基于三维标定板的相机标定方法*

施佳豪,王 庆,冯悠扬

(东南大学 仪器科学与工程学院,江苏 南京 210096)

0 引 言

随着计算机视觉的不断发展,相机标定成为了一项十分重要的议题。相机标定在三维世界和相机成像平面之间建立了对应关系,以辅助处理视觉计算、三维重建、目标识别等计算机视觉问题。在某些应用领域,相机标定将直接影响视觉测量精度的高低。例如,在视觉即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)[1～3]中,相机标定的精度直接决定了相机位姿和地图点的估计的准确度,从而也会对后续的优化迭代算法产生影响。因此选用适当的相机标定方法尤其重要。

常用的相机标定算法有很多[4～6],使用最为广泛的是张氏标定方法[7]。该方法鲁棒性较好,操作简便,仅利用一块平面棋盘标定板即可完成相机的完整标定。但方法中由于标定角点均位于同一平面,使得坐标维度信息缺失,进而限制了其的标定精度。

本文在张氏标定方法的基础上,提出一种基于三维棋盘格的相机标定方法,并通过实验对比证明此种方法能提升相机标定的稳定性和准确性。

1 张氏相机标定模型与方法

1.1 针孔相机模型

相机标定过程中常用的相机模型有针孔相机模型、全向相机模型、双球相机模型等。张氏标定方法中采用的是针孔相机模型,该模型示意图如图1所示。现实世界的空间点P,经过相机光心O投影后,落在物理成像平面上,成像为P′。针孔相机模型中涉及4个坐标系:世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系[8]。……