摄像机标定技术：从传统到自标定

"摄像机标定是计算机视觉领域中的关键技术，用于确定摄像机的内在和外在参数，以便将图像坐标系中的点转换到世界坐标系中。该过程涉及到多个步骤，包括图象对应点的确定、摄像机标定和摄像机运动参数的计算。本文将探讨摄相机标定的不同方法，包括传统的利用景物信息的标定、主动视觉标定以及自标定方法。" 摄像机标定是计算机视觉系统的基础，它涉及对摄像机光学特性和几何结构的精确建模。这个过程的目的是建立一个从像素坐标到实际世界坐标的映射关系，使得可以通过图像数据来恢复三维场景的信息。 1、引言 摄像机标定的目标是获取摄像机的内参和外参。内参包括焦距、主点位置和畸变系数等，这些参数描述了摄像机镜头和传感器的特性。外参则表示摄像机在世界坐标系中的位置和姿态，用于将图像坐标转换为世界坐标。 2、摄像机标定方法分类 (1) 传统摄像机标定：通常使用已知几何形状的物体（如棋盘格）作为标定对象，通过检测和匹配图像中的特征点来估计摄像机参数。这种方法依赖于环境中的特定标志物。 (2) 主动视觉摄像机标定：这种方法使用特殊设备或控制的光照条件来辅助标定，例如使用结构化光或移动光源，增加标定的精度和鲁棒性。 (3) 摄像机自标定：在没有外部参照物的情况下，通过分析图像序列中的运动信息自我估计摄像机参数。这种方法适用于动态环境或无法布置标定物体的情况。 3、传统摄像机标定方法 张正友教授提出的算法是传统标定方法的经典代表，它基于共线性方程，利用棋盘格等多视图几何来求解内参和外参。这个过程包括图像采集、特征检测、匹配、几何校正和参数优化。 4、主动视觉摄像机标定 主动视觉标定利用额外的硬件或控制的环境因素，例如使用投影仪投射特定图案到场景上，然后分析图像变化来估计摄像机参数。这种方法可以提高标定的精度，特别是在低光照或纹理稀疏的环境中。 5、摄像机自标定方法 自标定方法主要依赖于图像序列中的运动信息，例如基于单应性矩阵的自标定或基于相对旋转和平移的自标定。这种方法适用于移动摄像机或无法进行传统标定的场合，但可能对初始估计和算法稳定性有较高要求。 摄像机标定是计算机视觉系统中不可或缺的一部分，不同的标定方法各有优缺点，适用于不同的应用场景。理解并正确应用这些方法对于实现精确的三维重建和视觉导航至关重要。