基于双LCD的相机标定模型及其精度分析

基于单个纯平液晶显示器(LCD)的相机标定方法存在控制范围较小、无深度信息等不足。若能利用两个或多个LCD扩宽控制范围,增加深度信息,则可以提高标定的精度并拓宽其适用范围。通过双LCD相机标定数学模型推导、单双LCD相机标定精度和实际测量精度比较几个方面说明基于双LCD的相机标定算法的可行性。     

基于LCD的相机标定精度及其误差分析

针对纯平液晶显示器(LCD)自身尺寸较小的问题,提出了新的标定影像拍摄方法.实验结果说明,该方法是有效可行的.另外,通过多组模拟数据和实际数据的分析说明,LCD相机的标定结果存在明显的系统误差,而借助逐步回归分析等方法则验证了这种系统误差主要来源于LCD自身的不平性,并且得出了定性和定量的结果.     

基于LCD平面格网和有限元内插模型的相机标定

提出了一种全自动、基于纯平液晶显示器（LCD）面格网、非参数畸变差和有限元内插模型的相机标定方法。由于相机内参数自身，以及内参数与绕LCD屏幕垂轴旋转的旋转角之间严重相关，特别引入了另外两类条件方程，使得参数之间的相关性得到削弱。实验证明了该方法的可行性，并且其精度高于一般的基于参数畸变差的标定方法。     

基于LCD和二维DLT的相机标定方法

近年来,三维目标建模一直是计算机视觉及摄影测量领域的研究热点,数码相机技术的发展使得普通数码相机在摄影测量领域的应用越来越广泛,相机（或摄像机）标定成为一项关键技术。本文提出了一种基于液晶显示器（LCD）的相机标定新方法,详细论述了其标定过程和标定理论。并通过实验证明了该方法的可行性。     

基于抗差岭估计的相机标定方法

数字工业摄影测量中,十参数模型是目前应用最广泛的相机畸变模型,但也存在过度参数化问题。相机标定以像点坐标为观测值,当标定模型同时受到复共线和观测异常的影响时,相机标定结果也会受到影响。为提高相机标定精度,提出基于抗差岭估计的相机标定方法,该方法不仅可以改善模型中由于过度参数化导致的复共线问题,而且可以有效抵制观测值异常的影响,提高相机参数求解精度。     

基于影像序列的相机分步自动标定方法

相机的自动标定是计算机视觉中根据影像序列进行场景欧氏重建的关键问题。在引入计算机视觉几何中若干基本概念的基础上,讨论了基于影像序列分步进行相机自动标定的基本原理,推导了该自动标定方法的实用计算公式,提出了采用牛顿迭代法进行参数答解的方法。同时,首次提出了一种三像标准投影矩阵组向同一参考系投影矩阵的线性转换算法。实验结果表明,所述的基于影像序列的相机自动标定方法是正确有效的。     

基于影像序列的相机分步自动标定方法

相机的自动标定是计算机视觉中根据影像序列进行场景欧氏重建的关键问题.在引入计算机视觉几何中若干基本概念的基础上,讨论了基于影像序列分步进行相机自动标定的基本原理,推导了该自动标定方法的实用计算公式,提出了采用牛顿迭代法进行参数答解的方法.同时,首次提出了一种三像标准投影矩阵组向同一参考系投影矩阵的线性转换算法.实验结果表明,所述的基于影像序列的相机自动标定方法是正确有效的.     

一种稳健估计的无人机机载相机标定法

针对无人机机载相机参数需频繁地高精度标定问题,为满足不同条件下以及航测的需要,提出利用稳健估计平差法参与相机标定的方法.该方法根据相机针孔成像原理,利用线性和非线性的Tsai两步标定法,以及从Robust原理导出的选择权迭代法,逐步消弱特征点定位粗差对内参数估计的影响,以实现高精度相机标定.以无人机机载相机Cannon EOS 5D MarkⅡ进行标定试验,并采用9×9棋盘格LCD(纯平液晶显示器)作为标定模板.结果表明,该方法可获取较高的标定精度,且比等权最小二乘法参数估计更优,对于无人机机载相机标定具有一定的实用性.     

利用线性变换和后方交会的月球车相机标定

针对现有月球车立体相机的标定算法存在的不足,该文提出了一种基于三维直接线性变换(DLT)和多像后方交会对月球车立体相机标定的方法:利用三维DLT算法解算出标定参数的初始值,然后将初值代入多像后方交会算法进行迭代,从而解出相机参数的精确值。最后利用不同类型和焦距值的镜头模拟月球车上安装的三种立体相机开展标定试验,结果表明该方法具有很高的精度和稳定性,能够用于对月球车的立体相机标定。     

基于岭估计的相机标定方法

相机内外参数标定是摄影测量的一个关键问题,相机参数的选取又是决定相机标定质量的重要因素,且不同等级的相机其参数的选择往往很难确定,常导致所选取的参数之间存在相关性,影响相机标定质量。相机参数间的相关性一般可以通过验后未知数之间的相关系数矩阵发现,提出了基于岭估计的相机标定方法,利用本方法可以提高参数求解精度。