Novel camera calibration method based on invariance of collinear points and pole-polar constraint

To address the eccentric error of circular marks in camera calibration,a circle location method based on the invariance of collinear points and pole–polar constraint is proposed in this paper.Firstly,the centers of the ellipses are extracted,and the real concentric circle center projection equation is established by exploiting the cross ratio invariance of the collinear points.Subsequently,since the infinite lines passing through the centers of the marks are parallel,the other center projection coordinates are expressed as the solution problem of linear equations.The problem of projection deviation caused by using the center of the ellipse as the real circle center projection is addressed,and the results are utilized as the true image points to achieve the high precision camera calibration.As demonstrated by the simulations and practical experiments,the proposed method performs a better location and calibration performance by achieving the actual center projection of circular marks.The relevant results confirm the precision and robustness of the proposed approach.

Flexible Planar-Scene Camera Calibration Technique

A flexible camera calibration technique using 2D-DLT and bundle adjustment with planar scenes is proposed. The equation of principal line under image coordinate system represented with 2D-DLT parameters is educed using the correspondence between collinearity equations and 2D-DLT. A novel algorithm to obtain the initial value of principal point is put forward. Proof of Critical Motion Sequences for calibration is given in detail. The practical decomposition algorithm of exterior parameters using initial values of principal point, focal length and 2D-DLT parameters is discussed elaborately. Planar\|scene camera calibration algorithm with bundle adjustment is addressed. Very good results have been obtained with both computer simulations and real data calibration. The calibration result can be used in some high precision applications, such as reverse engineering and industrial inspection.

Vision-based fatigue crack detection using global motion compensation and video feature tracking

Fatigue cracks that develop in civil infrastructure such as steel bridges due to repetitive loads pose a major threat to structural integrity.Despite being the most common practice for fatigue crack detection,human visual inspection is known to be labor intensive,time-consuming,and prone to error.In this study,a computer vision-based fatigue crack detection approach using a short video recorded under live loads by a moving consumer-grade camera is presented.The method detects fatigue crack by tracking surface motion and identifies the differential motion pattern caused by opening and closing of the fatigue crack.However,the global motion introduced by a moving camera in the recorded video is typically far greater than the actual motion associated with fatigue crack opening/closing,leading to false detection results.To overcome the challenge,global motion compensation(GMC)techniques are introduced to compensate for camera-induced movement.In particular,hierarchical model-based motion estimation is adopted for 2D videos with simple geometry and a new method is developed by extending the bundled camera paths approach for 3D videos with complex geometry.The proposed methodology is validated using two laboratory test setups for both in-plane and out-of-plane fatigue cracks.The results confirm the importance of motion compensation for both 2D and 3D videos and demonstrate the effectiveness of the proposed GMC methods as well as the subsequent crack detection algorithm.

Correction Optimization of Lens Radial Distortion with Bending Measurement Function

In this paper, a distortion correction method with reduced complexity is proposed. With the singleparameter division model, the initial approximation of distortion parameters and the distortion center can be calibrated. Based on the distance from the image center to the fitting lines of the extracted curves, a bending measurement function with a weighted factor is proposed to optimize the initial value. Simulation and experiments verify the proposed method.

An Easy Camera Calibration Technique

This paper describes a method for estimating intrinsic and extrinsic parameters of a camera,including horizonal scale factor caused by imperfect match between computer image acquisition hardware and camera hardware,coordinates of image center(c x ,c y) and lense radical distortion parameter k,which calculates extrinsic parameters by a tetrahedra pose estimation algorithm and then get all other parameters by nonlinear optimization in two steps,and simulations show this method is easy and reliable.

针对十参数标定模型的导航避障相机影像精确校正

十参数标定模型是近景摄影测量中一种经典的内参标定模型。在影像畸变校正中,如果利用此模型采用直接重采样方式会产生空洞条纹,而常规的间接重采样方式虽无空洞产生,但在畸变较大的非中心区域同样无法得到较好的校正效果。针对此问题,本文提出了一种针对十参数标定模型的影像牛顿迭代精确校正算法。首先利用十参数标定模型将像点理想值和实际值进行重组,构建以像点实际值为待求量的非线性方程组;然后采用牛顿迭代法对影像中畸变部分进行局部线性逼近求解;最后采用间接重采样方法实现精确校正的目的。以移动机器人导航和避障相机作为研究对象,试验结果表明,牛顿迭代法校正可以得到高精度的优质去畸变影像,对避障相机的处理效果尤为显著。本文算法适用于移动机器人导航避障相机影像的畸变精确去除,为后续立体匹配环节生成优质的双目核线影像提供了可靠数据源。

表面应变重构的视觉识别方法

针对全断面岩石隧道掘进机刀盘在恶劣工况下的应变监测,本文提出了一种表面应变重构的视觉识别方法。通过图像中圆形标距中心点之间像素点数量的变化,得到标距的实际变形,并在此基础上结合柯西-格林公式进行表面应力重构。本文以隧道掘进机刀盘刀座和筋板2个关键位置为研究对象,设计了4330V和Q345-D共2种材料不同尺寸标准样件,搭建了基于视觉识别和基于应变片的2套测量系统,进行了拉伸载荷作用下的应变对比及样件表面应力重构。研究表明:本文基于视觉识别方法测得的2种材料标准件变形的误差范围为1.28%~3.23%,在此基础上,进行的材料表面应力重构的误差范围为2.20%~4.76%。本文方法可以实现变形的准确测量及实现多方向的应变和变形重构,为实现复杂结构的应变和变形测量奠定了坚实基础。

一种大视场红外相机的畸变校正方法

本文针对大视场红外相机的畸变校正过程复杂的问题,提出了一种新的畸变校正方法。首先,选择单参数除法模型(division model,DM)作为相机畸变模型,使用改进的加速特征稳健算法(speed-up robust features,SURF)自动获取两幅有相同场景的畸变红外图像的特征点对,然后利用九点非迭代算法和核密度估计方法获取图像的畸变参数,最后根据求得的畸变参数使用基于边缘保持的灰度插值方法对图像进行畸变校正。在整个过程中,不需要预先知道相机的参数和场景信息,通过输入两幅具有相同场景的图像,完成畸变校正,为大视场红外相机的畸变校正提供了一种新的解决方法。实验结果表明,使用该方法对大视场红外相机进行畸变校正具有可行性和鲁棒性。

机器人三维视觉实验平台坐标系标定实验设计

为了探究机器人工作站的高精度坐标系标定方法,搭建了一个由工业机器人、双目结构光相机以及单轴转台组成的机器人三维视觉实验平台。研究了定位误差补偿方法、工业机器人工具中心点标定方法、工业机器人与双目结构光相机的手眼标定方法以及双目结构光相机与单轴转台的坐标系标定方法,并形成了实验平台的坐标系综合标定方法,最后测试了标定后的综合精度。实验结果表明,工业机器人与双目结构光相机之间的平均标定误差为0.442~0.689 mm,机器人三维视觉实验平台的综合标定误差为0.399~0.696 mm,能完全满足焊接、涂胶、切割等机器人离线编程应用的精度要求。

用于高精度准直测量的鱼眼相机标定方法

为了扩展准直测量的应用领域,提高测量范围是最为有效的手段之一,因此用于准直测量的鱼眼相机应运而生。针对准直测量用鱼眼相机标定精度不高的问题,提出了一种基于插值形式的径向粗标定及基于栅格形式的补偿精标定的两步式准直测量用鱼眼相机标定方法。该方法使用插值而并非构建成像模型,能够有效避免模型不准确及参数设置不合理而引入的系统误差,并且可以在一定程度上抑制镜片加工的非对称性及光学系统装调所带来的偏差。区别于图像评价的峰值信噪比(PSNR)以及结构相似性(SSIM)等性能指标,该方法选择的平均重投影误差(MRE)这一指标能够更有效地衡量准直测量使用条件下相机标定结果的优劣。仿真对比实验结果表明该方法在4种虚拟鱼眼相机模型上的标定效果皆优于传统标定方法,与传统的方法相比,标定的不确定度最大能够改善82.63%。样机标定实验结果表明,该方法能够有效标定真实的准直测量用鱼眼相机,在搭建的真实样机上应用该标定方法后,样机的入射矢量解算的不确定度能够提升至角秒级。

关于相机自标定算法的研究

针对传统相机自标定方法需要利用三个正交方向的消失点,在实际场景中不容易满足并且无法求得畸变系数的问题,提出了一种改进的相机标定的方法,该方法基于二消失点和低秩纹理对车载相机进行标定和畸变矫正。首先引用RANSAC算法进行消失点查找,利用相机成像的投影模型和消失点之间的几何特性求解相机的焦距和外参;再利用图像的低秩性进行建模,通过增广拉格朗日算法对模型进行迭代求出相机的畸变系数。实验结果表明该方法具备较好的精度和实用性。

花式纱线条干检测的视觉传感器标定方法研究

针对机器视觉的检测系统存在相机畸变、受环境光照影响等问题,提出一种花式纱线条干检测的视觉传感器标定方法。构建了花式纱线条干检测系统样机,对相机内参和畸变系数进行标定。提出图像预处理和图像降维的方法捕获用于表征纱线条干的宽度序列,解决了系统受环境光照影响的问题。实验结果表明,标定后的检测系统能够有效抑制相机畸变的影响,标定后的纱线平均直径测量值比未标定的提高了4.48%,标定后的纱线条干变异系数比未标定的降低了8.92%。该方法可为纱线条干检测的实际应用提供参考。

Rigorous and integrated self-calibration model for a large-field-of-view camera using a star image

This paper proposes a novel self-calibration method for a large-FoV(Field-of-View)camera using a real star image.First,based on the classic equisolid-angle projection model and polynomial distortion model,the inclination of the optical axis is thoroughly considered with respect to the image plane,and a rigorous imaging model including 8 unknown intrinsic parameters is built.Second,the basic calibration equation based on star vector observations is presented.Third,the partial derivative expressions of all 11 camera parameters for linearizing the calibration equation are deduced in detail,and an iterative solution using the least squares method is given.Furtherly,simulation experiment is designed,results of which shows the new model has a better performance than the old model.At last,three experiments were conducted at night in central China and 671 valid star images were collected.The results indicate that the new method obtains a mean magnitude of reprojection error of 0.251 pixels at a 120°FoV,which improves the calibration accuracy by 38.6%compared with the old calibration model(not considering the inclination of the optical axis).When the FoV drops below 20°,the mean magnitude of the reprojection error decreases to 0.15 pixels for both the new model and the old model.Since stars instead of manual control points are used,the new method can realize self-calibration,which might be significant for the long-duration navigation of vehicles in some unfamiliar or extreme environments,such as those of Mars or Earth’s moon.

平板屏隙尺寸检测中相机标定和误差补偿方法

由于相机视野小,工业中机器视觉检测平板屏隙尺寸时故采用移动视觉的方式。平板屏隙检测时精度要求高,而采用传统的标定方法误差较大,且移动机构所产生的系统误差对测量精度影响较大。针对张正友的标定算法对移动视觉中的相机标定精度较低的缺点,提出一种基于张正友标定法并考虑径向畸变的方法,以此提高检测系统的标定精度。通过分析直线电机的跟踪误差及轮廓误差产生原因,使用计算机视觉校验棋盘格角点坐标的统计学方法对电机误差进行补偿,采用CCD相机与三条直线电机组成龙门移动系统搭建的实验平台。实验结果表明,该平台的检测精度达到0.03 mm,满足平板屏隙检测行业的需求。

基于改进麻雀搜索算法的摄像机标定优化方法

目前一些摄像机标定方法,比如DLT标定法、Tsai标定法和张正友标定法,都有着简单且易标定的优点,但也存在着标定精度低、鲁棒性差等缺点。为了有效地解决这些问题,在麻雀搜索算法的基础上考虑其与鸟群算法相结合,提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)对目标摄像机进行标定。首先,利用MATLAB对标定板进行预拍摄;其次,利用MATLAB软件中自带的标定工具箱对采集的图像进行预标定,得到初始的摄像机内外参数;然后,构建平均重投影误差的适应度函数,并用ISSA对构建的平均重投影误差的适应度函数进行优化,利用适应度函数的优化对内外部参数进行优化;最后,与基于麻雀搜索算法、天牛须搜索算法(BAS)的摄像机标定方法进行实验对比,发现基于ISSA、SSA和BAS的摄像机标定方法的平均重投影误差分别为0.002 9 pixel、0.004 9 pixel和0.003 7 pixel,说明ISSA算法相对于另外两个算法在标定精度上有着一定的提升,且稳定性与鲁棒性都有所提高。

光场相机建模与畸变校正改进方法

光场相机作为一种新型的成像系统,可以直接从一次曝光的图像中得到三维信息。为了能够更充分有效地利用光场数据包含的角度和位置信息,完成更加精准的场景深度计算,从而提升光场相机的三维重建的精度,需要实现精确的几何建模,并精确标定其模型参数。该方法从薄透镜模型和小孔成像模型出发,将主透镜建模为薄透镜模型,将微透镜建模为小孔成像模型,结合光场相机双平面模型,将每个提取到的特征点与其在三维空间中的射线建立联系,详细解释了内参矩阵中每个参数的物理意义,以及标定过程中初值确定的过程,并在镜头径向畸变模型的基础上进一步应用了相机镜头的切向畸变模型以及基于射线重投影误差的非线性优化方法,改进了光场相机的标定方法。实验显示,该方法的RMS射线重投影误差为0.332 mm,与经典的Dansereau标定方法相比,进行非线性优化后得到的射线重投影误差精度提升了8%。该方法详细分析的场景点与特定像素索引的推导过程对光场相机的标定具有重要的研究意义,为光场相机光学模型的建立与初始化标定奠定了基础。

一种基于量块垂直边线的相机标定方法

针对在切向畸变较明显的环境下标定参数的精确度存在明显误差的问题,利用标准量块形状简单、量值稳定的几何特性,提出一种基于量块垂直边线的系统标定方法。该方法采用标准量块为标定物,首先将相机坐标系与世界坐标系重合,避免了相机外部参数的计算,减少了运算量;其次利用Sobel算子检测量块边线边缘,利用最小二乘拟合得到直线,检测标定图像中垂直边线的交点;最后获取这些交点的世界坐标和图像坐标来标定相机,得到相机的内部参数。实验结果表明,在光栅投影测量系统中的相机切向畸变误差精度达到0.001。该方法原理简单、使用方便,对切向畸变有较好的修正精度和可操作性。

基于改良天鹰优化器的单目相机标定方法

为了提高相机标定精度,提出一种基于改良天鹰优化器的单目相机标定方法:通过张正友标定法计算得到单目相机的内外参数,根据所得相机参数计算标定图像中所有角点的平均重投影误差并建立目标函数,采用经过自适应分配机制、动态补偿策略以及非线性潮汐策略改良的天鹰优化器进行优化,获取最优的相机标定内部参数和畸变系数,从而提高相机非线性标定过程的寻优精度。实验结果表明,改良天鹰优化器算法在不同基准测试函数上寻优结果优越,本文提出的相机优化标定方法得到的标定结果精度更高,重投影误差为0.006 pixels。

引入切向畸变的相机标定技术研究

为提高相机的成像质量,相机标定技术成为相机制造厂商和计算机视觉领域研究者关注的焦点。相机标定技术是从相机成像原理出发,通过估计相机参数来降低相机成像误差的技术,其优化结果对于图像处理,及计算机视觉各方面应用都有着重要的作用。在相机标定技术的研究中,引入切向畸变是一种有效的方法。传统相机模型只考虑了径向畸变,而没有考虑切向畸变对于图像失真的影响。引入切向畸变后,可以更准确地估计实际成像中的畸变程度,进一步提高相机标定的精度。

基于Kinovea线性插值假人头部位移的计算

目前儿童安全座椅碰撞试验中的假人头部位移计算大多采用2D分析软件,主流的分析软件有Fal Con、Tema等,但是大多数高速摄像机的镜头均有不同程度的畸变,尤其是短焦距的车载相机尤为明显。针对畸变引起的假人位移计算误差问题,本文提出了使用Kinovea软件线性插值的方法来解决畸变问题,该方法通过多个目标点进行网格划分,在小范围内进行线性插值,再将数据结果进行累加得到假人位移量。试验结果证明,与软件计算结果相比,该方法可以大大提高假人位移的测试精度。