基于OpenCV的CCD摄像机标定方法

计算机视觉在工业,农业,军事,交通等领域都有着广泛应用。摄像机标定是视觉系统的重要环节,也是研究的关键领域。以摄像机标定技术为研究对象,选取针孔成像模型,简述了世界坐标系、摄像机坐标系和图像坐标系及其相互间的位置关系,对标定过程进行了深入研究。特别地,为提高标定精度,充分考虑了透镜径向和切向畸变影响及其求解方法,制作了棋盘格平面标定模板,基于开放计算机视觉函数库(OpenCV)实现了摄像机标定。该标定算法能够充分发挥OpenCV函数库功能,对于图像处理与计算机视觉方面的应用设计具有实用价值。实验结果表明该方法取得了较高精度,能够满足视觉检测或其他计算机视觉系统的应用需要。

基于视景通道的透镜成像过程仿真技术研究

针对计算机成像模型在使用过程中存在的不足,提出了对该模型进行完善与改进的方法。首先根据数字变焦原理,推导出放大倍率与视锥角的关系公式,实现了视景通道的变焦功能,该方法计算量小,效果逼真;其次,提出了一种镜头对焦过程的仿真方法,它充分利用粒子系统技术模拟对焦成像由模糊到清晰的过程,不仅获得更真实的图像效果,且满足实时性要求。上述改进后模型与实际摄像系统原理基本一致,增强了仿真系统视觉效果逼真性与沉浸感。由于该方法在工程上极易实现,可以在虚拟现实系统中广泛应用。

一种新的手提相机自定标方法

在计算机视觉中 ,如何由非定标序列图象得到相机和景物的度量特性是相机自定标技术要解决的主要问题 .一般相机定标方法则是利用景物的已知三维点坐标或几何特性 (如正交方向的灭点等 )来确定相机的定标矩阵K,而相机自定标方法则是直接根据图象和相机内外参数的约束来确定相机和景物的度量特性 .相机定标对于计算机视觉的许多应用来说是非常重要的 ,而在实际应用中 ,由于定标过程往往是很复杂的 ,因而 ,在过去的几年中 ,许多学者在相机自定标方面做了大量的工作 ,其研究结果表明 ,对于刚性景物来说 ,相机自定标是可行的 .为了使摄像机自定标更鲁棒、速度更快 ,给出了一种新的基于线性模型的相机自定标方法 ,该方法是首先利用三点透视投影图、灭点和向量正交的性质来得到一组非线性方程 ,然后将其转换为线性方程组 ,以避免求解过程中的累积误差 ,最后高精度地求出了全部内参数 αx,αy,u0 ,v0 .实验结果表明 ,此方法是有效的 .

HL-2A先进二维硬X射线成像CCD系统设计

为HL 2A装置设计了一种二维硬X射线成像CCD系统,用它能直接测量硬X射线辐射强度的二维时空分布I(x,y,t),并能得到电子速率分布fe(v,r,t)。为获得二级加热和无感电流驱动如ECH/ECCD,LHH/LHCD,ICRH/ICCD,NBIH/NBICD的效果、波可近性、共振层位置、能量沉积范围等方面的实验研究提供重要诊断手段;也可用于内破裂、大破裂、MHD,特别是q=2附近高模的MHD行为、热电子和超热电子的输运、被捕获的高能粒子图像以及与模式波(如m=1,n=1)共振引起的鱼骨模不稳定性、辅助加料引起和诱发逃逸电子雪崩现象的实验观察与研究。

CCD摄像机标定

在基于单目视觉的农业轮式移动机器人自主导航系统中,CCD摄像机标定是农业轮式移动机器人正确和安全导航的前提和关键。摄像机标定确立了地面某点的三维空间坐标与计算机图像二维坐标之间的对应关系,机器人根据该关系计算出车体位姿值自主导航。因此,根据CCD摄像机针孔成像模型,利用大地坐标系中平面模板上已知的各点坐标,建立与计算机图像空间中各对应像素值之间的关系方程组,在M atlab环境下拟合出摄像机各内外参数。实验结果表明:该方法可以正确完成CCD摄像机标定。

基于Tsai法的摄像机标定反推修正模型

摄像机标定数学模型是通过双向推导建立世界坐标系与图像像素坐标系之间的关系,由图像坐标推导到世界坐标是一个尺寸放大的过程,如果用图像像素坐标点拟合出的标定系数求解世界坐标的时候就会把误差相应的扩大。提出基于Tsai法的摄像机标定数学模型进行单方向的反推修正模型,用图像像素坐标点表示相机坐标系下对应点坐标,然后再用相机坐标表示世界坐标,最后用世界坐标拟合曲线,从而得到精度比较高的标定系数。实验结果证明,反推法模拟出的标定系数精度为0.128 47,比Tsai法标定系数精度0.129 43要高。

张正友法的摄像机标定试验

针对机器视觉领域的摄像机标定问题,采用介于自标定与传统标定之间张正友法,对Sunway-130D数字摄像机进行标定。本研究首先阐述张正友法标定原理,即利用针孔模型匹配模板平面与其所成图像中的角点,计算出图像和模板之间的单应性矩阵,利用该单应矩阵线性解出摄像机内部参数,并由单应矩阵求出理想成像模型下的摄像机外部参数。然后考虑非线性畸变因素,求出畸变系数的初始值,最后对所有的标定参数进行迭代修正,通过非线性优化得到所有标定参数的最优解。制作模板并采集模板图像,利用MATLAB提取模板图像角点坐标并进行标定。结果表明:该方法可以有效地对摄像机进行标定;绝大多数偏差在(-1.5,1.5)像素之间,个别偏差超过1.5个像素,达到像素级精度,有较高标定精度。研究结果为进一步研究农业机械机器人奠定基础。

三维成像激光雷达图像与摄像机图像的融合

与传统的二维图像信息相比,物体的三维彩色信息能够更加全面的、真实的反映客观物体。本文通过对成像激光雷达图像的分析,利用摄像机的针孔模型,获取成像激光雷达图像与摄像机图像对应点的对应关系,实现了三维图像与二维图像的融合。

神光-Ⅲ主机X光双通道单分幅成像系统研制

根据神光-Ⅲ激光器的运作方式和靶室结构,成功研制出用于神光-Ⅲ激光器装置的 X光双通道单分幅相机系统。该相机系统主要由针孔成像组件、MCP 选通技术型分幅相机和科学型可见光 CCD三部分组成,同时系统具有线下瞄准、线上三维调节的功能。系统中针孔直径为10μm,放大倍率为5,分幅相机单画幅宽度13 mm,长度36 mm,曝光时间0.5~10.0 ns可调。在神光-Ⅲ主机装置上成功完成了对此系统的性能考核,结果表明,该系统完全能够应用于神光-Ⅲ装置上,而且与传统方式上的针孔成像组件配接 X光 CCD组成的成像系统相比,具有更好的信噪比和空间分辨。

基于针孔模型与相机空间操作的机械臂视觉定位方法

在工业领域中使用机械臂进行作业任务时,传统的操作方法必须预先对机械臂进行示教以规定应完成的动作,其中间过程不但繁琐而且效率和精度都比较低。介绍2种不同的工业机械臂视觉定位方法:摄像机透视成像的线性针孔模型方法和基于针孔模型进行改进的非线性相机空间操作方法。分析2种方法的区别和联系,分别进行多组机械臂定位实验,并对定位精度进行分析与比较。实验结果表明,在较小的三维空间区域中相机空间操作方法比针孔模型方法精度更高,而在较大的区域中进行定位时,针孔模型方法比相机空间操作方法精度更佳。

一种摄像机内外参数的校准方法

在视觉信息用于机器人控制的过程中,许多场合要求明了空间物体上的点与图像平面中的点之间的映射关系.确立这种映射关系的过程即为摄像机校准过程.本文的目的是将视觉信息用于眼在手上的机器人的伺服控制系统,同时希望摄像机的映射关系能用明确的公式来表示,因此我们采用摄像机针眼模型作为参数校准的依据.

基于数字图像相关的三维刚体位移测量方法

基于三维位移测量在工程技术领域的必要性和重要性,开展了单摄像机和数字图像相关相结合的三维刚体位移测试方法的研究。基于图像位移场矢量中心和斜率与面内和离面位移的分别对应关系,采用最小二乘拟合法分离图像位移场的常量项与一次项,据此,可实现物体三维位移分量的有效分离。以针孔摄像机成像模型为基础,开展了数值模拟及硅片平移实验,发展了与三维刚体位移对应的散斑图模拟方法,验证了基于仿射变换的相关迭代法的精度和适用性。数值模拟与实验结果验证了数字图像相关方法用于实现物体三维刚体位移重构的可行性和优越性,最大测量误差为5%。

基于单摄像机的三维位移测试方法

基于三维位移测量手段在工程技术领域的必要性和重要性,开展了基于单摄像机和数字图像相关的三维位移测试方法研究。基于图像位移场矢量中心和斜率与面内和离面位移的分别对应关系,采用Savitzky-Golay(SG)微分滤波器分离图像位移子区内的常数项与一次项,可实现物体三维位移分量的有效分离。以针孔摄像机成像模型为基础,开展了相应的数值模拟实验及悬臂梁端部受载的实验,发展了与三维线性变形对应的散斑图模拟方法,验证了基于二阶位移模式的牛顿-拉夫森迭代法的精度和适用性。数值模拟与实验结果均验证了三维位移测试方法用于实现物体三维位移重构的可行性和优越性。

基于纯旋转运动的摄像机统一自标定方法

针对摄像机内参数的自标定问题,提出一种对中心折反射摄像机与针孔摄像机均适用的统一纯旋转自标定方法。应用统一球形成像模型对该两类摄像机进行描述;证明当摄像机坐标系做纯旋转运动时,空间静止点对应的球面投影点之间的距离保持不变;根据该性质构造具有统一形式的内参数约束方程组;提出最优化目标函数并利用数值优化算法进行求解。相比现有的自标定方法,该方法对上述两类摄像机均适用,而且无需进行复杂的矩阵数值运算。仿真与实验结果表明,该方法对图像噪声与微小平移具有较好的稳健性,并且具有操作简单以及标定精度高等优点。

基于CCD摄像机成像的径向畸变研究

当需要采用广角镜头以获取尽可能大范围场景的图像信息时,必须对畸变图像进行校正。本文以理想针孔成像模型为基础,对CCD摄像机的径向畸变问题进行了系统研究。通过实验证明,得到新的结论:远离像平面坐标系中心的像素点产生了较大的畸变,从而证明了影响畸变的主要因子是径向畸变,其他影响畸变因子对主畸变的影响基本不大,甚至可忽略不计。

基于相机模型的锥束CT重建误差校正

该文对存在几何误差的锥束计算机层析成像(CT)的图像重建校正方法进行了研究。该文将锥束CT系统看做针孔相机,因此相机的成像模型可以用来修正三维体素与二维投影之间的映射关系。将该映射关系带入到重建算法中,就可以对存在误差的锥束CT进行有效的重建,提高重建图像的质量。计算机视觉中的相机标定技术被用来构建成像模型。该技术的可靠性保证了本文方法的精度和鲁棒性。仿真和实际系统实验表明:本方法可以在图像重建过程中对锥束CT中的几何误差进行有效的校正。