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.      

相机目标自标定系统三维重构的研究

对相机目标自标定系统三维重构方法进行了研究,首先介绍了相机的针孔透视变换的数学模型,并计算了相机成像的畸变系数;介绍了相机传统线性标定的方法,重点分析了引入非线性优化的平面标定的方法,并在此基础上结合LM优化算法对相机的参数进行了求解;最后通过实验仿真证明了该方法能够较好地描述相机的成像情况,从而证明了引入非线性优化的标定方法在相机目标自标定系统三维重构中的可行性。为相机系统识别目标的精确度,实现对目标的全方位精确识别提出了一种新的研究思路。     

一种新的非线性相机模型标定方法

提出一种新的非线性相机模型标定方法.该方法考虑各种成像误差,用二元函数的多项式建立成像误差模型,用一个中间变量代替非线性畸变因素.在已知至少6个不共面点的空间坐标及对应的图像坐标,利用线性算法求解出非线性畸变模型的投影矩阵,用修正后的投影矩阵进行三维重建.实验结果表明,整个修正过程避免非线性方程的求解,10个修正参数由线性方程组一并解出,修正模型三维重建的精度整体得到提高.     

基于非线性逆透视变换的摄像机畸变参数标定

为实现摄像机畸变参数标定,提出了一种基于非线性逆透视变换模型的标定新方法.根据线性透视变换模型和畸变模型推导出非线性逆透视变换模型,以及逆透视变换参数与畸变参数之间的关系;在此基础上,建立以畸变参数为最优解的泛函,然后进行优化搜索求解.在优化搜索中,采用改进牛顿法确定搜索方向,然后,采用试探法沿搜索方向进行一维搜索.该方法仅需对数目较少的畸变参数进行优化搜索,可大幅降低优化搜索的维度和复杂度.仿真和实验结果表明：该方法正确有效,求解精度较高.     

一种适用于广角、鱼眼及折反射系统的标定方法

采用畸变-2D标定板的方法进行摄像机标定,基于多项式摄像机模型,使用图像投影描述为泰勒级数展开的标定方法,并通过非线性最小二乘拟合的方法求解得到相机的内外参数,对其方法进行了扩展和优化。实验结果表明该标定方法可以应用于广角、鱼眼以及折反射图像系统中,并能够获得较高的标定精度。     

γ相机平面成像的空间畸变校正

介绍了一种通过软件对γ相机的空间非线性畸变进行实时校正的方法.考虑到在非常小的平面内,图像的空间畸变可看成是图像的几何线性变化.产生一些校正单元,用某一校正单元对位于该校正单元的γ事件进行线性校正.各校正单元的变换参数通过最小均方差和三次样条插值来确定.     

一种逐步求解的新的摄像机线性标定方法

在立体视觉的激光扫描测量系统中，物体的空间坐标与计算机图像坐标之间存在着复杂的非线性映射关系，如果采用完全理想条件来标定系统，一般实验条件下难以获得稳定的解。通过建立基于一阶径向畸变的摄像机数学模型，用线性方程组描述了三维空间坐标点与计算机图像坐标点的关系，并提出“两步法”对摄像机模型中外部参数和内部参数进行逐步求解，完成了摄像机线性标定，从而彻底改变了传统的摄像机标定依赖于非线性优化方法。实验证明，这种标定新技术较以往算法更为快速、简便、实用。     

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。     

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．     

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。     

基于鱼眼镜头的全视觉图像

鱼眼镜头具有短焦距、大视场的优点，因而在很多领域都得到非常广泛的应用，但存在鱼眼图像畸变比较严重的问题，这就需要对图像畸变进行校正．为此，提出了一种能够实现全视觉球面图像的摄像机，并且给出它的标定方法．实验结果说明，根据给出的球面图像摄像机模型，图像畸变得到校正，并且也实现了球面摄像机对车辆周围环境的监测．     

Geometric calibration of lens using B-spline surface fitting

A new lens calibration method which is suitable for all kinds of cameras is presented. Based on the global and local adjustable feature of B-spline surface, this method does not require the determination of distortion model of the camera lens. By applying B-spline surface fitting, all kinds of lens distortion models can be simulated. The control points of B-spline surface are estimated inversly from the feature points of detected lines. Then by moving the control points, straight line features in the image can be retrieved. Compared with traditional calibration method, this method has its unique advantage that need no corresponding points between image and scene. Experimental results show the effectiveness of the method. Supported by Dawn Light Project of Wuhan City Sun Xiao’an: born in 1968, Associate professor     

边缘直线拟合确定鱼眼镜头光心算法

为了去除鱼眼图像存在严重的畸变,需要对鱼眼相机进行标定,本文在已知相机参数表的前提下,提出了一种边缘直线拟合来标定最重要的镜头光心坐标算法.该算法利用像素点在图像平面上的物理尺寸及相机焦距,确定相机标定内参矩阵中水平轴和竖直轴的尺度因子.在部分内参已知的情况下,对光心的横、纵坐标在给定范围内进行遍历,校正点到拟合直线加权距离和最小的点,即为所求的光心坐标值.实验结果表明:与常规的标定算法相比,该算法得到的光心坐标减少了由于不精确参数使用带来的累积误差,提高了相机标定结果的精度.     

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.     

基于畸变分离的摄像机标定方法

在摄像机标定过程中,为了避免对摄像机模型中的畸变系数进行多次重复标定,提出一种将二阶径向畸变系数与摄像机模型分离的标定方法.该方法利用畸变形成的围线面积作为畸变评测函数,用模拟退火原理改进粒子群算法的惯性权重和学习因子;然后用改进的粒子群算法标定摄像机的畸变系数和图像中心点坐标,最后计算其他的摄像机参数.该方法无需预先知道摄像机的任何内外参数,算法简单,易于实现.实验表明,该方法与传统的非线性优化方法相比,图像坐标的平均反投影误差明显减小,而且具有更好的鲁棒性和精度.     

基于立体靶标的摄像机标定方法

为获取视觉测量系统中二维图像到三维空间位置的变换关系,提出一种基于立体靶标的摄像机标定方法.针对无畸变小孔成像模型,使用最小二乘法求解初始投影矩阵后通过LM准则对其优化;根据多张图像对应的投影矩阵,求解摄像机内参数及各相应外参数;引入二阶径向畸变模型,建立理想图像坐标和实际图像坐标间的方程求解初始畸变系数;使用LM准则...     

基于平面靶标的相机内部参数标定精度分析

相机内部参数标定是实现机器视觉测量的必要环节.目前常用的标定方法有Tsai两步法、DLT方法以及基于平面标靶的张正友法等.张正友法简单易行,因而得到广泛应用,标定精度取决于平面靶标的制作精度、图像特征点坐标的提取精度、镜头畸变、靶标摆放数目以及位姿分布等.对张正友标定方法的精度进行探讨,分析各影响因素对标定精度的影响,提出基于均匀设计的思想进行靶标位姿分布的设计思想.仿真和实际测试证明,采用均匀设计的靶标布局明显提高相机内部参数标定精度.     

广角镜头的摄像机非线性标定技术

在路面检测的计算机视觉系统中,采用了线结构光照明和摄像机采集外界三维信息．为了实现在大范围内的测量,摄像机采用了广角镜头摄像,同时也引入了比较大的图像畸变．为了精确标定摄像机,采用了比较接近实际情况的几何模型,并采用了非线性迭代解方程的方法对摄像机进行标定,求解摄像机的内外参数．实验精度可以达到0．1mm．该方法简洁实用,可以采用这种方法在实际当中对系统进行标定．