基于椭圆曲线的数码相机像点坐标标定

本文研究了物平面上圆盘圆心的像点坐标标定问题。通过对中心射影变换性质的分析,给出了椭圆中心与实际像点之间距离的一个上界。建立了基于椭圆方程的两种标定模型,即椭圆中心模型与公切线模型,最后通过仿真实验比较了两种模型的优缺点。     

数码相机点像坐标定位的数学模型

本文在靶标上特征点成像坐标为已知的前提之下,针对单相机条件定位和双相机系统定位的不同问题建立数学模型,给出了求解的具体途径。     

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。     

数码相机参数的靶圆切点标定法

数码相机定位是计算机图形学中的一个重要课题,在图像处理等方面有着广泛的应用,其中数码相机参数的标定是定位的关键．文章结合数码相机成像原理、坐标的旋转变换与平移变换,利用两靶圆切点的像仍为切点的原理,提出了数码相机参数标定的靶圆切点法,并利用最小二乘法将数据拟合,得到数码相机的内外部参数．实验结果证明了这种方法的可行性与实用性．     

3特征域椭圆曲线群点的快速计算算法

GF(3m)作为小素数扩域GF(Pm)更加特殊的一种类型,定义于其上的椭圆曲线密码算法更加优越.基于有限域GF(3m)特殊性质,详细研究了GF(3m)上椭圆曲线群基本点算术运算,给出并证明了GF(3m)上超奇异和非超奇异椭圆曲线在仿射、射影、雅可比、Chudnovsky雅可比和López Dahab坐标系下普通点加、混...     

关于射影变换关系式的九条注记

本文较简单地论述了射影变换关系式的各部分的实质含义，具体作用以及关系式的确定方法、使用注意点。     

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。     

基于知识库的颅骨特征点标定

提出一种基于知识库的三维颅骨特征点标定方法。首先,对于待标定颅骨,在知识库中找到与其形态最为相似的模板颅骨。然后,在法兰克福坐标系下,将模板颅骨上的标准特征点映射到待标定颅骨上。最后,利用K-D树对最终特征点的位置优化、精确。实验证明,当k值在颅骨模型顶点个数的1.5%~2.1%时,标定效果较好。     

关于用基元变换法推导射影公式的问题

给出在射影变换下以原象元素所建立的齐次射影坐标系化为自然坐标系的方法,不妨称作基元变换法.同时给出射影变换的几何意义.     

基于几何约束的高精度特征点检测和相机标定

针对高精度特征点检测和相机标定问题,提出了一种基于几何约束的角点检测和相机标定方法.该方法首先用传统的方法提取图像中的角点,以此为初值从图像中搜索棋盘格边缘,然后对边缘数据进行拟合,并将拟合得到的三次曲线的交点作为真实的角点,最后以这些角点为特征点进行相机标定.实验结果表明,加入几何约束后能大幅提高特征点提取的准确度,从而显著提高相机标定的精度.     

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．     

基于数码相机图像的三维重构

针对传统三维坐标测量方法的局限性,提出了利用数码相机对物体进行三维重构,达到对物体进行非接触测量的目的．采用标准图像法对数码相机内部和外部参数分别标定,与传统的相机标定相比,简化了求解的复杂性．基于同一物体的两幅图像,给出了其三维重建理论和算法．并举例说明了三维重构的具体实现步骤和方法．     

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.     

基于相机标定的直线距离测量的研究

本文设计了一个基于相机标定的直线距离洲量系统。依据张正友的算法实现了利用提取的图像信息对相机的标定,由标定结果结合照光线图像信息拟合出激光平面,完成系统设计。对实物测量结果分析表明试系统具有较高的测量精度,可用于实际的测量工作,特别是非接触式测量。     

系统标定的一种方法

数码相机定位有着广泛的应用,本文给出了系统标定的一种方法：设置一个由五个圆构成的靶标,用作切线的方式找到交点及其在像中的对应点,用这组对应点的坐标求出相机的外参数,实现了数码相机的系统标定。     

基于相机标定技术的移动机器人辅助定位

通过相机标定技术在机器人定位上的应用,用以辅助室内机器人的定位。通过机器人内置的照相机,采集设定靶标的信息。文中利用坐标系的转换及对相机镜头的畸变处理,确定机器人当前所处位置与设定靶标间的相对位置,从而修正误差。     

基于圆形阵列标定板的张氏相机标定法

提出了一种基于圆形阵列标定板的张氏相机标定法.利用大恒水星系列相机对不同方向和不同姿态的圆形特征标定板进行20次拍摄,并利用亚像素边缘检测算法对图像视野中的特征进行边缘检测;接着对得到的边缘封闭的特征分别进行圆度、偏心率和凸度的条件限制,提取出图像中符合要求的圆形特征;最后通过标定板上圆形特征的圆心像素坐标与世界坐标的对应关系来进行相机标定.实验结果显示,圆形特征的圆心坐标平均重投影误差在0.007个像素以内,表明了该算法的可行性.      

基于Levenberg-Marquardt算法的非量测数码相机影像纠正

根据物方空间的三维直线中心投影到像片平面上也应该是一条直线这一约束条件,首先提取出原始图像中的畸变直线;然后利用畸变模型对其进行畸变纠正,使其满足直线约束条件;最后采用Levenberg-Marquardt算法对非线性方程组进行求解,解出约束优化条件的最佳畸变参数和像主点坐标,并完成对原始影像的纠正。实验结果证明该方法简单快捷,具有较强的实用性。     

基于最小化各向同性误差的LiDAR-双目相机标定方法

LiDAR(Laser Imaging,Detection,and Ranging,激光雷达)与双目相机的多模态数据融合是3D重建领域的一个重要研究方向,两种传感器各有优缺点,通过多模态数据融合可以实现互补,获得更好的重建效果。为了实现数据融合,首先需要将两种数据统一到同一个坐标系下,LiDAR与相机之间外参的高精度标定结果对后续的3D重建十分重要。在LiDAR与相机的外参标定过程中,受LiDAR点云的稀疏性与其定位误差的影响,提取精确的特征点并构建正确的点对应关系是一个挑战性的问题。此外,LiDAR在球坐标系下完成测量工作,而大多数标定方法忽略这一特性,直接使用笛卡尔坐标测量结果进行标定,引入了沿坐标轴各向异性分布的误差,导致标定精度下降。针对该问题,有研究者提出了各向异性权重方法,但仍存在一些缺陷。文中提出了一种最小化LiDAR球坐标误差的LiDAR与双目相机标定方法。首先,提出了一种使用形心特征点的新的标定板,改善特征点的提取精度;其次,将各向异性的LiDAR笛卡尔坐标误差转换为各向同性的球坐标误差,直接最小化球坐标误差求解外参。实验研究表明,本文提出的各向同性误差法相比各向异性...