提高平面测量精度：分块摄像机内外参数标定法

本文主要探讨了一种创新的摄像机内外参数标定方法，针对平面图像测量中常见的问题——外参数标定误差较大和测量精度较低，提出了一种基于分块技术的解决方案。这种方法首先将图像平面划分为多个独立的子空间，每个子空间分别进行摄像机畸变系数和被测平面的外参数校准。这种方法的创新之处在于它允许对非线性畸变进行更细致的分析，并设计了一种子空间划分标定与合并策略，这有助于减小整体标定过程中的不确定性。 在系统非线性畸变分析的基础上，论文详细阐述了如何通过分块处理来精确估计平面外参数。通过这种方法，摄像机的内参数（如焦距、主点坐标等）和外参数（如旋转矩阵、平移向量）能够在每个子空间内得到更准确的估计。这种方法对于复杂场景中的图像测量具有显著优势，因为它能够更好地适应不同部分的几何特性，提高测量精度。 作者梁冬泰和王宣银，作为浙江大学流体传动及控制国家重点实验室的研究人员，他们分享了他们在实际实验中的经验，特别是对平面上卡尺的测量结果，这些实验证明了分块标定法在提高图像测量精度方面的有效性。他们指出，这种方法在处理平面图像测量任务时，相比于传统的标定方法，能够显著减少标定误差，从而提升整个系统的性能。 关键词包括摄像机标定、分块标定、平面图像和图像测量，这些关键词揭示了论文的核心内容和研究焦点。这篇论文不仅为机器视觉检测和图像测量领域的研究者提供了新的思路，也为实际应用中的图像处理和测量技术提供了一种实用的改进方案。该方法对于提高平面图像测量的精度和稳定性具有重要的理论和实践价值。