基于有理函数式镜头畸变模型的摄像机标定

被引:11
作者
黄军辉
王昭
薛琦
高建民
机构
[1] 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
关键词
视觉光学; 标定; 有理函数式; 畸变;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
摄像机成像模型是决定视觉测量精度的关键因素之一。随着视觉测量精度的要求越来越高,提高摄像机模型和标定的精度是解决该问题的主要手段。将一种新的有理函数式镜头畸变修正模型引入到摄像机的成像建模中,以更好地修正镜头畸变引起的误差,从而提高摄像机成像模型的精度;并提出一种两步求解以及分步迭代优化的方法精确求解成像模型中各参数,以解决有理函数式畸变模型参数无法直接求解的问题。实验结果表明,基于新畸变修正模型的摄像机成像模型比常规畸变修正模型的标定精度有显著的提高,并且新模型对大误差的控制更有效,从而可整体提高视觉测量的精度。
引用
收藏
页码:170 / 176
页数:7
相关论文
共 6 条
[1]   激光再制造机器人待加工零件形貌三维重建 [J].
张海明 ;
杨洗陈 ;
高贵 .
中国激光, 2010, 37 (11) :2937-2944
[2]   基于共面点直接线性变换的摄像机畸变校正 [J].
葛宝臻 ;
李晓洁 ;
邱实 .
中国激光, 2010, 37 (02) :488-494
[3]   基于球面透视投影约束的全景环形透镜畸变校正 [J].
肖潇 ;
杨国光 ;
白剑 .
光学学报, 2008, (04) :675-680
[4]   机器视觉中的微分测距方法研究 [J].
阳庆国 ;
刘立人 ;
郎海涛 ;
朱勇建 ;
鲁伟 .
激光与光电子学进展, 2006, (04) :56-59
[5]   Straight lines have to be straight [J].
Devernay F. ;
Faugeras O. .
Machine Vision and Applications, 2001, 13 (1) :14-24
[6]   ALTERNATIVE MODELS FOR FISH-EYE LENSES [J].
BASU, A ;
LICARDIE, S .
PATTERN RECOGNITION LETTERS, 1995, 16 (04) :433-441