摄像机标定方法的比较分析

胡 松, 王道累

(上海电力学院 能源与机械工程学院, 上海 200090)

随着视觉传感器及计算机技术的飞速发展,机器视觉得到了广泛应用,如用于3D测量、3D物体重建、视觉导航、生物医学、虚拟现实等诸多领域。在计算机视觉技术中,摄像机的标定是关键的步骤之一。摄像机的标定是由两台不同位置摄像机或一台摄像机通过移动或者旋转拍摄同一个场景,并且确定场景中物体表面某点的3D几何坐标与其在图像中对应点的坐标之间的相互关系,以建立摄像机成像的几何模型,而该几何模型中的参数就是摄像机参数[1]。摄像机参数主要包括摄像机内部几何参数和反映摄像机坐标系相对于世界坐标系的三维坐标外部参数,如焦距、图像中心坐标、尺度因子和镜头畸变等属于内部参数;而旋转变量和平移变量等属于外部参数。这些参数需要通过试验和计算得到。在计算机视觉和3D重建过程中,摄像机标定是从二维图像获取3D几何信息不可或缺的环节,其精度和准确性会影响后续的工作。因此,计算机视觉领域的研究者不断地提出新的算法或方法来提高摄像机标定的精度。

目前,摄像机标定技术有很多种分类方法,主要分为传统摄像机标定方法、基于主动视觉的标定方法和自标定方法[2]。传统摄像机标定方法的优点是摄像机模型可以任意设定,标定理论清晰,标定精度高,可以适用于精度要求较高的场合,如三维重构、生物医学领域等。……