基于平面模板的摄像机标定方法

文章提出了一种基于平面模板的摄像机标定方法,仅要求摄像机在3个(或3个以上)的不同方位对同一平面模板进行拍摄,即可标定摄像机参数(包括内参数、外参数、畸变系数).并利用两步法求解摄像机参数.模拟图像和真实图像结果表明,该方法兼顾了标定精度与速度.整个标定过程不需要人为干预,可以自动进行,具有较强的实用性.     

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.     

一种基于圆的摄像机线性自标定方法

摄像机标定方法是从二维图像中获取三维信息必不可少的步骤。本文提出了基于灭点的自标定方法。该方法的平面模板要求圆内有3组两两正交的直径,从3个或多个不同的方位摄取平面圆模板的图像。由3组两两垂直得到三组正交灭点,从而线性的求出摄像机的5个内参数。模拟图像和真实图像实验表明,该方法能准确、可靠地估计摄像机的内参数。     

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。     

一种单线激光雷达和可见光摄像机的标定方法

结合移动机器人实际应用.提出了针对激光雷达和可见光摄像机标定的方法.通过对激光雷达扫描特殊标定板得到距离信息的计算,求得雷达扫描线在标定板上的坐标位置,从而得到了一组雷达数据和图像数据的对应点对.以此为基础,通过参数拟合的方法实现了两者关系的求取.该方法只需要标定板就能够完成激光雷达和摄像机的空间标定,标定精度高,在此基础上的外部标定,实现了多个传感器世界坐标系的统一,避免了后续处理中数据解释的二义性,实验证明了这种方法的有效性.     

几种摄像机标定方法的比较

本文针对摄像机参数标定进行了研究.借助于标定模板,用三种方法予以实现.其一,人工标定;其二,借助于OpenCV的标定,该方法自动确定参照模板上的角点及其坐标值来计算摄像机的参数,提高了精度;其三,基于张正友软件的标定.相较于人工及张正友的标定,基于OpenCV的标定方便、快捷,达到了较好的实用性.     

基于同心圆环模板的摄像机标定方法

在研究传统的摄像机标定方法的基础上,提出了一种新的基于同心圆环模板的摄像机标定方法。使用一种几何的方法实现同心圆圆心的检测及相机标定,同时利用射影几何内在约束条件来对同心圆图像投影的几何结构实现优化,求出单应矩阵H,从而进一步计算出摄像机内外参数,且标定后期无需进行畸变校正。通过模拟实验和真实图像实验证明,该摄像机标定方法精度高,鲁棒性强,具有一定的实用性。     

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．     

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．     

基于平面模板的摄像机非线性优化标定方法

摄像机标定方法是计算机视觉应用中的一个重要问题。文中的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图像的网格角点,对毎幅图像,就可以确定一个单应性矩阵,首先利用线性求解内外参数,然后对线性结果进行优化,实验结果表明该方法具有较高的精度,是一种简单、有效、实用的标定方法。     

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。     

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。     

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。     

一种改进的相机标定方法

以提高相机标定效率和自动化程度为目的,提出一种相机自动标定方法.传统相机标定需要手工标识,工作量大、效率低.使用自制标定模板,应用特征点检测技术代替手工标记,实现自动检测标记点并自动排序,标定精度和原算法基本一致,而且可靠性好,实用性较强,简化了标定过程.     

从5个控制点确定摄像机内参数与方位

主要讨论摄像机在运动过程中其内参数是未知的且可以发生变化时 ,如何通过5个控制点以及它们的图像点 ,来求解所对应的内参数和方位 .证明了下述结论 :已知摄像机平移运动前、后的两幅图像间的基本矩阵 ,当 5个控制点中任意 4个点均不共面且摄像机运动前、后两光心的连线不通过任一个控制点时 ,则可线性地确定摄像机运动前、后所对应的内参数和方位