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。

摄象机参数高精度求解方法

提出了一种新的高精度的摄象机参数的求解方法。文章利用透视变换理论建立了摄象机数学模型，模型中考虑了摄象机镜头的径向畸变和切向畸变，首先利用牛顿—高斯非线性搜索方法求解摄象机畸变系数和一个中间矩阵，然后再从中间矩阵中分离出其它模型参数；为解决非线性搜索的初值问题，采用线性化方法或简单迭代法初求得中间矩阵，从而加快了非线性搜索的速度，提高了非线性搜索的精度。理论及实际应用表明，该摄象机参数的求解方法速度快、精度高。

基于改进模型的摄像机标定

摄像机标定是机器视觉领域的一个重要的研究内容。摄像机模型是摄像机标定方法的基础,任何标定方法都是针对相应的成像模型来说的。一种好的模型有时候要比一种好的优化方法更有意义。考虑到工业上对于测量的要求和效率越来越高,仅仅依靠摄像机线性模型是不够的。基于摄像机投影模型和畸变模型,首先阐述了张正友摄像机标定的基本原理,然后通过改进的三参数模型,提高了参数初值的精度,减少了非线性优化的迭代次数,具有很好的稳定性和较高的精确性。

一种优化的自适应摄像机标定算法

摄像机标定是计算机视觉领域中的基本问题。提出了一种优化的自适应摄像机标定方法。能够快速准确地对摄像机进行标定。标定方法简便易行,仅需一块简易的标定板即可完成全部标定过程。标定方法将镜头畸变校准与摄像机内外参数估计分离,从而提升了镜头畸变校准的精度,且减小了非线性优化过程中的变量维数。在摄像机内外参数估计中,通过交替优化内外参数,相比于Zhang的标定方法[1],标定误差最多可减小63.14%。

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.

基于Matlab的相机内参和畸变参数优化方法

为了提高相机标定结果的准确度,文中就相机内参和畸变参数的优化方法进行了研究。在建立准确的相机成像及标定模型基础上,根据模型参数估计的具体推导步骤,利用最大似然估计法对得到的参数进行结果优化,然后通过修改镜头畸变模型重新计算参数得到最终结果。实验证明,应用文中提出的流程求解相机内参和畸变参数,简单快速、准确度高且实用性强。