正交消隐点自标定法：高效相机内参数计算与噪声抑制

本文介绍了一种创新的摄像机内参数自标定方法，该方法主要基于正交消隐点的几何特性以及不同位姿摄像机之间图像平面上对应消隐点的无穷单应关系。正交消隐点是指在平行线束被相机投影到图像上时，两条线交汇形成的消失点，它们在图像上的位置具有明确的几何关联。无穷单应是一种特殊的投影变换，它在无穷远处保持不变，对于正交线束，其对应的消隐点之间存在这样的特性。 该自标定过程首先在任意两个不同的位置下拍摄两组正交平行线，每组包含两条互相垂直的线。通过这些图像，可以获取到四个消隐点，这些点在数学上构成了关键的特征。然后，设计了一个有效的判定算法来确定这些消隐点在不同图像中的对应关系，确保标定过程的准确性。 接着，利用对应消隐点之间的无穷单应关系，结合正交消隐点与摄像机光心连线的正交性质，构建了一组约束方程。这些方程组是线性的，可以用于直接求解摄像机的内参数，如焦距、主点坐标等。这一步简化了标定过程，降低了计算复杂度。 然而，由于图像噪声可能会影响标定结果的精度，因此文章引入了基于矩形成像反演点特性的指标函数。这个函数用来量化噪声对结果的影响，并采用Levenberg-Marquardt (LM)寻优算法进行非线性优化。LM算法能够在保证精度的同时，有效地抑制噪声，提高了整个标定方法的鲁棒性和稳定性。 实验结果显示，这种基于正交消隐点和无穷单应的摄像机内参数自标定方法具有显著的优势。它不仅能够快速且准确地判断消隐点对应，提供高精度的标定结果，而且由于其实时性强，适用于各种实际应用环境。此外，通过参数优化，它能有效抵抗图像噪声，提升标定算法的稳健性，使得在复杂光照和运动条件下也能获得可靠的结果。 本文提出的摄像机内参数自标定方法在机器视觉领域具有重要的实用价值，它提供了一种有效、高效且鲁棒的解决方案，为工业自动化、机器人导航、无人机成像等应用提供了强有力的技术支持。