摄像机标定技术研究:亚像素角点检测与算法优化

下载需积分: 12 | PDF格式 | 2.55MB | 更新于2025-01-14 | 71 浏览量 | 26 下载量 举报
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"摄像机现场标定算法研究" 摄像机标定是计算机视觉领域中的关键技术,它涉及到将摄像机捕获的二维图像信息映射到实际三维空间的过程。这一技术在多个领域都有广泛的应用,包括测绘、自动化检测、机器人导航以及军事目标识别等。摄像机标定的目标是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),以便精确地恢复图像中点的三维位置。 首先,摄像机成像是基于不同的投影模型进行的,其中透视投影模型是最常见的选择,因为它能更真实地反映实际世界中的物体形状。在这一模型下,摄像机的成像过程涉及多个坐标系统间的转换,包括像素坐标、图像平面坐标、摄像机坐标以及世界坐标。理解这些坐标系之间的关系是标定的基础,通常需要数学描述来建立它们之间的转换公式。 其次,图像特征点的提取是标定过程中的关键步骤。Haris角点检测算法是一种常用的特征点检测方法,但它的精度受限于像素级别。为了提高精度,本文提出了一种改进的亚像素角点检测算法。这种方法基于Harris角点检测原理,通过迭代算法寻找角点邻域内图像灰度梯度变化与角点到邻域内任一点的矢量点乘为零的特性,从而获得亚像素级别的角点坐标,极大地提高了控制点坐标的精度,这对于高精度的摄像机标定至关重要。 接下来,文章深入研究了两种标定方法:Tsai的两步法和张正友的基于ZD平面靶标的方法。Tsai的两步法最初由R.Tsai在1987年提出,分为内参数标定和外参数标定两个阶段,但可能面临非线性优化的问题。而张正友的方法则引入了特定的靶标设计,减少了标定的复杂性。本文在此基础上提出了一些改进策略: 1. 共面点线性标定法:这种方法通过仅使用共面点进行标定,构建新的畸变模型,使得摄像机内外参数的求解过程可以完全线性化。这种方法避免了非线性优化的复杂性和不稳定性,并解决了其他线性方法中内参数标定的局限性。 2. 基于张正友算法引入切向畸变:首先,通过图像中心附近的点估计摄像机参数的初始值,因为这些点的畸变较小,所以可以得到较为准确的初始值。然后,利用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘优化算法对这些初始值进行精细调整,进一步提高标定精度。 实验结果显示,这些改进后的算法在标定精度上优于传统的Tsai两步法和张正友方法。 关键词:摄像机标定;Levenberg-Marquardt算法;亚像素角点检测 哈尔滨工业大学硕士研究生学位论文 摄像机现场标定算法的研究涵盖了摄像机成像理论、特征点检测以及多种标定方法的改进。通过深入研究这些方面,可以提高标定的效率和精度,为实际应用提供更为可靠的视觉信息。

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