攝像機標定多視點校正算法.pdf

攝像機標定是從物體的二維平面圖像中獲取三維信息的關鍵步驟，并且也是攝影測量和計算機視覺的經典問題，攝像機標定結果的好壞直接決定著三維重建結果的好壞。所以，研究攝像機的標定算法具有重要的理論意義和實用價值。攝像機標定方法根據標定方式的不同可分為傳統標定方法，基于主動視覺的標定方法和自標定方法。傳統標定方法是利用已知標定物的結構信息，通過計算三維空間點與二維圖像點之間的對應關系進行標定；基于主動視覺的標定方法是已知攝像機的某些運動信息；自標定方法是不需要標定物，僅依靠多幅圖像之間的對應關系進行標定。攝像機模型分為線性模型和非線性模型，在非線性模型中存在著鏡頭畸變。這兩種模型的成像過程中用到了四種參考坐標系，它們是定量描述攝像機成像過程的基礎。計算機視覺在發展過程中出現了多種攝像機標定技術，在總結、分析這些技術的基礎上，介紹了一種新的非常高效的攝像機標定算法——攝像機標定多視點校正算法。攝像機標定多視點校正算法利用一種規則的黑白棋盤狀網格作為標定物，從任意的視點對其進行亞像素級特征提取，并將這些特征映射到無畸變和校正圖像的相應點來估計攝像機的內部參數和外部參數，而這些無畸變和校正圖像是由一個與該攝像機具有相同焦距、無任何鏡頭畸變和角度偏差的理想攝像機產生的。多視點校正算法作為一個非線性最小二乘優化問題，它的二次成本函數表示了剩余登記誤差降低到最小程度。多視點校正算法的計算精度，是利用帶有鏡頭畸變的攝像機拍攝的一組不同視點的實際圖像和由這些實際圖像的合成圖像兩個方面進行實驗測試的，最后通過比較圖像獲得的投影誤差與合成圖像獲得的剩余登記誤差的結果，證實了多視點校正算法有較高的精度和魯棒性。攝像機標定多視點校正算法利用圖像校正來計算所有內部參數和外部參數的理念比較先進，同時每個視點的外部參數和攝像機焦距都是從相關的矩陣系數中計算出來的，并且計算得到的像素寬高比作為建立三維旋轉角度上的零交叉，這一過程在計算機視覺領域是非常具有吸引力。