基于断面水边线定向的视频测流摄像机标定

针对现有基于直接线性变化法(DLT)的图像法测流技术依赖于地面控制点,存在效率低、风险高、宽断面天然河流操作难度大等问题,该文提出一种基于断面水边线定向的摄像机姿态角标定方法(CSWO)。该方法将标定过程分解为实验室内参标定和现场外参标定两步,其中后者又被划分为摄像机定位和定向两个环节。定向环节中首先在摄像机安装时将光轴与断面方向对齐,使方位角置零。然后利用无畸变图像中人工标注的平直断面水边线的斜率计算出横滚角。接下来通过计算水边线与图像纵轴交点作为其亚像素像方坐标。最后依据透视投影成像模型,联合水位与插值断面高程求得的物方坐标解算出俯仰角。该方法应用于时空图像测速法(STIV),实现了200 m宽河流的免像控表面流速测量。结果表明:起点距的最大绝对误差为0.59 m,最大相对误差为0.45%,表面流速的最大相对误差小于6.3%。

基于C-V2X网联车的路侧摄像机标定方法

为了安全高效地标定公开道路上的路侧摄像机,提出了一种新的标定方法。该方法不需要任何先验知识和封闭道路来阻断交通,克服了现有方法需要人工测量的局限性。它将网联车当作标志物,利用蜂窝车联网(C-V2X)通信技术,通过网联车提供路侧摄像机视野中各位置的WGS-84坐标并采用深度学习算法提取用于标定的网联车图像坐标。对网联车的图像坐标及其WGS-84坐标进行时间戳同步后,基于直接线性变换获取网联车图像坐标与其WGS-84坐标之间的映射关系,完成路侧摄像机标定。在长沙市真实路口进行选址搭建试验平台,采集了82个验证点对本研究方法进行可行性分析试验。结果表明:本研究方法的标定误差基本保持在1.5 m以内,能够满足协作式智能交通系统(C-ITS)应用的车道级定位要求。同时,将该方法与2种具有代表性的路侧摄像机标定方法进行了对比,结果表明本研究方法具有1.80%的最小均方根误差。此外,还探究了网联车姿态、网联车速度和GNSS定位精度对标定精度的影响,分别设计对比试验加以分析,最后依此总结了实用的指导建议,以便采用本研究方法时更容易地获得较高的标定精度。

类渐近线特性在摄像机标定中的应用研究

针对机器视觉领域内的摄像机标定,本研究首次根据渐近线的特性引入物理意义,对摄像机的内、外参数进行标定。首先使用6×6的圆孔标定板,计算出摄像机的投影矩阵。然后根据极限的定义,当像平面上投影点p(u,v)在v不变,u趋向正无穷时,光心与点p的连线形成类渐近线,该渐进线平行于摄像机坐标系XC轴,在标定时将其作为XC轴。根据这一特性,对得到的投影矩阵进行分解得到摄像机内、外参数。最后依据所提出的方法进行标定实验,得到摄像机投影矩阵以及相应的内、外参数。结果表明,根据该方法得到的标定数据反求特征点的投影坐标,与实际对应的图像特征点存在较小误差;并且得到的内、外参数与Faugeras标定法得到的结果误差较小,符合工程实际的精度要求。

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.

用于摄像机标定的棋盘图像角点检测新算法

摄像机标定是从二维图像获取准确的三维信息的必要步骤,摄像机标定的精度在很大程度上取决于标定板控制点的图像定位精度,鉴于此,对棋盘格标定板图像的角点定位问题进行了研究。笔者通过对图像像素类型及其性质进行分析,提出了以小邻域环形模板上像素灰度的跳变次数为判据的棋盘角点检测新算法,该算法不但能快速检测出角点,而且还能确定角点的类型。利用此性质,剔除了容易受外界环境影响的棋盘外圈角点,即非X型角点,从而从另一个角度保证了所提取角点的精度。为了达到更高的精度,笔者以棋盘图像的高度对称性为依托,在每个初定位角点的局部邻域内,用灰度重心法对角点进行了亚像素定位。实验结果表明,提出的算法具有较高的精度,能够为高精度摄像机标定提供可靠数据。

摄像机标定中亚像素级角点检测算法

针对摄像机标定模板图像的角点检测问题,提出了两种简便而有效的亚像素级精度的提取算法。先用传统的Harris算子检测出像素级的角点坐标,然后再求取亚像素级角点坐标。一种方法是用二次多项式去逼近周围3×3领域内的角点反应函数,用线性解法求得亚像素级角点坐标;另一种方法是从亚像素角点到周围像素点的矢量应垂直于图像的灰度梯度这个观察事实得到的,通过最小化误差函数的迭代方法来获得亚像素级精度的坐标值。文中提出的亚像素级角点检测方法定位精度高,摄像机标定试验中,得到的重投影平均偏差小于0.15个像素。

基于图像畸变矫正的摄像机标定方法

本文提出了一种新的摄像机标定方法,首先对含有畸变的二维图像进行矫正,再应用矫正后的图像对摄像机进行线性模型标定。给出了标定方法的理论依据和求解过程,并将其与线性标定方法和两步法进行了对比实验。实验结果表明:该方法无需预标定过程,即可迅速、方便地对摄像机进行标定,并且具有较好的精度。

基于摄像机标定的非接触式接触线导高和拉出值的检测

提出一种基于摄像机标定的非接触式接触线几何参数检测方法:在Matlab软件平台基础上,对CCD摄像机采集到的接触线二维图像进行预处理;利用迭代阈值法,对图像中由车载激光器发射到接触线上所形成的激光光斑的中心点进行定位;最后,根据摄像机针孔成像模型,将该激光光斑点在图像坐标系中的坐标与该点由摄像机标定的世界坐标系中的三维空间坐标建立对应关系,并据其算出接触线的几何参数。将用此方法计算与用光学测量仪对同一段实际线路测量的结果进行比较得知,此方法求得的拉出值与光学测量仪的实测值之差小于11mm,所得导高之差小于10mm。该结果表明:此方法较准确地计算出接触线导高、拉出值,可满足检测的需求。

双目立体视觉中的摄像机标定技术研究

以张氏标定方法为基础,提出以圆心作为标定点的2D平面模板标定方法,通过与基于方格角点的标定方法以及基于方格形心的标定方法进行比较,证明了该方法的有效性。又运用BP神经网络来模拟立体视觉系统三维空间与二维图像平面之间的物、像对应关系,建立了双目立体视觉系统的摄像机隐式标定模型,避免了因数学模型的不完善而带来的系统误差。实验证明该方法能够获得较高的标定精度。

基于OpenCV的摄像机标定

以增强现实系统中摄像机标定技术为研究对象,分析了开放计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,特别充分考虑了透镜的径向畸变和切向畸变影响及求解方法,给出了基于OpenCV的摄像机标定算法。该算法充分发挥了OpenCV的函数库功能,提高了标定精度和计算效率,具有良好的跨平台移植性,可以满足增强现实和其它计算机视觉系统的需要。

双目立体视觉系统的非线性摄像机标定技术

针对双目立体视觉的工业检测精度和实时性要求,采用LENZ畸变模型建立基于面阵CCD的双目成像几何模型,分析了成像模型的内外参数及针孔模型的局限性,提出改进的双目立体视觉系统摄像机两步标定方法。利用HALCON标定板及函数库平台,采用亚像素精度的边缘提取和椭圆拟合算法精确获取标定点,以建立像点与空间点的对应关系,并对标定参数进行非线性优化。实验证明该标定算法灵活准确,并具有良好的可扩展性。

高精度立体视觉测量中一种通用的摄像机标定技术

实现了一种用于高精度立体视觉测量中摄像机标定的新技术。这种“两步法”技术能够标定摄像机的外部参数以及有效焦距、径向透镜畸变系数和图像尺度因子。它利用合理组织的求解次序使得每一步参数的求解都只须求解线性方程组，从而彻底改变了以往摄像机标定依赖于非线性优化方法。本文的理论和实验证明，这种新技术较以往算法更为快速、简便、精确。

基于新的成像模型的摄像机标定与三维重建

分析了镜头畸变的形成机理,将实际成像点视为理想成像点依序经过径向畸变与离心畸变作用后形成的图像点,据此建立了新的摄像机成像数学模型。利用该模型,结合投影变换中的交比不变性实现了各项畸变系数的线性标定。整个标定过程由3个独立步骤组成,降低了系数间的耦合误差。标定模板采用普通的电脑液晶显示屏,无需专门制作,且方便摆放和调整,更适于现场标定。在标定过程中保持摄像机与标定模板固定不动,避免了主动视觉方法对高精度控制平台的要求。结合相位测量系统实现了三维物体的高精度测量。

VC++环境下基于OpenCV的摄像机标定系统的开发

根据摄像机标定原理,在VC++环境下利用OpenCV设计并实现了摄像机标定系统,详细介绍了系统的功能以及实现流程。以棋盘格标定板图像作为输入,不仅计算出了摄像机的各内外参数,而且对标定误差进行了统计。通过相关实验证明了该系统的有效性。相对于传统标定方法,该系统使用更加方便、快捷,标定结果更加精确。

基于神经网络的立体视觉摄像机标定

摄像机标定是立体视觉研究的重要组成部分。根据神经网络与摄像机标定的特点,提出了基于神经网络的双目立体视觉摄像机标定方法,构建了三种不同的神经网络,并在试验中利用BP算法和实际数据对各种方法进行了分析和比较。

摄像机标定系统的设计与实现

系统采用的是直接标定摄像机内部参数的算法,算法借助于标定参照物直接计算摄像机的内参数。整个系统是在VC++环境下设计并实现的,并借助了IPL和OpenCV的帮助,只要输入标定物的图像,系统就可以迅速而又准确地输出摄像机内参数的结果。通过3D重构实验证明了该系统的有效性。相对于MATLAB实现方式,该系统使用更加方便、快捷。

基于HALCON的摄像机标定

利用HALCON图像处理软件提供的标定板模板,并充分考虑了透镜的径向畸变影响及求解方法,给出了基于HALCON的摄像机标定算法。该算法充分发挥了HALCON的函数库功能,提高了标定精度和计算效率,具有良好的跨平台移植性,可满足各种计算机视觉系统的需要。

基于Harris-张正友平面标定法的摄像机标定算法

为了提高双目摄像机标定参数的精确性,以张氏标定方法为基础,首先采用Harris算法对黑白棋盘表格进行内角点提取,其次将内角点像素点坐标精确到亚像素精度,最后利用投影线性关系求出双目摄像机的内外等参数,并与cv Find Chessboard Corners()函数提取内角点标定方法进行对比,证明了该方法准确、有效,提高了黑白棋盘表格内角点检测的准确性和标定精度,可以应用于双目视觉系统中.

立体视觉测量中摄像机标定的新技术

本文实现并改进了一种利用径向排列约束（ＲＡＣ）的摄像机标定算法，并利用该算法标定了安装在ＺＥＩＳＳＣＭＭ坐标测量机伺服机构上的ＣＣＤ摄像机的内部和外部参数．算法巧妙地利用了成像过程中的ＲＡＣ分解摄像机参数，提出了带有一阶径向畸变的摄像机模型，利用合理组织的求解次序使得每一步参数的求解都只须求解线性方程组，从而彻底改变了以往摄像机标定依赖于非线性优化方法．这种改进使得ＲＡＣ方法较以往的算法更为精确、快速、简便．

基于摄像机标定与卡尔曼滤波的接触网几何参数检测值修正

提出一种基于单目摄像机标定原理的非接触式接触网几何参数修正检测方法。通过分析检测车振动对检测系统的影响,推导几何参数补偿公式,建立接触线几何模型的卡尔曼滤波方程,达到修正接触线几何参数检测值的目的。最后,以某检测车的实际运行数据验证了该方法有效性和准确性。