多摄像机全局标定方法：基于特征点图像序列

"这篇文章主要探讨了一种针对多CCD摄像机的全局标定新方法，该方法基于特征点图像序列，旨在减少标定过程中的误差并提高视觉测量系统的精度。研究由清华大学精密仪器与机械学系及精密测试技术及仪器国家重点实验室的研究人员完成。他们提出通过时间脉冲同步，在液晶显示屏上展示一系列特征点图像，同时多个CCD摄像机进行拍摄，然后对捕获的图像进行处理和计算，以此实现多摄像机的全局标定。这种方法只需要一次坐标变换，解决了传统方法中特征点可能无法被所有摄像机完全捕捉的问题，并且在实际应用中显示出高精度，最大绝对误差仅为0.08mm。" 文章详细介绍了多摄像机全局标定的重要性，尤其是在视觉测量系统中的关键角色。传统的标定方法可能会因多次坐标变换导致误差累积，而提出的基于特征点图像序列的全局标定方法则有效地规避了这个问题。具体实施中，研究团队利用时间同步技术，确保所有摄像机在同一时刻捕获由液晶显示屏显示的特征点图像。这些特征点可以是图像中的特定图案或点，如角点、边缘或其他可识别的结构。 通过处理这些特征点图像，研究人员能够计算出每个摄像机相对于参考坐标系的位置和姿态参数，从而实现全局标定。这种方法的优势在于它仅需一次坐标变换，简化了流程，同时提高了标定的准确性。实验结果表明，采用该方法进行三角测量时，所产生的最大绝对误差仅为0.08mm，这证明了新方法在精度上的优越性。 此外，文章还强调了作者团队，包括贾倩倩、王伯雄、史辉和罗秀芝，以及他们的研究背景和联系方式。文章按照科学论文的标准格式，给出了摘要、关键词、分类号、文献标识码和文章编号，这表明了其在学术领域的规范性和专业性。 关键词如“特征图像”、“多摄像机”和“全局标定”揭示了研究的核心内容，即如何利用特征图像在多摄像机系统中实现高精度的全局标定。这种方法对于机器人视觉、自动驾驶、虚拟现实等依赖多摄像机系统的领域具有重要的理论和实践意义。