为实现基于投影仪和摄像机的结构光视觉系统连续扫描，需要计算投影仪投影的任意光平面与摄像机图像平面的空间位置关系，进而需要求取摄像机光心与投影仪光心之间的相对位置关系。求取摄像机的内参数，在标定板上选取四个角点作为特征点并利用摄像机内参数求取该四个特征点的外参数，从而知道四个特征点在摄像机坐标系中的坐标。利用投影仪自身参数求解特征点在投影仪坐标系中的坐标，从而计算出摄像机光心与投影仪光心之间的相对位置关系，实现结构光视觉标定。利用标定后的视觉系统，对标定板上的角点距离进行测量，最大相对误差为0.277%，表明该标定算法可以应用于基于投影仪和摄像机的结构光视觉系统。

三种标定方法的介绍与公式推导： 1.传统的两步法 2.Ma的Self-calibration 3.Lei的Self-calibration 包含背景与基本知识，实验与比较

提出了一种锂电池涂布在线测量中的线阵相机标定方法。分析了锂电池涂布生产系统,建立了基于线阵相机视觉测量系统方案;研究了线阵相机的标定技术,根据涂布生产特点和检测需求采取了单维度标定法,简化了标定方法,提高了标定精度。在此基础上,对相应的软件系统进行了开发,并应用于现场实践。实践结果表明,该标定方法满足实际生产中涂布测量需求。

车辆视频测速中常常需要标定摄像机安装高度、视场角、倾斜角等参数，而其中倾斜角的确定与更新一般采用人工方式，限制了视频测速系统的应用。针对此问题，提出了一种自适应的摄像机倾斜角标定方法，利用连续观测图像序列建立超定线性方程组，并采用最小二乘法进行求解，最后经过闭环反馈调节，可以实时得出摄像机倾斜角。实验结果表明，该方法测量较为准确，避免了传统人工测量和维护的不便，具有较好的实用性。

基于双轴位置转台的激光捷联惯组标定方法，严恭敏，秦永元，在线性输入输出条件下，建立了传感器（陀螺或加速度计）标定模型，它不仅适用于传感器坐标系与捷联惯组标定坐标系之间安装误差为

为解决路况 pan/ tilt/zoom(PTZ)摄像机内外参数实时多变 ,绝对距离难以求解的问题 ,提出了一种基于路况图像的自动化标定方法 :建立全新的路况 PTZ摄像机成像模型 ;根据图像中提取的路面点的相对距离关系 ,推导模型中各未知参数的求解方法 ,实现摄像机参数的“白盒”标定 ,并给出了自动化标定的实现方案 ;摘录实际路况试验结果 ,计算标定误差。该算法只需要路面场景图像即可实现自动标定 ,无须人为干涉和配置 ,其计算简单 ,灵活性好 ,非常符合智能交通监控系统的需求。

在基于相机的众多应用场合中,对相机内外参数与镜头畸变参数的标定是关键环节,确定其标定过程的简易操作及标定结果的精度至关重要。与面阵相机相比,线阵相机的标定过程较为复杂。介绍了适合线阵相机的成像几何模型和镜头畸变模型,总结了线阵相机标定的一般流程,归纳分析了文献中基于静态成像和动态扫描成像的标定方法,并对其特点作出了简要评价。

基于误差模型的机器人运动学参数标定方法与实验

基于摄像机标定方法的无人机位置解算

大数据-算法-非参数模型摄像机标定方法及误差分析.pdf