3D测量系统中的高精度摄像机标定算法

摄像机标定的几种方法摄像机标定是计算机视觉和机器视觉领域中的一项重要技术，用于确定相机的内参矩阵和外参矩阵，从而实现图像的准确测量与三维重建。

本文将介绍几种常用的摄像机标定方法，包括直接线性变换（DLT）、Zhang的标定法、Tsai的标定法、径向畸变模型等。

1.直接线性变换（DLT）方法：直接线性变换方法是摄像机标定最基础的方法之一，通过在物体平面上放置多个已知几何形状的标定物体，测量它们的图像坐标和真实坐标，通过最小二乘法求解相机的投影矩阵。

DLT方法简单直接，但对噪声敏感，容易产生误差。

2. Zhang的标定法：Zhang的标定法是一种常用的摄像机标定方法，通过在平面上放置一系列平行的标定板，根据不同位置姿态下的标定板的图像坐标和物理坐标，运用最小二乘法求解相机的内参矩阵和外参矩阵。

Zhang的标定法提高了标定的精度和稳定性，但要求标定板在不同位置姿态下具有较大的变化。

3. Tsai的标定法：Tsai的标定法是一种基于摄像机的投影模型的标定方法，通过摄像机的旋转和平移矩阵，以及曲率和径向畸变的参数，对图像坐标和物理坐标之间的映射关系进行数学推导和求解。

Tsai的标定法可以对畸变进行校正，提高图像测量的精度。

4. Kalibr工具包：Kalibr是一个开源的摄像机标定和多传感器校准工具包，结合了多种摄像机标定方法，例如DLT、Tsai、Zhang等。

Kalibr工具包不仅可以标定单目相机，还可以标定双目和多目视觉系统，对相机的内参、外参、畸变等参数进行标定和优化，同时还能进行相机的手眼标定、IMU与相机的联合标定等。

5. Di Zhang的自标定方法：Di Zhang提出了一种基于相对边界点的自标定方法，通过提取图像中的特定点边界，通过对这些边界点位置的检测与分析，实现对相机内参和外参的求解。

这种方法不需要使用标定板等外部标定物体，只需要相机自身可以看到的物体边界即可进行标定。

6.径向畸变模型：径向畸变是摄像机成像中常见的一种畸变形式，主要表现为物体边缘呈弯曲的形式。

3D靶标的摄像机三步标定算法与实现
黄艳;赵越
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2010(020)001
【摘要】摄像机标定是计算机视觉中的一个必不可少的重要环节,其标定精度影响着三维重建结果的精度.利用摄像机对一个三维正交的棋盘格拍摄一幅有效靶标图像,提取角点,第一步通过透视变换矩阵算法线性求解各内外参数;第二步引入径向和切向畸变,将第一步求得的内外参数作为初始值,求得畸变系数的解;第三步对内参数进行线性优化,得到更为精确的内参数值;最后求解反投影后图像坐标的绝对误差.实验结果表明,该方法具有较高的精度,且简单有效.
【总页数】4页(P139-142)
【作者】黄艳;赵越
【作者单位】云南大学,数统学院,云南,昆明,650092;云南大学,数统学院,云南,昆明,650092
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种靶标姿态多方位的大视场摄像机标定方法 [J], 余磊;罗佳丽;韩杨杨;涂晓衍
2.基于3D立体靶标的摄像机标定算法 [J], 潘静;李为民
3.基于平面靶标的摄像机标定技术 [J], 刘艳;王庆林;李原
4.3D测量系统中的高精度摄像机标定算法 [J], 李中伟;王从军;史玉升
5.基于2D靶标的摄像机与转台中心轴同步标定方法 [J], 吕海东;任永潮;戴士杰;王志平
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一种立体视觉测量高精度标定新方法
吴斌;薛婷;邾继贵;叶声华
【期刊名称】《光电工程》
【年(卷),期】2005(32)12
【摘要】提出一种实现通用摄像机标定和现场高精度立体视觉传感器标定的新方法.该方法无需预先给定初始参数,而是根据投影矩阵计算摄像机参数的初始值,结合镜头畸变的标定数学模型,实现通用摄像机标定;在立体视觉传感器三维测量模型基础上,引入目标距离约束建立结构参数标定优化目标函数,从而得到使空间距离偏差最小的最优结构参数,实现传感器现场高精度标定.实验结果表明,上述方法标定精度较高,已标定传感器空间距离测量相对误差小于0.45%.
【总页数】5页(P66-70)
【作者】吴斌;薛婷;邾继贵;叶声华
【作者单位】天津大学,精密测试技术与仪器国家重点实验室,天津,300072;天津大学,精密测试技术与仪器国家重点实验室,天津,300072;天津大学,精密测试技术与仪器国家重点实验室,天津,300072;天津大学,精密测试技术与仪器国家重点实验室,天津,300072
【正文语种】中文
【中图分类】V556
【相关文献】
1.高精度立体视觉测量中一种通用的摄像机标定技术 [J], 高立志;方勇
2.基于立体视觉的高精度标定与测量方法 [J], 孔颖乔;赵健康;夏轩
3.稳定高精度的双目立体视觉测量系统标定方法 [J], 马俊;
4.稳定高精度的双目立体视觉测量系统标定方法 [J], 何万涛;梁永波;李景贺
5.一种立体视觉系统高精度标定方法 [J], 周船;高宏伟;谈大龙
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高精度航测相机参数的标定方法近年来，航测技术得到了广泛应用，并在地理信息领域发挥着重要作用。

而航测相机是航测技术中的核心设备之一，通过对相机参数的精确标定，可以提高航测数据的准确性和可靠性。

本文将介绍一种高精度航测相机参数的标定方法。

一、相机模型及参数在介绍标定方法之前，首先需要了解航测相机的模型及参数。

常用的相机模型有针孔相机模型和畸变相机模型两种。

针孔相机模型假设光线通过一个非常小的针孔射入相机内部，然后再通过透镜投影到成像平面上，从而形成图像。

而畸变相机模型则考虑了相机透镜的畸变问题，通常包括径向畸变和切向畸变两种。

相机模型的参数包括相机内部参数和外部参数。

相机内部参数主要包括焦距、主点位置、径向畸变系数和切向畸变系数等。

相机外部参数则表示了相机在世界坐标系下的位置和姿态。

二、标定方法介绍航测相机参数的标定方法通常分为两步进行，第一步是相机内部参数的标定，第二步是相机外部参数的标定。

1. 相机内部参数标定相机内部参数标定通常采用棋盘格标定法。

具体操作为：将相机对准一张安装了已知尺寸的棋盘格图像，通过对图像进行分析和处理，可以得到相机的内参矩阵。

首先，需要确定几个待标定图像所拍摄棋盘格的角点坐标。

其次，通过棋盘格在图像中的投影点坐标和真实世界坐标系中的对应点坐标，进行坐标转换和计算，最终得到内参矩阵。

2. 相机外部参数标定相机外部参数标定通常采用空三解算法。

具体操作为：在拍摄航测相机的同时，利用差分全球定位系统（DGPS）获取相机的位置和姿态信息。

通过将这些信息与航测图像进行配准，可以得到相机在真实世界坐标系下的位置和姿态。

首先，需要收集一系列具有已知位置和姿态的控制点，这些控制点需要覆盖整个航测区域。

然后，在航测图像中提取出这些控制点的对应特征点。

最后，通过对这些特征点进行匹配，可以获得航测相机的外参矩阵。

三、标定结果评估在完成相机参数的标定之后，需要对标定结果进行评估，以验证标定的准确性和可靠性。

3-D计算机视觉系统的高精度摄象机定标算法—DLTEAⅡ范洪;袁保宗
【期刊名称】《电子学报》
【年(卷),期】1992(20)11
【摘要】本文在分析计算机视觉系统中摄象机几何模型的基础上,修正了光学镜头畸变模型使之与数字成象系统相配合,提出了一个非常适合于3—D计算机视觉系统的通用高精度摄象机定标方法:增强型直接线性变换—误差拟合算法(DLTEAⅡ).实验表明,使用普通CCD摄象机的立体视觉系统经DLTEAⅡ定标后,在
300mm×200mm视场和0.8m～0.9m深度范围内其三维定位的绝对精度分别为dx<0.03mm,dy<0.04mm和dz<0.09mm,相对精度为视场大小和深度的
1/10000.本文所提出的定标方法在三维计算机视觉、智能机器人、工业自动化生产、近景摄影测量和军事等领域有着广泛的应用前景.
【总页数】7页(P12-18)
【关键词】摄象机;定标;计算机视觉
【作者】范洪;袁保宗
【作者单位】北方交通大学信息科学研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.三维计算机视觉系统中的结构光快速定标 [J], 雷海军;金刚;雷丰中;李德华
2.3—D计算机视觉系统的高精度摄象机定标算法——DLTEAII [J], 范洪;袁保宗
3.一种用于三维立体视觉的精密摄象机定标算法 [J], 李锦成;袁保宗
4.三维计算机视觉系统中的结构光快速定标 [J], 雷海军;金刚;雷丰中;李德华
5.三维计算机视觉系统中的结构光快速定标 [J], 雷海军;金刚;等
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3D测量系统中的高精度摄像机标定算法
李中伟;王从军;史玉升
【期刊名称】《光电工程》
【年(卷),期】2008(35)4
【摘要】本文在分析完整的摄像机镜头畸变模型的基础上,提出了一种新的标定算法.该算法包括三个步骤,首先在不考虑镜头畸变的情况下利用标定块上的中间若干个点,采用线性优化方法求出除畸变系数以外的其他外部参数和主要的内部参数;然后固定上述已求得的参数,利用线性优化方法求解畸变系数;最后对所有内部参数和外部参数进行全局非线性优化.最后对本文的标定算法进行了标定实验,实验结果表明,本文算法的标定精度可以达到0.0367 mm,可以满足高精度三维测量及其他应用的要求.
【总页数】6页(P58-63)
【作者】李中伟;王从军;史玉升
【作者单位】华中科技大学,材料成形与模具技术国家重点实验室,武汉,430074;华中科技大学,材料成形与模具技术国家重点实验室,武汉,430074;华中科技大学,材料成形与模具技术国家重点实验室,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】TB877
【相关文献】
1.高精度摄像机标定模板的设计及识别算法 [J], 梁力;尹东斐;王川
2.大尺寸工件直线度视觉测量系统中摄像机标定的研究 [J], 周兴林;叶声华;郑义忠
3.基于3D立体靶标的摄像机标定算法 [J], 潘静;李为民
4.一种高精度、宽量程的电阻测量系统和算法设计 [J], 侯冠东;刘亚萍;韩鹏;李钰周
5.高精度六维激光测量系统误差补偿算法研究 [J], 尹志生;李友如;李佩玥;郭抗;李朋志
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立体视觉影像仪在三维测量中的精度验证方法立体视觉影像仪是一种重要的三维测量设备，它能够通过获取物体的立体影像来实现精准的三维测量。

然而，在使用立体视觉影像仪进行测量时，我们需要进行精度验证，以确保测量结果的准确性和可靠性。

本文将介绍几种常用的立体视觉影像仪精度验证方法。

一、测量标定测量标定是一种常见的立体视觉影像仪精度验证方法。

它通过在被测物体上放置已知尺寸的标定板，然后使用立体视觉影像仪对标定板进行测量，以验证影像仪的测量准确性。

标定板上的已知尺寸点可以与影像仪测量得到的点进行对比，从而计算出影像仪的测量误差。

二、视差校正视差校正是另一种常用的立体视觉影像仪精度验证方法。

在立体视觉影像仪中，由于左右两个相机的位置不同，会导致图像中物体的视差。

为了消除这种视差，我们需要进行视差校正。

视差校正可以通过在影像仪中使用特定的算法，计算出并消除视差，从而提高测量的准确性和精度。

三、影像匹配影像匹配是一种常见的立体视觉影像仪精度验证方法。

在使用立体视觉影像仪进行测量时，需要对左右两个相机的图像进行匹配，以确定物体在图像中的位置。

影像匹配的准确性直接影响着测量结果的精度。

因此，通过对影像匹配算法进行验证，可以评估影像仪的精确度。

四、重投影误差重投影误差是一种常用的立体视觉影像仪精度验证方法。

它通过将测量得到的三维坐标点重新投影到相应的影像平面上，然后计算投影点与原始图像中对应点的距离，从而评估立体视觉影像仪的测量精度。

重投影误差越小，代表影像仪的测量结果越准确。

五、误差传递分析误差传递分析是一种综合考虑系统中各种误差对最终测量结果影响的立体视觉影像仪精度验证方法。

通过对系统中各个环节的误差进行分析和计算，可以得到整体误差，并进一步评估立体视觉影像仪的测量准确性和可靠性。

以上是几种常用的立体视觉影像仪精度验证方法。

在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的方法进行验证。

通过精确的精度验证，我们可以提高立体视觉影像仪的测量精度和可信度，从而更好地满足实际测量需求。

3d相机标定方法3D相机标定是计算机视觉领域中的一个重要任务，它用于确定相机的内部参数和外部参数。

相机标定是指通过对场景中已知空间点的观测值进行分析和计算，从而确定相机的内外参数，以达到提高图像处理和分析的精度和可靠性的目的。

相机标定的过程可以分为两个主要步骤：内部参数标定和外部参数标定。

内部参数标定是通过观测已知的三维空间点在图像中的投影位置，来确定相机的内部参数，如焦距、主点位置、畸变系数等。

外部参数标定是通过观测已知的三维空间点在图像中的投影位置，来确定相机的外部参数，如相机的位置和姿态。

在进行相机标定之前，需要准备一组已知的三维空间点和它们在图像中的投影位置。

这些已知的三维空间点可以是通过测量或者其他手段得到的。

同时，还需要一组对应的图像坐标，可以通过图像处理的方法得到。

内部参数标定的方法有多种，其中比较常用的是张氏标定法。

张氏标定法是基于相机成像原理的，通过观察已知位置的棋盘格在图像中的投影位置，来计算相机的内部参数。

具体步骤如下：1. 安装棋盘格，要求棋盘格必须是平面的，并且在相机坐标系下平行于相机的成像平面。

2. 采集一组包含棋盘格的图像，要求图像覆盖整个成像范围，并且采集图像时要注意相机的姿态和位置的变化，以获得更好的标定结果。

3. 对每一幅图像进行图像处理，提取棋盘格的角点位置。

角点是指棋盘格边界上的交点，可以通过图像处理算法自动提取。

4. 对每一幅图像进行角点的匹配和标定。

匹配是指将角点在图像中的位置与实际的棋盘格角点位置进行对应，标定是指通过已知的三维棋盘格角点位置和对应的二维图像角点位置，来计算相机的内部参数。

5. 对所有图像的标定结果进行优化和平均，得到最终的相机内部参数。

外部参数标定的方法也有多种，其中比较常用的是PnP算法。

PnP 算法是基于已知的三维空间点和它们在图像中的投影位置，通过求解相机的位置和姿态的问题。

具体步骤如下：1. 准备一组已知的三维空间点及其在图像中的投影位置。

高精度立体视觉测量中一种通用的摄像机标定技术
高立志;方勇
【期刊名称】《机械科学与技术》
【年(卷),期】1998(017)005
【摘要】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。

【总页数】4页(P808-811)
【作者】高立志;方勇
【作者单位】西安交通大学;西安交通大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种非合作卫星目标立体视觉测量技术 [J], 李涛;吴云
2.立体视觉测量中的一种摄像机标定方法 [J], 沙玲;吕朝辉
3.实时测量系统中一种通用型多中断源快速处理方法 [J], 徐杜;黄尚廉
4.立体视觉测量中摄像机标定的新技术 [J], 高立志;方勇;林志航
5.一种立体视觉测量高精度标定新方法 [J], 吴斌;薛婷;邾继贵;叶声华
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摄像机标定方法综述摄像机标定是指将图像中的像素坐标与真实世界中的三维物体坐标相对应的过程。

摄像机标定在计算机视觉和机器视觉领域中广泛应用，比如目标识别、目标追踪、立体视觉等任务。

下面将就几种常用的摄像机标定方法进行综述。

1.直接线性变换(DLT)方法：直接线性变换是最早提出的摄像机标定方法之一、该方法通过摄像机拍摄具有已知三维坐标的物体，并通过图像中物体投影的像素坐标计算出摄像机内部的参数（如焦距和像素坐标系原点等）和外部参数（如摄像机的旋转和平移矩阵）。

DLT方法的精度受到图像中噪声和非线性畸变的影响，因此通常需要进行非线性优化。

2.张正友标定方法：张正友标定方法是基于经典的DLT方法而改进的一种摄像机标定方法。

该方法通过使用多个摄像机拍摄一组模板图案(如棋盘格)，并根据图案在图像中的投影计算出摄像机的内外参数。

该方法克服了DLT方法的不足，可以有效地降低标定过程中的误差。

张正友标定方法已经成为摄像机标定的事实标准。

3.陈氏标定方法：陈氏标定方法是一种基于棋盘格划分的摄像机标定方法。

该方法相比于其他标定方法更具鲁棒性，能够处理大部分图像畸变，包括径向畸变和切向畸变。

陈氏标定方法不依赖于特定的图案设计，可以适用于各种不同形状和规模的棋盘格标定板。

此种标定方法能得到相对准确的摄像参数。

4.光束投影法：光束投影法也是一种常用的摄像机标定方法。

光束投影法通过摄像机对多个光束的拍摄，利用光束在三维空间中的重合关系来计算摄像机的内外参数。

光束投影法具有较高的精度和计算效率，可适用于复杂场景中的标定问题。

5.基于结构光的标定方法：结构光标定方法是一种基于投影的摄像机标定方法。

该方法使用一个激光投影仪将结构光（如条纹或网格）投影到摄像机视野中的物体上，然后通过分析图像中的结构光变形情况计算出摄像机的内外参数。

该方法具有较高的精度和稳定性，可适用于复杂环境下的标定。

以上介绍了几种常用的摄像机标定方法，每种方法都有其适用的特定场景和优缺点。