立虚拟摄像机和真实摄像机之间的对应关系,使仿真模型可以在硬件加速的渲染管线上运行。同时通过引入凹凸纹理映射和多次渲染技术,实现了对摄像机镜头线形畸变和非线性畸变的模拟,提高了仿真的真实度。实验结果证明,该方法不仅能够生成和真实摄像机结果高度相似的仿真结果,而且能够模拟各类畸变,渲染帧速率较高,符合实时仿真系统的需要。     

基于径向基函数网络的二维平面标定方法

二维平面的标定即恢复某平面上点的世界坐标。传统的考虑各种非线性畸变的标定方法十分繁琐，而径向基网络可以实现从输入到输出的任意非线性映射，因此可将径向基网络应用于二维平面的标定。用神经网络来拟合摄像机的反投影过程，经训练建模后，网络输出能够反映训练样本的特征，可以得到较高的标定精度。实验结果证明了该算法的可行性。     

基于平面靶标的线性摄像机标定

本文提出一种新的摄像机标定方法。它首先单独标定了主点和纵横比,再利用径向平行约束条件和正交矩阵的性质来求解大部分参数,最后建立线性方程组求解剩下的参数。     

基于视觉测量的多光平面的再标定

由多条纹结构光投射器与CCD相机组成的视觉系统，广泛应用于非接触在线测量领域．针对该系统存在的一旦投射器和相机的相对位置发生变化就需要再标定位置参数的问题，提出了只需标定其中的一个或两个光平面就可实现其他光平面的自标定的方法。该方法简单实用．     

面向对象技术中的对象映射

应用面向对象技术,用一个实例叙述了这种对象映射的过程.实践证明,该方法可行有效,并且为其它类似的软件开发提供了可行的建设方案.     

AutoCAD在井巷工程开口标定中的应用

文章介绍了利用Auto CAD的图数互访功能绘制出各类井巷开口标定资料及数据，不但可省去复杂的数学计算还可提高开口数据的可靠性。     

计算机程序在标定GIC阶结构中的应用

随着计算机技术的发展 ,应用计算机程序代替人工处理数据已经成为趋势。本文依据对晶体材料的X—射线的分析原理 ,结合石墨层间化合物的特性 ,对其阶结构的标定方法进行了具体分析和介绍。并把标定过程编成计算机程序 ,使处理过程快速、准确     

基于平面模板的摄像机标定新方法

提出的一种基于平面模板摄像机标定的新方法是先通过假设图像中心坐标为模型的成像中心,由摄像机线性模型求解中间变量然后分解独立的摄像机参数,并将求得的参数作为带畸变的非线性模型初始值进行优化求解,最终得到摄像机模型所有参数的精确值。通过仿真实验和真实实验对本方法与其他方法进行测试与比较,结果表明算法有相似的收敛性,在噪声环境中有更好鲁棒性,并且具有更小反投影误差。     

模拟退火遗传算法在尘埃粒子计数器标定中的应用

文章结合模拟退火算法和遗传算法，研究了国产尘埃粒子计数器单分散粒子标定问题．模拟退火遗传混合算法收敛速度快，有效防止种群早熟现象，也显著提高了尘埃粒子计数器粒径分布反演计算的稳定性，时单径标准粒子检测的分辨率提高到98％以上，为尘埃计数器标定提供了一种新的思路和方法．     

基于平面模板的摄像机线性标定方法

有效的摄像机标定方法是计算机视觉应用中的一个重要问题．采用一种基于平面模板的摄像机线性标定方法，该方法只要平面模板在摄像机前运动，拍摄平面模板在不同位置的图像，提取平面模板在每个位置获得图像的网格角点，对每幅图像就可以确定一个单应性矩阵，这样就能够进行摄像机标定．实验结果表明，该方法简单易行．     

基于射影不变量的摄像机标定

为解决摄像机标定过程中自动寻找标定物平面上的特征点与图像平面上特征点的对应关系问题,将射影空间几何不变量性质应用到对应点的寻找过程中,通过交比不变性确定标定物和图像上的5个特征点的对应关系;再从5个特征点对中取出任意3个点对,确定标定物和图像上其他特征点的对应关系.实验结果证明:该方法标定准确,标定过程自动、快捷.     

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。     

基于OpenCV的挖掘机器人摄像机参数标定

为了建立挖掘机器人视觉系统摄像机测量模型,提高视觉测量精度,分析了挖掘机器人摄像机视觉系统内、外参数成像模型及摄像机非线性畸变参数,确定了适合挖掘机器人视觉系统的标定参数。通过采集自制的棋盘标定模板不同方向的七幅图像,基于OpenCV技术实现了对模板角点的提取。通过七幅图像进行标定实验,实验结果获得了摄像机模型的线性内部参数矩阵,标定出了摄像机非线性模型的径向畸变系数,摄像机外部旋转矩阵及平移向量,并给出了标定参数误差。研究结论表明采用角点提取方法,标定误差可达亚像素级,能够满足挖掘机器人视觉系统的标定及视觉测量精度要求。     

摄像机标定的棋盘格亚像素角点检测

针对传统最小核值相似区(small univalue segment assimilating nucleus,SUSAN)算子对棋盘格角点检测时会将角点与边缘混淆的缺点,提出了一种运算速度快、定位精度高的改进SUSAN亚像素角点检测算法。根据SUSAN模板中角点的特性,提出了灰度对称度的概念,利用灰度对称度区别出棋盘格的角点和边缘。在利用改进的SUSAN算子进行亚像素角点检测时,综合应用了索贝尔边缘算子、灰度平方重心法等方法。提出的亚像素级角点检测方法快速有效,在摄像机标定试验中,其重投影平均误差小于0.2个像素。     

基于特征点图像序列的多摄像机全局标定

多摄像机的全局标定是影响视觉测量系统精度的关键。为了降低标定过程中多次坐标变换而引起的误差,本文提出了一种基于特征点图像序列的多CCD摄像机的全局标定方法,通过时间脉冲同步,在液晶显示屏靶标上显示一系列含有特征点的图像序列的同时,多个CCD进行拍摄,对用于显示的特征图像和CCD拍摄得到的图像进行处理和计算,即可对多个摄像机进行全局标定。该方法只需一次坐标变换,克服了常规方法下特征点难以被所有摄像机全部拍到的困难,用标定结果进行三角测量,最大绝对误差为0.08mm,证明了标定方法的精确性。     

基于改进型点匹配技术的阵列误差校正方法

针对阵元间互耦往往会导致智能天线总体性能急剧下降这一现象，提出了一种快速有效的校正方法。该方法以实测的阵元方向图为基础，通过改进型点匹配技术和求最优解来对误差矩阵进行精确的估计。以天线阵方向图综合为背景的计算机模拟结果证明了这种方法的可靠性。     

冲击光谱强度定标方法与单色仪分辨率的测定

描述了一种高精度的冲击光谱强度定标单色仪分辨率测定的方法.对该方法的理论计算结果与光学测试系统光谱测试结果作对比分析,二者符合的较好.实验中测定了单色分辨率,并用理论给与了修正.给出了计算冲击光谱强度的数学模型及实测光谱与理论光谱光强函数.此方法具有使定标工作具有重复性好、精度高的特点.     

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.     

单场景摄像机的大视场标定

提出将一种多工位、单个小尺度标准靶应用于对摄像机大视场进行差分标定的方法.即将小标准靶分别放置在视场的中心和四个角五个工位,利用每个工位标准靶上标准点的差分坐标对摄像机进行差分标定,分析了标准靶在物面上的位置、标定靶尺寸对标定精度的影响.在510 mm×510 mm的物面范围内,用一个140 mm×140 mm的小标准靶进行差分标定时,标定残差在18μm左右,均值为4.3μm.实验结果表明,在单场景测量中,采用多工位标准靶差分标定方法,可以实现对摄像机的高精度标定.