摄像机标定在计算机视觉中的关键作用

"摄像机标定是计算机视觉领域中的关键步骤，目的是确定摄像机的几何和光学参数，以便从二维图像推断出三维世界的几何信息。标定精度直接影响到计算机视觉系统的整体性能。摄像机标定可以分为传统标定和自标定两大类，前者依赖于已知标定物，后者则利用图像之间的对应关系自我校准。同时，标定方法还可以依据所用模型分为线性和非线性，线性模型简单快速，但可能忽略镜头畸变。" 计算机视觉中的图片处理涉及到一个重要环节——摄像机标定。这个过程旨在确定摄像机的内在参数（如焦距、主点位置）和外在参数（如摄像机的位置和姿态），这些参数是将图像上的像素坐标映射到真实世界坐标的关键。摄像机的成像几何模型通常基于针孔模型，但实际的成像过程会受到镜头畸变等多种非线性因素的影响。 传统的摄像机标定方法通常需要一个已知几何形状的标定板，比如棋盘格图案，通过捕捉标定板在不同视角下的图像，然后进行图像处理和数学优化来估计参数。这些方法包括最优化算法、透视变换矩阵法、两步法（考虑畸变补偿）和双平面标定法等。这种方法适用于需要高精度的应用，但需要人工设置和操作标定板。 另一方面，摄像机自标定则无需外部标定物，而是利用摄像机自身的运动或者图像间的对应关系来估计参数。例如，基于平移或旋转运动的自标定技术，本质矩阵和基本矩阵，直线对应关系，以及灭点和透视投影方法。自标定方法灵活性高，但参数估计的稳定性较低，适用于精度要求不高或动态环境的应用。 线性模型的摄像机标定简化了问题，适合快速计算，但可能忽视了镜头的非线性畸变效应，导致标定结果的精度下降。因此，在需要更精确结果的场景中，非线性模型（考虑镜头畸变）的标定方法更被青睐，尽管它们通常计算复杂度更高。 摄像机标定是计算机视觉系统的基础，其方法选择应根据应用需求的精度、实时性以及可操作性来确定。随着技术的发展，研究将继续集中在如何提高标定的效率和准确性，特别是在自动化和无人系统等领域的实际应用中。