一种毫米波雷达和摄像头联合标定方法

汽车安全技术正向着统一化的方向发展,传统的汽车被动安全领域可以通过如毫米波雷达、摄像头等主动式传感器进一步提高乘员保护效果。由于被动安全技术关注的车辆前方范围比主动安全近,该文以汽车被动安全研究为出发点,为了实现对目标的准确探测和定位,提出了以车辆纵向对称平面为基准的毫米波雷达和摄像头的联合标定方法,获取了必要的标定参数,并建立了2种传感器之间的坐标转换关系。试验结果表明,使用该标定方法后毫米波雷达和摄像头对目标的测量精度较高,坐标转换后也能较好地还原目标的真实位置,可以为汽车被动安全系统提供可靠的数据。     

摄像机标定算法的MATI＆B语言实现

对摄像机的镜头畸变和投影不对称误差进行了研究，并运用了MATLAB语言对标定算法作了一些改进，实验表明，和以往的标定算法比较，精度有所提高。     

基于标定板特征的摄像机线性标定方法研究

提出一种完全线性标定摄像机的方法。先单独标定摄像机的主点坐标和纵横比,然后用CCD垂直拍摄HALCON高精度标定板,并应用SIFT算法完成标定板特征点中心亚像素坐标提取,最后根据径向平行约束和一阶径向畸变模型线性求解其余摄像机的内外部参数,包括焦距、一阶径向畸变系数、旋转矩阵和平移向量。实验中改进了传统线性标定算法,采用单独标定平移分量t z,消除了t z对标定结果造成的不稳定影响,得到了收敛性较好的焦距值。实验数据表明该算法具有较高的标定精度,是一种简单、有效、实用的标定方法。     

基于CMOS摄像头的智能车控制系统设计及实现

针对智能车因单条引导线信息量少而引起的误识别问题, 设计一种能自动识别和跟踪双边引导线的智能车系统。智能车以Freescale公司MC9S12XSl28作为核心控制器, 利用COMS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)摄像头OV7620作为路径信息采集装置, 对采集图像进行二值化处理、 去噪操作和边缘检测后提取路径信息、 进而准确地判别跑道的形状, 为舵机和电机提供控制依据, 以使小车平稳快速地行驶。同时, 提出将行驶状态与赛道信息综合考虑的措施, 并通过PID(Proportional Integral Differential)控制策略以及实验测试, 实现了对各种典型跑道的优化处理, 使高速行进中的智能车具有良好的转向调节能力和加减速响应能力。智能车可以在以白色为底面颜色, 两边有黑色引导线的跑道上运行, 克服了因单条引导线信息量少而引起的误识别问题。     

摄像机标定算法的MATLAB语言实现

对摄像机的镜头畸变和投影不对称误差进行了研究,并运用了MATLAB语言对标定算法作了一些改进.实验表明,和以往的标定算法比较,精度有所提高.     

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。     

CMOS芯片OV7910设计摄像机电路

CMOS图像传感器所具有的体积小、重量轻、功耗低、高可靠、高集成、低成本、宽动态范围、抗辐射和几乎没有拖影等优点,在应用中越来越体现出实用性,CMOS取代CCD设计图像传感器成为趋势和必然。OV7910是OmniVision公司的单芯片彩色的摄像机感光元件,集成了强大的数字图像处理单元、具有逼真的色彩还原度和高灵敏度,以及在不同环境中对图像进行快速自动曝光和自动白平衡等操作的自适应能力。根据电路设计相关原理,详细介绍了利用CMOS芯片OV7910进行摄像机电路的设计。     

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.     

基于极坐标的摄像机标定

为了改进多摄像机标定实现的方便性和参考标定板的多样性,用极坐标设计标定板并以此来进行摄像机参数的标定.根据设计好的标定板确定世界坐标下的特征点,识别相应的特征点在图像坐标的位置,匹配特征点在图像坐标和世界坐标的位置关系后完成摄像机的标定.该标定方法只需大约20点对左右数据,同时保证标定的结果和鲁棒性;较少的点对和图像的多样性避免了遮挡和公共部分不足的问题,有利于完成多摄像机标定,较传统多摄像机标定方法在分配摄像机和标定板之间的位置关系上更加灵活.与传统的精确标定板的结果比较,在保证精度情况下,标定板设计和整个标定系统的实现则更加简单易行.     

基于分块的摄像机内外参数标定方法

针对平面图像测量中平面相对于摄像机的外参数标定误差较大而测量精度较差的问题,提出一种基于分块的摄像机内外参数标定方法.将图像平面划分成多个子空间,在每个子空间上分别进行被测平面外参数和摄像机畸变系数的标定.在对系统非线性畸变分析的基础上,提出子空间划分标定与合并方法,并给出用分块方法描述的平面外参数表达式.对平面上卡尺的测量实验结果表明,采用分块的畸变内参数和平面外参数标定方法能取得较高的图像测量精度.     

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。     

常用摄像机标定工具精度研究

采用3种摄像机标定工具（Matlab标定工具箱、OpenCV视觉类库和Halcon软件）分别针对棋盘格标定板和实心圆标定板进行标定。介绍了基于棋盘格长度的摄像机标定精度评价方法,利用该方法对3种标定工具的标定精度进行评价。研究表明,M atlab标定工具箱与OpenCV标定软件在标定精度上是一样的,Halcon软件的标定精度略高于前两种标定工具。     

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。     

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。     

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．     

一种基于双平行平面的激光雷达和摄像机标定方法

针对单线激光雷达和摄像头的外参数估计问题,提出一种基于双平行平面的标定方法,标定过程分为单传感器相对车体位姿的标定和多传感器联合标定2个部分.利用激光雷达在双平行的平面标定板上的扫描信息,获取激光雷达相对于车体的俯仰角度和偏转角度;通过黑白棋盘格获取摄像头相对于车体的姿态外参数;最后综合前两步的结果和两种传感器在车体的精确安装位置,对激光雷达、摄像头和车体进行联合标定.本文提出的方法只要让标定物放置于车体正前方,采集一次数据就能满足整个标定过程,实现多个传感器的联合标定.实验结果表明,该方法的标定精度较高,简单实用.