低成本立体摄像机标定与精度定量评估方法

"该文主要探讨了一种低成本立体摄像机系统的标定和精度定量评价方法，旨在实现三维重建。通过推导同步解算摄像机间平台参数和内部参数的自检校光束法平差模型，提高了标定的精度和稳健性。同时，建立了基于相对定向的立体摄像机标定精度定量评价理论模型，考虑了参数相关性，以更准确地评估标定精度。实验结果证明了同步标定的重要性。" 本文主要关注的是立体摄像机在机器视觉中的应用，尤其是低成本解决方案对于三维重建任务的关键性。立体摄像机是通过捕捉多个视角的图像来重建物体的三维形状，而这个过程的核心就是摄像机的标定。标定是指确定摄像机的内在属性，如焦距、主点位置等，以及摄像机之间的相对位置（平台参数），这一步骤对于获取精确的三维信息至关重要。 文章首先介绍了一个自检校光束法平差模型，该模型能够同时解决摄像机间的平台参数和内部参数。这种方法的优势在于能够同步优化所有参数，从而提高整体标定的精度和稳定性。在传统的摄像机标定中，这些参数通常是分开估计的，但同步标定可以考虑它们之间的相互影响，减少误差。 接下来，作者建立了一个基于相对定向的立体摄像机标定精度定量评价模型。这个模型利用了所有标定参数及其协方差矩阵，考虑了参数间的相关性，这对于评估标定精度的稳健性非常关键。传统评价方法可能忽略参数间的相关性，而这一模型的引入使得评估更加全面和准确。 实验部分，研究人员使用低成本的网络摄像机构建了一个立体摄像机系统，并对其进行标定和精度定量评定。实验结果证实了同步标定和考虑参数相关性的定量评价模型的有效性，它们能够显著提升标定的精度，为三维重建提供更可靠的数据基础。 总结来说，该研究为低成本立体摄像机的标定提供了一种高效且精确的方法，为多目视觉和三维重建领域的应用提供了理论支持。同时，提出的定量评价模型对理解和改进立体摄像机标定过程具有重要意义，有助于推动机器视觉技术在各种场景下的广泛应用，包括但不限于自动驾驶、无人机导航、工业检测等领域。