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摄像机标定精度的比较研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文针对摄像机标定精度,对三种经典标定方法进行了对比研究,阐述了各种标定方法的优缺点,指出了各种标定方法的适用场合。仿真实验结果验证了三种标定方法在图像坐标噪声、世界坐标噪声、图像数据数量三方面对标定误差的影响,这对研究摄像机标定精度和应用具有一定的参考意义。 相似文献
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计算机视觉摄像机标定技术及其应用研究 总被引：2，自引：0，他引：2
计算机视觉摄像机标定技术是计算机视觉研究中最为关键的技术之一。本文深入分析了现有计算机视觉摄像机标定技术取得的各种研究成果及各种方法的特点,提出了提高标定精度的方法和应用中根据测试要求选择相应技术的方法和策略。 相似文献
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摄像机标定是视觉测量技术应用中的重要环节,是决定测量精度的关键因素之一。人工神经网络具有逼近任何非线性连续函数的优点,能够学习记忆特征点像方坐标与物方坐标之间的数学映射关系。针对某型试验机机载摄像机双目视觉测量课题,开展了基于BP神经网络的机载摄像机标定研究;基于MATLAB神经网络工具箱进行了网络构建,在双摄像机的重叠视场内布设了大量的训练样本,对训练样本归一化处理后作为网络的输入与输出进行了网络训练。实验结果表明,训练完成的神经网络结构很好地描述了摄像机成像模型,能获得较高的标定精度。 相似文献
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摄像机标定方法是计算机视觉的重要内容之一。提出了一种基于立方体的标定方法。该方法的模型为立方体,从3个或多个不同的方位摄取图像,由直径的正交关系获得3组正交灭点,从而线性的求出摄像机的5个内参数。模拟图像和真实图像实验表明,文章的自标定方法有较好的灵活性和较高的鲁棒性。 相似文献
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在各种应用中,为提高机器人操作臂的绝对定位精度,标定是必要的步骤.所采用的运动学模型和误差测量方法是机器人标定关键的影响条件.本标定中仅以机器人常备的手眼视觉提供测量信息,在这里基于单目视觉的标定中,使用传统的方法除了要涉及测量系统坐标系与机器人基础坐标系间的变换,还要解决摄像机坐标系和机器人末端坐标系的手眼变换关系求解,引入的测量误差和计算误差将很大影响标定结果.本文采用距离误差定义的标定模型,可以直接避免坐标转换带来的误差.此外,针对传统DH参数的不足之处,本文采用修正的DH模型(MDH)作为机器人的运动学模型.最后采用以上两者结合的方法对A460机器人进行实际的参数标定及补偿. 相似文献
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三维测量系统应用广泛,对测量系统光源进行精确标定有利于提高三维测量系统的精度。本文通过对摄像机和所用高反射球标定,用T-S模型对近场点光源位置进行标定,用棋盘格标定主光轴,最后用得到的光源信息对平板灰度值图像进行模拟,通过与真实图像的对比验证结果准确性。 相似文献
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摄像机是一种把景物光像信号转变为电信号的装置,是制作电视节目必不可少的设备,但摄像机的价格比较昂贵,教学过程中不能做到人手一台或是对摄像机进行任意拆装。在对虚拟现实的关键技术进行研究的基础上,利用3D建模技术和虚拟现实技术制作了3D摄像机虚拟软件,它能够实现虚拟操作、虚拟拆装、在线操作考核等功能,给教学带来了极大方便。 相似文献
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相机标定是三维重构中的关键步骤,本文对在自标定下的两视图三维几何模型恢复进行研究。先采用SURF算法得到图像匹配点对,在此基础上,利用RANSAC鲁棒估计基础矩阵;然后根据Kruppa方程所推导出的二次方程自标定出相机内参数,进一步地,通过分解本质矩阵求解出相机外参数;最后,根据三角化法求得空间三维坐标值。实验结果证实,该方法具有效性和正确性,并且能够真实地再现物体的三维模型。 相似文献
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Junchao Wang Kaicong Liang Naiyin Zhang Hailong Yao Tsung-Yi Ho Lingling Sun 《Biomicrofluidics》2021,15(2)
With the development of 3D printing techniques, the application of it in microfluidic/Lab-on-a-Chip (LoC) fabrication is becoming more and more attractive. However, to achieve a satisfying printing quality of the target devices, researchers usually require quite an amount of work in calibration trials even for high-end 3D printers. To increase the calibration efficiency of the average priced printers and promote the application of 3D printing technology in the microfluidic community, this work has presented a computer vision (CV)-based method for rapid and precise 3D printing calibration with examples on cylindrical hole/post diameters of 0.2–2.4 mm and rectangular hole/post widths of 0.2–1.0 mm by a stereolithography-based 3D printer. Our method is fully automated, which contains five steps and only needs a camera at hand to provide photos for convolutional neural network recognition. The experimental results showed that our CV-based method could provide calibrated dimensions with just one print of the specific calibration ruler to meet user desire. The higher resolution of the photo provides a higher precision in calibration. Subsequently, only one more print for the target device is needed after the calibration process. Overall, this work has provided a quick and precise calibration tool for researchers to apply 3D printing in the fabrication of their microfluidic/LoC devices with average price printers. Besides, with our open source calibration software and calibration ruler design file, researchers can modify the specific setting based on customized needs and conduct calibration on any type of 3D printer. 相似文献
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2012年1月9日发射的我国首颗民用立体测图卫星“资源三号”是我国自主设计、研制和处理的精度最高的卫星。该卫星充分继承了我国资源卫星系列的平台技术,装载前后下视3台全色相机(下视相机分辨率2.1米,前后视相机分辨率3.5米)、1台多光谱相机(分辨率5.8米)、3台星敏感器和2台双频GPS接收机,实现对地三维摄影和多光谱探测,并获取相机成像时刻的高精度轨道与姿态测量数据。地面处理系统利用定期在轨几何检校成果,研究构建了“资源三号”测绘卫星高精度严密成像几何模型和有理函数模型。建立了满足测绘以及相关行业需求、与国内外成熟先进商业卫星接轨的“资源三号”影像产品体系。生产的“资源三号”影像产品无控制点平面精度达到10米,高程精度达到6米,带控制点平面精度达到3—4米,高程精度达到2—3米,处于国际同类领先水平,全面满足1∶5万和1∶2.5万比例尺的立体测图(平原、丘陵、山地和高山区)的精度要求,并可开拓研究其在1∶1万比例尺困难区测图应用的可行性。目前,“资源三号”测绘卫星在轨运行正常,卫星测绘应用成果丰硕,数据已开始全面应用于我国1∶5万基础地理信息产品生产以及更大比例尺地图的修测更新和地理国情监测,正积极服务于国土、规划、林业、农业、减灾等行业,并参与国际交流和合作。 相似文献
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针对机载航空相机补偿板自身特性所造成的故障诊断繁琐、费事、效率低等实际l『口]题,采用蚁群策略,设计出航空相机补偿板故障诊断系统;参考所建立的补偿板故障树模型,确定补偿板的最优故障诊断次序,设计了故障诊断系统的软硬件,理论分析与实践检测结果均表明所设计补偿板故障诊断系统具有快速、可靠的特点,适用于其他航空电子设备系统的故障诊断类问题的解决。 相似文献
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介绍分析电解质分析仪的工作原理、计量特性、校准标物及校准方法,为临床监护及法定计量机构开展电解质分析仪的检测工作提供了一定的理论依据。 相似文献
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The modulation transfer function (MTF) is one of the essential criteria of space optical camera. However, the traditional measurement methods of MTF are limited by precise equipment and test site. In this paper, a novel method is proposed to estimate the MTF of space optical camera via BP neural networks and Markov model. Utilizing this method, the MTF of space optical camera can be estimated only from the images taken by the camera without additional measurement equipment. The principle is to use the information extracted from known MTF images to train a BP artificial neural networks (ANN), and then use the BP ANN to estimate the MTF of space optical camera from remote images. In the meanwhile, the Markov model is used to correct the results estimated by ANN. The experiment results show that the MTF estimation average relative error at Nyquist frequency can further narrow to 5% via BP neural networks and Markov model, compared with 9% using only BP ANN. 相似文献