摘要：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。

摘要：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。

摘要：结合平面模板和一维标定物摄像机标定方法的优点,提出了一种新的基于椭圆拟合的圆环模板摄像机标定方法.该方法设计了一种新的圆环模板,只需要3副模板图像即可标定摄像机;通过引入椭圆拟合精确定位圆环模板特征点,利用非线性优化进一步提高了摄像机的标定精度.仿真实验结果表明,该方法精确度高、鲁棒性强,通过在真实图像上的实验,验证了该算法的性能.

摘要：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.

摘要：在分析了摄像机模型,单双目视觉系统标定以及消隐点几何特性的基础上,提出了一种新型正交消隐点的摄像机标定方法。该方法仅使用摄像机在不同视角拍摄多幅(至少3幅)棋盘格模板的图像。引入一二阶径向畸变的摄像机针孔模型,主要由消隐点的计算与优化,消隐点法线性标定内部参数,新型改进的Tsai两步法线性求解外部参数和非线性全局优化等组成。实验结果表明,所给出的方法在全局优化之后,7幅图像的重投影平均像素误差为0.0043pixel,耗时为1.7911260s,可见速度快且精度高,可广泛应用于计算机视觉研究、工业三维测量与重构、道路测绘等多个领域的摄像机标定。

摘要：设计一种基于非量测畸变校正的摄像机标定方法.该方法利用单参数除式模型校正镜头畸变,根据直线透视投影保留同素性,通过拉凡格氏法(LM)优化标定出畸变模型系数和摄像机主点坐标,然后校正成像点,使其满足针孔模型映射关系.根据内参数的两个基本方程,线性求解剩余参数.实验表明,该方法在非量测标定过程具有较好的鲁棒性,且对比张正友标定方法,可在单幅标靶图像下进行标定,避免了模型内外参数耦合在一起,提高了标定效率.

摘要：为了提高摄像机的标定精度和灵活性,提出了基于正交消失点对的摄像机标定方法。该方法采用了摄像机线性模型,仅需设计制作简易的标定模板并以不同的视觉角度拍摄多幅(至少3幅)平面标定模板的图像,利用消失点的性质和标定模板的几何特征,从每幅标定模板图像中可获得正交消失点对与标定矩阵之间的2个几何约束条件,从而线性标定出所有摄像机内参数,通过仿真实验和真实实验验证了该方法具有较高的标定精度和鲁棒性。

摘要：提出一种基于三正交约束的摄像机标定方法.设定摄像机坐标系为世界坐标系,标定摄像机内参数中的5个未知量和1个投影缩放因子,设计一种由7个空间点组成的标定模板,在不需要已知标定模板线段长度的情况下,仅需要2幅以上不同姿态标定模板的图像即可根据三正交关系建立约束方程组,通过矩阵特征值分解,求得摄像机内参数的解析解.对同一个摄像机进行对比实验,本文标定结果与平面经典法标定结果的相对误差仅为1.3%左右,且仿真数据实验和真实图像实验的结果表明,该算法具有较高的标定精度和鲁棒性.

摘要：针对目前摄像机标定模板——黑白棋盘格识别精度低导致标定精度降低的问题,提出了一种以渐变圆形为特征的摄像机标定模板以及相应的检测算法.新的摄像机标定模板以渐变圆形作为图元代替以前的棋盘格交点,从而可以使摄像机更精确地对其位置进行识别,得到更精确的摄像机标定结果,并保留了黑白棋盘格作为标定模板,具有制作简易,成本低廉的优势,并且针对这种标定模板,提出了精确的检测算法.实验结果表明,在相同的摄像机和相同的环境下,新标定模板和检测算法标定的投影误差比黑白棋盘格的标定结果减少了20%.

摘要：为了求得摄像机的投影矩阵,在进行标定时,以采样点组合矢量坐标到由投影矩阵决定的超平面距离平方和为目标函数,设计有侧向连接的Sanger网络;采用自适应次分量的提取方法,以自相关矩阵最小特征值所对应的特征向量为超平面的拟合系数,据此求得摄像机的投影矩阵,完成摄像机的标定。根据摄像机的数学模型得到的投影点坐标与实际图像检测结果的图像残差均方值作为标定性能指标,进行精度分析。实验表明,所提出的方法是自适应Sanger算法在摄像机标定中的新应用。