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。     

非量测相机的检校方法

非量测相机应用于摄影测量,内部参数是影响其精度的重要因素。分别通过Matlab标定工具箱进行标定、后方交会解算法、透视变换和后方交会交替法等三种方法对相机进行检校,从而获取畸变参数和内方位元素,最后研究了三种方法在不同数量像片条件下的稳定性及精度。结果表明相比于Matlab标定工具箱标定方法,后方交会解算法及透视变换和后方交会交替法检校精度更高,且当三维控制场像片数量少时,后方交会法解算精度更稳定。     

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...     

相机检校DLT算法的改进

传统的相机检校直接线性变换(direct linear transform,DLT)算法中,利用最小二乘方法求解相机内方位元素以及畸变参数。在实际应用过程中,误差方程的系数矩阵是非奇异矩阵,但是检校场纵深程度不够大,使得系数矩阵条件数过大,其他因素的微小搅动将会引起计算结果的很大变化,因此使得误差方程呈现出病态。针对该情况,文章提出了一种简易检校场建立方法,并引用病态整体最小二乘方法对相机检校DLT算法进行改进,以适用于该检校场解算相机的畸变参数,最后用算例验证其可行性。     

线阵相机在车载三维信息采集系统中的检校分析

车载系统是一个综合体,它需要各个设备之间协同工作,才能真正使整个系统达到最优的工作状态,因此必须对系统设备进行检校.本文主要是介绍车载系统中的图像采集设备--线阵CCD相机所采用的一种检校方法及其工作原理,实际就是根据线阵相机的特点,采用数学方法计算相机的投影中心坐标,并对检校结果及检校中所遇到的问题进行分析研究.     

基于双目视觉的人脸追踪方法

机械臂自动调节电脑屏幕位置以适应人脸,在一定程度上可以方便人们工作并缓解工作疲劳,准确地识别并获取人脸的位置及姿态成为关键所在。针对人脸追踪准确率低下的问题,提出首先使用ZED mini双目相机获取图像,用双边滤波对图像进行预处理,然后使用Cam Shift算法融合TLD框架实现人脸追踪,最后对左右相机的图像进行校准对齐,再使用SGBM算法进行立体匹配,从而获取人脸的位置和姿态。试验结果验证,人脸识别准确率提高了6%,同时成功获取了人脸位置和姿态信息,实现了实时人脸追踪,满足试验要求。     

基于X3D的虚拟场景建模方法

分析了基于X3D的虚拟场景建模的常规方法,在对比其优缺点的基础上,以虚拟校园为例,引入艺术学思想,采用X3D技术,给出了不同类型物体建模的解决方案,兼顾了模型的质量和加载速度.     

基于三维模型的双目手势特征提取

提出一种基于三维模型的双目手势特征提取算法.该算法使用双摄像头,在手势的三维几何模型基本框架下,将得到的几何体的旋转角度作为提取出的手势特征.使用图像的极半径不变矩对比图像之间的相似度,并用遗传算法逐代改变三维模型中几何体的旋转角度,使其最大程度地接近真实手势,克服三维重建中速度与精度之间的平衡问题.实验证明,在简单手...     

基于光栅双目视觉的手掌重构与实现

针对手部掌形的表皮纹理复杂性和弹性易形变等特点,提出了一种以光栅式双目三维视觉技术对手部掌形模型进行重构及实现的方法。首先对左右侧相机的属性参数和相对位置进行标定,并利用多方位光栅扫描的图像作优化拼接,再对海量原始数据点云进行编辑、三角形和曲面片化处理,最后实现手部掌形模型的数控模拟和实际加工验证。试验结果表明,采用高精度的非接触式测量能快速完成逆向实物加工,该方法具有借鉴和应用价值。     

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．     

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．     

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。     

激光视觉机器人焊接中同时标定摄像机和手眼关系的方法

摄像机和机器人手眼标定是视觉机器人应用中的重要组成部分。针对激光视觉机器人焊接,根据机器人手眼矩阵和机器人末端对基坐标系的位姿矩阵的特定关系,提出了一种同时标定摄像机和机器人手眼的方法。用所设计的标定物对此方法进行标定试验,由非线性最小二乘优化法求解待标定的参数。从焊缝上取20个样点,利用标定结果恢复其三维空间坐标,并与实际三维坐标对比,平均误差为0.12mm,满足焊缝跟踪要求。     

基于改进遗传优化算法的线阵相机标定方法

在手机玻璃盖板的缺陷检测中,为了获得缺陷特征明显的高精度图像,不仅需要搭建高质量图像采集系统,而且需要对线阵相机进行精密标定.结合工业现场需求,本文提出了一种基于改进遗传优化算法的线阵相机标定方法.在已有线性扫描模型的基础上,引入线阵扫描图片图像畸变矫正,推导了新的标定参数.在已有无畸变矫正的线性解析解基础上,引入遗传算法进行新参数的求解优化,实现了新标定参数的非线性求解.实验结果表明,与不加入图像畸变矫正的求解方法相比,所提方法具有更高的测量精度.     

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%.     

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。     

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。     

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。