径向畸变摄像机的标定

本文研究摄像机径向畸变的外部参数的标定问题。首先讨论摄像机畸变的类型,然后建立摄像机畸变的数学模型,给出畸变函数是一阶形式的模型,并且给出了适用于数学软件求解外部参数的模型。最后,通过平面薄板上五个圆在摄像机上的成像,提取图像上的数据,利用Lingo软件求出摄像机的外部参数。这种方法对实验条件要求低,求解速度快。不仅可以求解摄相机畸变的标定问题,而且可以求解变焦距的标定问题。     

相机几何标定方法综述

通过对摄影测量和计算机视觉的理论分析,阐述了比较典型的标定方法及其优缺点,并据此进行了方法分类,提出在摄影测量学相机标定算法基础上,结合计算机视觉中图像处理的优势,并融合不同方法的特点进行有效的相机标定。     

基于改进型神经网络的双目摄像机标定

摄像机标定是机器视觉中最重要的环节之一,传统标定方法运算量大、计算复杂,非常繁琐。为解决标定存在的若干问题,提出基于改进神经网络的双目视觉摄像机标定方法。通过对双目摄像机有效模型分析,建立空间点图像坐标与世界坐标非线性映射关系,同时引入自适应学习算法,实现隐层神经元的自适应选取,并且在创建网络模型前对样本数据进行归一化处理,提前终止策略,使网络泛化能力得到极大改善。通过与经典标定方法进行比较,表明基于改进型神经网络标定方法能获得较好的双目标定精度。     

基于正十二边行平面模板的摄象机自标定

给出一种基于平面模板摄象机自定标的新算法。它利用正十二边形模板在象平面上的投影 ,求解出圆环点 ,然后根据圆环点的性质确定两个关于摄象机内参数线性约束方程。通过摄象机作三次以上的运动参数未知的刚体运动 ,可确定摄象机的内参数。本方法对摄象机的运动没有约束 ,且平面模板易于制作。模拟实验和真实图象实验也表明 ,本方法具有很好的鲁棒性。     

计算机视觉摄像机定标中投影矩阵的计算

摄像机定标是计算机视觉的基本问题，对于计算机视觉摄像机定标中投影矩阵的计算进行了总结和证明。     

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.     

基于非成像模型的摄像机校准方法

作为摄影测量关键部件的摄像机,其校准精确度直接影响了整个测量系统的测量不确定度．通过对常规摄像机校准技术的研究,发现基于内参数成像模型的校准方法会因为内参数综合优化的相关性干扰和非线性求解的不确定性使校准的畸变参数不稳定,且无法修正由镜头透镜组制造中的曲率变化非连续平滑等造成的非模型化畸变．结合航空摄影测量光学实验室方法与垂线法,以摄像机的成像原理为依据提出基于非成像模型的校准方法,以实现逐像元（甚至亚像素级）畸变的细化修正．实验表明,该校准方法的角度测量精度为±5″,系统不确定度为10×10-6,并可适用于所有的相机和镜头．     

数码相机标定方法的优化研究

在应用中，数码相机的标定是相当重要的．论文首先设计了一种进行精确内标定的测量方法，然后推导了可变焦距数码相机标定的数学模型．     

数码相机外部参数直角三点标定方法的研究

提出了采用成直角关系的3点作为标定装置来求解数码相机的外部参数。该方法是利用三角形标定装置的成像过程,建立一个与标定装置相似的三角形,再利用直角三角形两直角边正交的特点,建立数码机外部参数的数学模型。推导了数码相机拍摄图像时的外部参数矩阵中各参变量的计算公式。实验证明了这种方法的可行性和实用性。     

直线摄像机参数校正过程中系数矩阵特性的分析

探讨在利用对应直线进行摄像机外部参数校正的过程中,如何快速简便地确定齐次方程组系数矩阵秩的问题．通过对该系数矩阵的分析,得到关于此矩阵的约束条件,并在此基础上,推导了判断此矩阵秩的大小的一个充分条件．利用这一结论,避免在参数计算过程中多次对矩阵进行奇异值分解,从而使计算过程大为简化,而且也使选取对应直线的过程变得更有目的性．     

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.     

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.     

Matlab标定工具箱在摄像机定标中的应用

简述了Maflab标定工具箱以及摄像机定标的概念、原理和意义,给出了摄像机定标中所用的三种坐标系以及它们之间的关系,推导出摄像机参数标定算法公式,在此基础上,利用Matlab标定工具箱仿真了棋盘网格的角点标定算法,并给出了仿真结果以及误差分析,得出了Maflab标定工具箱在摄像机定标方面运用的有效性及算法的正确性。     

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.     

利用二次曲线拟合和圆环点进行摄像机标定

为了提高摄像机标定的精度和实用性，提出一种新的标定算法．所用的标定模板由平面上两个相交的圆周组成，且两圆的圆心和半径均未知，通过对两圆的图像进行二次曲线拟合，再根据拟合的二次曲线来计算圆环点图像完成标定过程．与经典的平面标定算法相比，该算法无需进行角点检测和角点匹配，不需人工干预即可实现自动化标定，且在标定过程引入了更多的图像点信息．模拟实验结果表明，在实际的噪声水平下，该算法对焦距的相对标定误差比平面标定算法减小约0．1%，此时主点的相对标定误差也略小于平面标定算法．真实图像的实验结果也表明，所提算法具有较好的精度和实用性．     

六点法摄像机标定的研究

提出一种利用立方体的六个顶点相对于其中一点的几何约束关系进行摄像机线性标定的方法.即在小孔成像模型的基础上,把六个顶点的坐标带入到成像公式来求解摄像机的内外参数,从而实现对摄像机的线性标定.同时为了减少提取数据的误差,引入了成组六点法.实验结果表明,与直接线形法相比六点法标定的精度可达2个像素.     

数码航空摄影测量中相机的检校

通过分析数码相机的误差来源,讨论了测定数码相机畸变差的原理与方法,主要包括相机检校的数学模型、检校场的建立、畸变参数的解算与畸变差的改正,并通过实例应用证明了检校的高精度性、可靠性与可行性。     

高精度摄像机标定模板的设计及识别算法

针对目前摄像机标定模板——黑白棋盘格识别精度低导致标定精度降低的问题,提出了一种以渐变圆形为特征的摄像机标定模板以及相应的检测算法.新的摄像机标定模板以渐变圆形作为图元代替以前的棋盘格交点,从而可以使摄像机更精确地对其位置进行识别,得到更精确的摄像机标定结果,并保留了黑白棋盘格作为标定模板,具有制作简易,成本低廉的优势,并且针对这种标定模板,提出了精确的检测算法.实验结果表明,在相同的摄像机和相同的环境下,新标定模板和检测算法标定的投影误差比黑白棋盘格的标定结果减少了20%.     

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．