RU2610137C1 - Способ калибровки видеосистемы для контроля объектов на плоской площадке - Google Patents

Способ калибровки видеосистемы для контроля объектов на плоской площадке Download PDF

Info

Publication number
RU2610137C1
RU2610137C1 RU2016114012A RU2016114012A RU2610137C1 RU 2610137 C1 RU2610137 C1 RU 2610137C1 RU 2016114012 A RU2016114012 A RU 2016114012A RU 2016114012 A RU2016114012 A RU 2016114012A RU 2610137 C1 RU2610137 C1 RU 2610137C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
points
cameras
camera
objects
Prior art date
Application number
RU2016114012A
Other languages
English (en)
Inventor
Александр Владиславович Мартынов
Евгений Николаевич Хохлов
Мария Геннадьевна Серикова
Антон Валерьевич Пантюшин
Original Assignee
Общество с ограниченной ответственностью "ТрекИТ"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Общество с ограниченной ответственностью "ТрекИТ" filed Critical Общество с ограниченной ответственностью "ТрекИТ"
Priority to RU2016114012A priority Critical patent/RU2610137C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2610137C1 publication Critical patent/RU2610137C1/ru

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60Control of cameras or camera modules
    • H04N23/62Control of parameters via user interfaces
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N17/00Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
    • H04N17/002Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details for television cameras
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00Details of television systems
    • H04N5/14Picture signal circuitry for video frequency region
    • H04N5/20Circuitry for controlling amplitude response
    • H04N5/205Circuitry for controlling amplitude response for correcting amplitude versus frequency characteristic
    • H04N5/208Circuitry for controlling amplitude response for correcting amplitude versus frequency characteristic for compensating for attenuation of high frequency components, e.g. crispening, aperture distortion correction

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области видеоизмерительной техники для построения стационарных измерительных видеосистем для слежения за событиями. Техническим результатом является создание простого способа калибровки видеосистем с фиксированным фокусным расстоянием и варифокальных видеосистем перестраиваемой конфигурации без предварительной расстановки и измерения взаимного расположения калибровочных марок. Предложен способ калибровки видеосистемы для контроля объектов на плоской площадке, включающий: сканирование эталонных объектов в пространстве предметов каждой камерой, измерение положения точек изображения объекта для каждого эталонного объекта на отсканированных кадрах, определение внутренних параметров камер, исправление нелинейных искажений в изображении на кадрах камер посредством применения соответствующих внутренних параметров камер, определение матрицы пересчета изображений, полученных камерами, в пространство предметов. Для измеренных точек изображения эталонного объекта определяют аппроксимирующую прямую, а для определения внутренних параметров камер минимизируют суммарное абсолютное отклонение положения измеренных точек изображения эталонного объекта от аппроксимирующей прямой, определяют взаимное положение элементов площадки посредством обработки ее изображения. Далее определяют матрицы пересчета координат на изображениях, полученных камерами, в пространство предметов путем сопоставления положения не менее четырех точек, относящихся к элементам площадки, и соответствующих им точек на изображениях, полученных каждой из камер, после исправления присутствующих на них нелинейных искажений. 3 ил.

Description

Изобретение относится к области видеоизмерительной техники и может быть использовано для построения стационарных измерительных видеосистем (положение системы и внутренние параметры системы не изменяются во время съемки матча) для слежения за событиями, происходящими на плоской площадке.
Из уровня техники (US 9007463 B2, опубл. 14.04.2015) известен способ автоматизированного слежения за участниками спортивного события на игровом поле и их идентификация посредством обработки видеозаписи спортивного события, из которого известен способ калибровки видеосистемы для контроля объектов на плоской площадке, содержащей по меньшей мере одну камеру. Способ включает определение внутренних (отношение фокусного расстояния объектива к размеру пикселя, коэффициенты дисторсии, центр дисторсии) и внешних параметров (углы поворота и величина линейного смещения) камер видеосистемы посредством обработки нескольких кадров, содержащих изображение калибровочных марок в различных ракурсах. В ходе обработки полученных кадров определяют положения изображений марок. Подбирают внутренние и внешние параметры камер таким образом, чтобы априорно известные координаты калибровочных марок, спроецированные через подобранные параметры камер, имели минимальное отклонение от координат соответствующих изображений марок на полученных кадрах.
Приведенный способ калибровки имеет ряд существенных недостатков, заключающихся в том, что:
- для варифокальных видеосистем перестраиваимой конфигурации такая методика оказывается трудноприменима в полевых условиях работы. При перефокусировке и изменении взаимного положения требуется повторная калибровка с использованием набора из значительного числа марок с высокой пространственной стабильностью, покрывающего весь объем калибрируемого пространства. Для достижения наиболее точных результатов необходимо, с одной стороны, обеспечить как можно большее покрытие кадра изображениями калибровочных марок (чем выше разрешение кадра, тем выше точность определения положения изображений марок), а с другой стороны, все калибровочные марки набора в процессе калибровки должны находиться на том же расстоянии от камер видеосистемы, на котором расположены объекты контроля. Одним из решений является нанесение калибровочных марок с известным взаимным положением на поверхность самой площадки. Но такой способ оказывается чрезмерно трудоемким при возрастании требований к точности калибровки, а значит, к количеству калибровочных марок на площадке.
- приведенный способ калибровки требует трудоемкой подготовки, особенно если в качестве калибровочных марок используются элементы разметки площадки. Положение координат калибровочных марок должно быть априорно измерено с высокой точностью, что не всегда реализуемо, поскольку доступ на площадку для проведения измерений может быть ограничен. При этом погрешность нанесения разметки на поверхность площадки может быть довольно велика, т.к. обычно строго не регламентируется.
Таким образом, калибровка по указанной методике требует трудоемкой подготовки и трудноприменима для калибровки видеосистем перестраиваемой конфигурации в полевых условиях.
Поэтому задачей настоящего изобретения является разработка нового способа калибровки видеосистемы, который применим как для видеосистем с фиксированным фокусным расстоянием, так и для варифокальных видеосистем перестраиваемой конфигурации и не требует предварительной расстановки и измерения взаимного расположения калибровочных марок, т.е. прост в применении и не требует трудоемкой подготовки.
Поставленная задача решена за счет того, что в способе калибровки видеосистемы для контроля объектов на плоской площадке, включающем сканирование эталонных объектов в пространстве предметов каждой камерой видеосистемы таким образом, чтобы каждый отсканированный кадр содержал изображение по меньшей мере одного эталонного объекта, измерение положения точек изображения объекта для каждого эталонного объекта на отсканированных кадрах, определение внутренних параметров каждой камеры, при которых суммарное отклонение измеренных точек от их расчетного положения для всех отсканированных одной камерой кадров было минимальным, исправление нелинейных искажений в изображении на кадрах с каждой камеры посредством применения соответствующих внутренних параметров камеры, определение матрицы пересчета изображений, полученных камерами видеосистемы, в пространство предметов, согласно настоящему изобретению в качестве эталонного объекта в пространстве предметов выбирают прямолинейный объект, изображение которого находится на наименьшем расстоянии от центра кадра и имеет максимальную протяженность до периферии кадра, для измеренных точек изображения эталонного объекта определяют аппроксимирующую прямую, проведенную через по меньшей мере две измеренные точки изображения объекта, наиболее близко расположенные к центру кадра, для определения внутренних параметров каждой камеры минимизируют суммарное абсолютное отклонение положения измеренных точек изображения эталонного объекта от аппроксимирующей прямой, определяют взаимное положение элементов площадки посредством обработки ее изображения, определение матриц пересчета координат на изображениях, полученных камерами видеосистемы, в пространство предметов путем сопоставления положения не менее четырех точек, относящихся к элементам площадки, и соответствующих им точек на изображениях, полученных каждой из камер видеосистемы, после исправления присутствующих на них нелинейных искажений.
Заявителем проведен патентный поиск по данной теме и заявляемая совокупность существенных признаков не выявлена.
Сущность изобретения поясняется чертежами и нижеследующим описанием.
На Фиг. 1 показано изображение плоской площадки (например, игровое поле), искаженное дисторсией оптической системы.
На Фиг. 2 показана последовательность кадров площадки, содержащей в центре изображение прямолинейного объекта.
На Фиг. 3 показано определение поля зрения камеры видеосистемы относительно площадки.
Способ осуществляют следующим образом (Фиг. 1-3).
На первом этапе производят определение внутренних параметров каждой из камер видеосистемы для устранения нелинейных искажений в изображении площадки. На Фиг. 1 показано отклонение 1 прямого бортика игрового поля от прямой, вследствие нелинейных искажений объектива (дисторсия), и обозначен центр 2 кадра. Для этого фиксируют конфигурацию камер видеосистемы так, чтобы их внутренние параметры (фокусное расстояние, диафрагменное число и т.п.) оставались неизменными на всем протяжении процедуры калибровки, при этом изображение площадки было максимально четким на всей площади кадра. Взаимное расположение камер, их количество и положение относительно площадки зависят от конфигурации площадки, дистанции до нее и угла съемки. Для обработки кадров, полученных с камер видеосистемы, и выполнения необходимых алгоритмических процедур калибровки может быть использован компьютер с запоминающим устройством для хранения данных и соответствующим программным обеспечением, соединенный с камерами видеосистемы посредством линий связи с достаточной пропускной способностью для обмена изображениями необходимого разрешения и управления режимом захвата кадров. Конкретная конфигурация программного и аппаратного обеспечения, а также их архитектура могут отличаться от описанных выше с сохранением возможности управления режимами работы камер, съема кадров, их сохранения и обработки в соответствии со способом, раскрываемым в настоящем изобретении.
После фиксации внутренних параметров камер видеосистемы посредством ряда линейных смещений и разворотов камер относительно площадки производят сканирование прямолинейных элементов 3 разметки каждой из камер видеосистемы (Фиг. 2). В результате такого сканирования получают набор кадров, на каждом из которых есть как минимум одно изображение прямой линии 3, проходящей через центр 2 кадра и периферию кадра. В качестве таких линий при съемке, например, хоккейного матча могут быть выбраны изображения синих линий, отделяющих зоны защиты и нападения от центральной зоны и/или изображение прямолинейной части желтой отбойной планки.
Для изображения каждого прямолинейного объекта, удовлетворяющих описанным выше условиям, на отсканированных кадрах измеряют положение точек изображения, принадлежащих одной линии в пространстве предметов. Измерения могут быть получены посредством ручного выделения необходимого количества точек на изображениях оператором или посредством автоматизированного их выделения на базе алгоритмов распознавания изображений. Минимально необходимое количество точек - три, причем, по меньшей мере, две из них должны находиться на наименьшем и остальные на наибольшем расстоянии от центра 2 кадра.
Для каждой такой линии находят аппроксимирующую прямую, проведенную, по меньшей мере, через две измеренные точки ее изображения, наиболее близко расположенные к центру 2 кадра.
Определяют суммарное абсолютное отклонение измеренных точек от соответствующей аппроксимирующей прямой. Посредством применения, например, алгоритмов оптимизации подбирают такие внутренние параметры камеры (общие для всех отсканированных одной видеокамерой кадров), чтобы суммарное отклонение измеренных точек от соответствующих им аппроксимирующих линий для всех отсканированных одной камерой кадров было минимальным.
Для подбора внутренних параметров камеры и исправления дисторсии может быть использована, например, известная математическая модель [Описание параметров калибровки. Внутренние параметры камеры (модель камеры). http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/htmls/parameters.html].
Измеренные координаты точек приводят в единичную плоскость:
Figure 00000001
,
где x1, y1 - абсциссы и ординаты точек в единичной плоскости соответственно, cx, cy - абсцисса и ордината центра дисторсии, ƒx, ƒy - отношение фокусного расстояния к размеру пикселя вдоль x и y соответственно.
Затем определяют величину искажений, вызванных радиальной и тангенсальной составляющими дисторсии, например, по следующим формулам [Описание параметров калибровки. Внутренние параметры камеры (модель камеры). http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/htmls/parameters.html]:
Figure 00000002
,
где kr - искажение, вызванное радиальной составляющей дисторсии,
Figure 00000003
- квадрат расстояния от центра дисторсии до каждой из точек в единичной плоскости, k1, k2, k3 - коэффициенты радиальной дисторсии.
Figure 00000004
где tx, ty - искажение абсциссы и ординаты точек в единичной плоскости, вызванное тангенсальной составляющей дисторсии.
Устраняют искажения, вызванные дисторсией, например, по соотношению:
Figure 00000005
где
Figure 00000006
- абсциссы и ординаты точек в единичной плоскости с исправленными искажениями.
Возвращают исправленные координаты из единичной плоскости в плоскость изображения:
Figure 00000007
.
Следует отметить, что поскольку модель дисторсии предполагает внесение искажений в единичной плоскости, то отношение фокусного расстояния к размеру пикселя ƒx, ƒy может быть выбрано произвольным, но близким к действительному.
В известном способе (US 9007463 B2) для подбора внутренних параметров камеры в качестве метрики для минимизации служит ошибка репроецирования калибровочных марок (калибровочной сетки). Т.е. координаты калибровочной сетки, известные в пространстве предметов, с высокой точностью проецируются в плоскость кадра через подбираемые внутренние и внешние параметры камеры. К внутренним параметрам относится отношение фокусного расстояния, центр и коэффициенты дисторсии, к внешним - положение камеры относительно системы координат, в которой измерены известные координаты калибровочной сетки в пространстве предметов.
В раскрываемом изобретении при подборе внутренних параметров камеры внешние ее параметры не участвуют, поскольку шаблон из пространства предметов в пространство изображений не проецируют. Метрика никаким образом не связана с координатами объектов в пространстве предметов. Все вычисления проводятся только в пространстве изображений (модель существует только в этом пространстве). В качестве минимизирующей метрики здесь выступает отклонение изображения заведомо прямолинейного объекта от прямой, поскольку это отклонение (нелинейность в изображении объекта) вызвано наличием дисторсии изображающего объектива. В качестве модели используют прямую, проведенную через точки, наиболее близкие к центру кадра, т.к. в зоне, в которой влияние дисторсии пренебрежимо мало и построенная прямая является наиболее достоверной (наиболее приближена к положению, в котором находилось бы изображение прямолинейного объекта, если бы дисторсия объектива отсутствовала).
Исправляют нелинейные искажения в изображении площадки для всех кадров посредством найденных для соответствующих камер внутренних параметров.
Задачей второго этапа калибровки является определение коэффициентов пересчета системы координат, связанной с плоской площадкой и системами координат каждой из камер видеосистемы (Фиг. 3), т.е. определение матриц пересчета координат на изображениях, полученных камерами видеосистемы, в пространство предметов.
Для этого сначала получают панорамный снимок 4 площадки, путем сканирования поверхности плоской площадки по меньшей мере одной камерой, исправления нелинейных искажений полученных кадров и последующего соединения отсканированных кадров в единую панораму площадки.
Далее определяют взаимное положение элементов площадки посредством обработки ее изображения.
Несмотря на то, что расположение элементов разметки площадки без проведения дополнительных измерений обычно неизвестно, среди отдельных элементов разметки могут быть такие элементы, конфигурация которых строго регламентирована правилами использования площадки. Например, к таким элементам можно отнести ширину ворот и размеры штрафной площадки на футбольном поле, размеры ворот и конфигурацию точек вбрасывания на хоккейной площадке и т.д.
Посредством обработки изображений определяют координаты изображений известных элементов разметки на панорамном снимке 4 и определяют такое преобразование системы координат панорамного снимка 4, которое преобразует координаты элементов на панорамном снимке 4 в систему координат, связанную с плоской площадкой. Для этого на основе алгоритмов оптимизации минимизируют абсолютное отклонение размеров известных элементов разметки от размеров их изображений на панорамном снимке 4, полученных после преобразования. Таким образом, определяют, например, матрицу томографии, которая обеспечивает пересчет координат площадки на панорамном снимке 4 таким образом, чтобы регламентированный размер элементов разметки в пространстве предметов совпадал с их размерами на изображении с точностью до масштабного множителя S, а следовательно, и взаимное положение элементов площадки становится известным.
Далее жестко фиксируют взаимное положение камер видеосистемы относительно друг друга и их положение относительно площадки. Зафиксированное положение должно при этом соответствовать положению видеосистемы, необходимому для съемки событий на плоской площадке в рабочем положении.
Измеряют положение не менее четырех точек 6 на панорамном изображении площадки и соответствующих им точек 6 на изображениях 7 площадки, полученных каждой из камер системы (после исправления присутствующих на них нелинейных искажений). Точки на панорамном изображении пересчитывают в систему координат площадки посредством найденной матрицы томографии и масштабного множителя S. Для каждой камеры определяют матрицу томографии, связывающую пересчитанные точки панорамного изображения и точки на изображении соответствующей камеры. Полученные таким образом матрицы томографии определяют внешние параметры камер, а именно их положение в системе координат площадки (мировая система координат) через пересчет координат на изображениях, полученных камерами видеосистемы, в пространство предметов.
В случае изменения взаимного расположения камер видеосистемы или изменения положения видеосистемы относительно мировой системы координат достаточно найти новые соответствия между точками на кадрах с камер в новом положении и панорамным кадром, после чего повторить расчет матриц томографии отдельных камер. Поиск таких соответствий может быть произволен как в ручном, так и в автоматическом режиме программным обеспечением, установленном на обрабатывающем компьютере.
В результате применения заявляемого способа удается оценить фокусное расстояние, центр поля зрения, коэффициенты дисторсии, а также коэффициенты томографии камер. После чего откалиброванная видеосистема готова к осуществлению контроля положения объектов на площадке.
Таким образом, описанный способ калибровки не требует проведения трудоемких операций по предварительным замерам площадки нанесенной на нее разметки, не требует расстановки специальных калибровочных маркеров на плоскую площадку и обеспечивает удобный способ калибровки, в том числе варифокальных видеосистем с перестраиваемой конфигурацией.

Claims (1)

  1. Способ калибровки видеосистемы для контроля объектов на плоской площадке, включающий сканирование эталонных объектов в пространстве предметов каждой камерой видеосистемы таким образом, чтобы каждый отсканированный кадр содержал изображение по меньшей мере одного эталонного объекта, измерение положения точек изображения объекта для каждого эталонного объекта на отсканированных кадрах, определение внутренних параметров каждой камеры, при которых суммарное отклонение измеренных точек от их расчетного положения для всех отсканированных одной камерой кадров было минимальным, исправление нелинейных искажений в изображении на кадрах с каждой камеры посредством применения соответствующих внутренних параметров камеры, определение матрицы пересчета изображений, полученных камерами видеосистемы, в пространство предметов, отличающийся тем, что в качестве эталонного объекта в пространстве предметов выбирают прямолинейный объект, изображение которого находится на наименьшем расстоянии от центра кадра и имеет максимальную протяженность до периферии кадра, для измеренных точек изображения эталонного объекта определяют аппроксимирующую прямую, проведенную через по меньшей мере две измеренные точки изображения объекта, наиболее близко расположенные к центру кадра, для определения внутренних параметров каждой камеры минимизируют суммарное абсолютное отклонение положения измеренных точек изображения эталонного объекта от аппроксимирующей прямой, определяют взаимное положение элементов площадки посредством обработки ее изображения, определение матриц пересчета координат на изображениях, полученных камерами видеосистемы, в пространство предметов путем сопоставления положения не менее четырех точек, относящихся к элементам площадки, и соответствующих им точек на изображениях, полученных каждой из камер видеосистемы, после исправления присутствующих на них нелинейных искажений.
RU2016114012A 2016-04-11 2016-04-11 Способ калибровки видеосистемы для контроля объектов на плоской площадке RU2610137C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016114012A RU2610137C1 (ru) 2016-04-11 2016-04-11 Способ калибровки видеосистемы для контроля объектов на плоской площадке

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016114012A RU2610137C1 (ru) 2016-04-11 2016-04-11 Способ калибровки видеосистемы для контроля объектов на плоской площадке

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2610137C1 true RU2610137C1 (ru) 2017-02-08

Family

ID=58457343

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016114012A RU2610137C1 (ru) 2016-04-11 2016-04-11 Способ калибровки видеосистемы для контроля объектов на плоской площадке

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2610137C1 (ru)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111445534A (zh) * 2020-04-03 2020-07-24 北京四维智联科技有限公司 一种用于全自动泊车的相机高精度自动标定方法及装置
RU2762201C1 (ru) * 2021-02-12 2021-12-16 Общество с ограниченной ответственностью "Научно-производственное предприятие "ИТЭЛМА" (ООО "НПП "ИТЭЛМА") Способ калибровки камеры, установленной за лобовым стеклом на автомобиле
RU2792936C1 (ru) * 2022-02-17 2023-03-28 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина" Способ динамической калибровки камеры, установленной на автомобиле и направленной по ходу его движения

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005099423A2 (en) * 2004-04-16 2005-10-27 Aman James A Automatic event videoing, tracking and content generation system
US20060181610A1 (en) * 2003-07-14 2006-08-17 Stefan Carlsson Method and device for generating wide image sequences
RU2289111C2 (ru) * 2004-02-16 2006-12-10 Курский государственный технический университет Способ адаптивной калибровки радиальной дисторсии оптической подсистемы системы технического зрения
RU2295109C2 (ru) * 2005-05-16 2007-03-10 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Восточно-Сибирский государственный технологический университет Способ калибровки цифровой видеокамеры для адаптивного процесса намотки
US20130141525A1 (en) * 2011-12-01 2013-06-06 Sony Corporation Image processing system and method
US9007463B2 (en) * 2010-12-22 2015-04-14 Sportsvision, Inc. Video tracking of baseball players which identifies merged participants based on participant roles

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060181610A1 (en) * 2003-07-14 2006-08-17 Stefan Carlsson Method and device for generating wide image sequences
RU2289111C2 (ru) * 2004-02-16 2006-12-10 Курский государственный технический университет Способ адаптивной калибровки радиальной дисторсии оптической подсистемы системы технического зрения
WO2005099423A2 (en) * 2004-04-16 2005-10-27 Aman James A Automatic event videoing, tracking and content generation system
RU2295109C2 (ru) * 2005-05-16 2007-03-10 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Восточно-Сибирский государственный технологический университет Способ калибровки цифровой видеокамеры для адаптивного процесса намотки
US9007463B2 (en) * 2010-12-22 2015-04-14 Sportsvision, Inc. Video tracking of baseball players which identifies merged participants based on participant roles
US20130141525A1 (en) * 2011-12-01 2013-06-06 Sony Corporation Image processing system and method

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Форсайт Д.А., Понс Ж., Компьютерное зрение. Современный подход, Издательский дом Вильямс, 2004, раздел 2-3, 10. *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111445534A (zh) * 2020-04-03 2020-07-24 北京四维智联科技有限公司 一种用于全自动泊车的相机高精度自动标定方法及装置
CN111445534B (zh) * 2020-04-03 2023-04-21 北京四维智联科技有限公司 一种用于全自动泊车的相机高精度自动标定方法及装置
RU2762201C1 (ru) * 2021-02-12 2021-12-16 Общество с ограниченной ответственностью "Научно-производственное предприятие "ИТЭЛМА" (ООО "НПП "ИТЭЛМА") Способ калибровки камеры, установленной за лобовым стеклом на автомобиле
RU2792936C1 (ru) * 2022-02-17 2023-03-28 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина" Способ динамической калибровки камеры, установленной на автомобиле и направленной по ходу его движения

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106504290B (zh) 一种高精度的摄像机动态标定方法
US10417750B2 (en) Image processing method, device and photographic apparatus
CN107270810B (zh) 多方位投影的投影仪标定方法及装置
US20110026014A1 (en) Methods and systems for calibrating an adjustable lens
CN110099267A (zh) 梯形校正系统、方法以及投影仪
US7349580B2 (en) Apparatus and method for calibrating zoom lens
JP5911296B2 (ja) 画像処理装置、撮像装置、顕微鏡システム、画像処理方法、及び画像処理プログラム
SG191452A1 (en) Automatic calibration method and apparatus
CN106595700A (zh) 基于三点坐标测量的靶道空间基准标定方法
CN102768762A (zh) 一种针对盾构隧道病害数字照相检测的数码相机标定方法及其装置
CN111445537B (zh) 一种摄像机的标定方法及系统
US8428393B2 (en) System and method of non-linear grid fitting and coordinate system mapping
RU2610137C1 (ru) Способ калибровки видеосистемы для контроля объектов на плоской площадке
TWI468658B (zh) 鏡頭檢測裝置及方法
CN109714530A (zh) 一种航空相机图像调焦方法
CN113658270B (zh) 基于工件孔心的多目视觉标定的方法、装置、介质及系统
WO2009141403A1 (en) Correction of optical lateral chromatic aberration in digital imaging systems
CN108917722A (zh) 植被覆盖度计算方法及装置
JP2008298589A (ja) 位置検出装置及び位置検出方法
JPH04172213A (ja) 三次元形状測定装置の校正方法
CN116883465A (zh) 一种多光谱植物表型三维成像方法、系统及装置
RU2692970C2 (ru) Способ калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения
TWI712817B (zh) 在計量工具中藉由影像分級之直接聚焦
JP2006010613A (ja) 画像の歪み補正方法
US20220398778A1 (en) Lens calibration method for digital imaging apparatus

Legal Events

Date Code Title Description
PC41 Official registration of the transfer of exclusive right

Effective date: 20180410

MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20200412