数码相机检校和摄像测量的部分问题探讨

介绍了数码相机检校的概念,阐述数码相机的检校内容和误差来源,内方位元素的计算和镜头畸变差校正;控制场的建立和影像获取方法,直接使用现有摄影测量软件Australis并使检校过程简化,指出并分析了实验过程中存在的问题及其原因．     

变形分析的数学拟合应用研究

数码相机属于非测量相机，它没有框标及定向设备，不能得到摄影瞬间的内、外方位元素的初始值。因此用数码相机获取的测量数据传统解法无法计算处理。为提高测量精度，采用数学拟合法进行数码相机的检校，将检校的相机在钢结构变形监测实验中使用，实际测量数据利用数学拟合处理。该方法有效地减弱数码相机内、外方位元素不稳定以及外界环境条件的影响，成果分析精度达3‰。     

数字摄影测量中直接线性变换法的应用探索

数码相机属于非测量相机,它没有框标及定向设备,不能得到摄影瞬间的内、外方位元素的初始值。因此用数码相机获取的测量数据传统解法无法计算处理。为提高测量精度,我们采用直接线性变换法(DLT)进行数码相机的检校,将检校的相机在钢结构变形监测实验中使用,实际测量数据利用直接线性变换法(DLT)处理。该方法有效地减弱数码相机内、外方位元素不稳定以及外界环境条件的影响,取得了成果分析精度达2‰的效果。     

非量测型数码相机检校的探讨

相机参数是影响摄影测量成果精度的一个重要因素,本文阐述了近景摄影测量的检校内容、内方外元素的检定精度要求、光学畸变差、非量测数码相机检校方法和分类。     

多片空间后交法实现Hasselblad相机检校

为了解决近景摄影测量中相机在不同调焦距下检校的问题,采用多片空间后方交会方法对Hasselblad 555 ELD数码相机实施检校。检校结果表明,多片空间后方交会相比于单片空间后方交会,其检校结果较为稳定,且检校参数的可靠性可经由多片空间前方交会方法进一步验。该检校方法是一种较为可靠的相机检校方法,可用于近景摄影机的检校。     

基于场景模型的双目相机动态检校方法

提出了一种基于场景模型的双目相机内、外方位元素的动态检校方法.初始检校过程构建了场景全局三维模型并以此为基础分别初步解算内、外方位元素,然后进行联合优化;更新检校过程利用已建立的场景模型,恢复场景模型与影像的关联,再通过联合优化更新相机的检校参数.实际场景实验验证结果表明:该方法的检校完整度优于基于即时定位和地图构建(SLAM)的检校方法,精度优于传统棋盘格检校方法.     

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。     

一种补偿POS定位测姿系统误差的新方法

提出一种无需通过检校场而在POS辅助光束法区域网平差中自检校并消除POS定位测姿系统误差的新方法．在推导POS严密观测方程的基础上,给出了补偿POS平移和漂移系统误差的具体过程,研制了试验原型系统WuCAPS．通过对摄自中国营口市郊一平地1：2500和新疆沙漠地区一高山地1;32000两组比例尺影像的处理,检验了不同地面控制条件下POS辅助光束法区域网平差消除POS系统误差的效果．结果表明,对平地大比例尺影像在区域四角布设4个平高地面控制点、对高山地中小比例尺影像在区域中央布设1个平高地面控制点,POS辅助光束法区域网平差能彻底消除POS定位测姿的系统误差,测定的影像定向参数可满足航测地形测图的要求．这不但验证了所建立数学模型的正确性和方法的有效性,而且避免了使用POS系统须设立专门检校场的繁琐检校,简化了POS系统的现行操作规程、降低了使用成本,为POS系统的大规模使用奠定了理论基础．     

自然地表测距残差对激光测高系统的在轨检校

针对星载激光测高系统,提出一种基于自然地物表面测距残差分析的星载激光测高仪系统误差的在轨检校方法,该方法在已知地表先验模型的前提下推导出测距模型,根据推导的测距模型利用测距残差分析,对激光指向角误差及测距误差进行检校.相较于海洋扫描的测距残差分析方法,该方法利用了残差分析进行检校,但检校场不再局限于平静的海面,且避免了姿态机动;相较于自然地物表面的检校方法,利用了自然地物表面作为检校场,建立的误差模型更直观地反映出激光指向角对测距值的影响.仿真结果表明:该方法能较好地对激光指向角误差及测距误差进行检校,使假定系统误差值与系统误差检校值的偏差值优于12%.     

线阵推扫光学卫星外方位元素自检校方法

在深入分析线阵推扫光学卫星外方位元素误差对几何定位影响特性的基础上,利用俯仰角、滚动角误差引起几何定位误差的方向特性,提出了不依赖地面控制点的外方位元素自检校方法.采用仿真数据验证了方法的正确性,结果表明该方法能够补偿外方位元素误差,有效提升无控几何定位精度.     

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。     

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.     

卷帘式快门CMOS数字相机测速系统标定技术

为了实现对高速公路车辆速度进行限制, 建立了基于卷帘式CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor）图像传感器的相机测速系统, 并对该系统采用的标定技术、 测速算法等进行了研究。卷帘式快门数字相机测量速度是利用卷帘式快门曝光, 具有一定的延时, 对运动物体拍摄会产生一定的畸变, 通过对图像的畸变部分进行图像处理和计算, 即可得到运动物体的速度参数。根据相机成像的几何原理, 分析了相机的标定原理, 根据相机测速时的特点, 提出了简单、 有效的标定方法。进一步研究了相机标定和测速的实验方法和步骤, 进行了标定及测速实验。经实验验证： 利用卷帘式快门CMOS数字相机方法对运动目标测速值较精确, 误差在2.5%以内。基本满足高速公路相机测速系统精度要求。     

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．     

基于OpenCV的视觉测量技术中摄像机标定方法

以视觉测量系统中的摄像机标定为研究对象,分析了开源计算机视觉库OpenCV中的摄像机模型,并考虑了镜头的畸变及求解方法,得出基于OpenCV的摄像机标定方法.该方法利用了OpenCV的函数库,简化了标定求解过程,提高了标定速率,并具有良好的移植性,适合于其他视觉测量系统.     

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.      

基于2D圆点阵列的摄像机精确标定

针对电脑键盘自动组装生产线研制过程中的摄像机标定问题,提出一种新的摄像机精确标定方法。该方法选用2D圆点阵列作为靶标,首先在不考虑摄像机镜头畸变的情况下,利用改进的Matlab标定工具箱估计出摄像机参数的初始值;然后考虑摄像机的镜头畸变,利用改进遗传算法实现对摄像机参数的精确求解。实验结果表明,该方法是有效可行的。     

基于多层前馈型神经元网络模型的摄像机定标算法

针对传统线性、非线性摄像机定标算法的鲁棒性,提出了基于多层前馈型神经元（MLFN）网络模型来替代传统精确的摄像机定标数学模型,MLFN网络模型作为层状网络可实现任意维复杂的输入／输出映射,对于无需计算摄像机构,外参数的应用场合,该模型提供了一种实用且有较好鲁棒性的摄像机定标算法,同时为了补偿摄影机非线性畸变,把图像按畸变程度分割成两个区域,分别建立各自基于MLFN网络的摄像机定标模型,实验表明,该方法有效补了畸变,并提高了模型精度,给出了基于MLFN网络模型摄像机定标算法实验,验证了该模型的有效性。     

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.     

月球车立体视觉系统现场标定方法

针对星球探测任务中星球漫游车自主避障和导航的要求，建立了一种基于平面模板的现场标定方法，实现月球车视觉系统的现场标定．针对月球车视觉系统的广角畸变的特点，引入径向和离心畸变模型，利用最大似然估计（MLE）对内、外参数进行非线性优化求精，并对图像进行畸变校正；计算摄像机间相对位置，实现了紧凑的双目视觉外极线校正．实验表明，该方法快速、简便，获得了较高的标定精度．