南京工业大学机械与动力工程学院, 江苏 南京 211816
针对传统摄像机标定方法标定精度低且标定可重复性差等问题,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)的摄像机标定方法。首先,利用MATLAB软件中的标定工具箱,获得摄像机内参和外参的初估值,并以求出的初估值为基础,确定SSA的运行区间。然后,通过建立平均重投影误差方程,利用SSA对确定区间内的摄像机参数进行优化,获得了较小的平均重投影误差。最后,将所提标定方法与基于天牛须搜索算法、粒子群优化算法的标定方法的结果进行对比分析,发现利用基于SSA的摄像机标定方法所得的平均重投影误差最小(0.0326 pixel)且方法的可重复性最好。
机器视觉 摄像机标定 摄像机模型 内部参数 畸变系数 麻雀搜索算法 激光与光电子学进展
2021, 58(22): 2215004
四川大学电子信息学院光电科学技术系, 四川 成都 610064
摄像机标定是三维重建必不可少的步骤,摄像机标定结果的好坏直接决定着三维重建结果以及其他计算机视觉应用效果的好坏。研究了影响摄像机标定精度的一些因素,并给出了在这些因素影响下,摄像机焦距、主点位置、倾斜因子、径向畸变等参数的误差分布曲线。通过这些曲线可见增加特征点和标定图片数量,减小特征点提取误差,将有助于减小标定误差。研究表明,特征点数量控制在90点以上,标定图片数量在4~10之间,可以有效减少标定误差。对摄像机标定过程中合理选择标定图片数量,确定特征点数量和提取算法提供了参考依据。
计算机视觉 摄像机标定 内部参数 误差 computer vision camera calibration intrinsic parameter error
桂林电子科技大学 电子工程学院,广西 桂林 541004
针对基于计算机视觉技术的空间方位测量系统研制过程中摄像机标定问题,分析了通用摄像机模型,深入讨论了镜头的径向畸变和切向畸变对标定精度的影响以及相应的解决办法。介绍了2D 平面标定靶标制作规范,给出了一种改进型SUSAN 算子进行角点亚像素检测的方法,该方法具有速度快、定位精度高等优点。在VC++6.0 环境下调用OpenCV1.0 库函数实现了摄像机的标定,在实现过程中充分利用了OpenCV库函数,提高了标定精度和计算效率。
摄像机标定 改进型SUSAN 算子 镜头畸变 内部参数 激光与光电子学进展
2009, 46(12): 99
