基于标定板特征的摄像机线性标定方法研究

赵 群，杨进华

(长春理工大学 光电工程学院，长春 130022)

0 引言

机器视觉的一个主要目标是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息，并由此重建和识别物体。空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的关系由摄像机成像几何模型决定，摄像机标定就是确定这种几何模型参数的过程。几何模型参数包括内部参数和外部参数两类，摄像机内部参数是由摄像机内部几何和光学特性决定的，主要包括焦距f和主点坐标(u0，v0)，还有镜头畸变的各类畸变系数等。摄像机外部参数是指摄像机坐标系相对世界坐标系的位姿关系，包括旋转矩阵R和平移向量t。

摄像机标定方法大致可分为两大类:传统摄像机标定法和摄像机自标定法。自标定法虽然不需要空间场景的三维几何信息，仅仅利用摄像机获取的图像中的信息就可以确定摄像机的内部参数，但是需要控制摄像机做严格运动，实验要求比较高，稳定性差。传统标定法典型算法有直接线性法［1］、非线性优化法［2］、Tsai两步法［3］、Zhang的平面法［4］等。其中直接线性法由于不考虑镜头畸变，精度较低;非线性优化算法比较繁琐，速度慢，且对初值选择依赖性较大，如选择不当，很难得到正确结果;Tsai两步法和Zhang的方法均先用线性法求出部分参数，而在考虑镜头畸变中也引入了非线性优化。本文提出一种考虑了镜头畸变的线性标定法，避免了非线性优化，对主点坐标、纵横比、有效焦距、一阶径向畸变系数等5个内部参数以及旋转矩阵和平移向量的6个外部参数进行了标定。……