混合相机系统线性自校准：中央反射与透视相机的协同解决方案

混合中央反射折射和透视相机的自校准是一项针对实际应用中所需多功能相机系统的关键技术。这种混合相机系统结合了大视场和高分辨率的优势，特别适用于需要广角和细节清晰度的场景，如机器人导航、无人机监控和三维成像等。然而，这种混合系统中包含的折反射相机由于其严重的畸变特性，使得精确的校准变得复杂，传统的方法往往依赖于透视相机内参数的先验知识。 本文的主要贡献在于提出了一种创新的自校准方法，解决了混合系统校准问题。该方法突破了既有的限制，不再需要预先知道透视相机的具体内参数，而是通过一种线性校准过程来估计混合相机系统的内参数和外参数。作者采用了一个近似的多项式模型来矫正反射折射图像的畸变，首先利用透视与反射折射图像之间的对极几何关系，线性估计多项式模型的变形参数。然后，通过这个模型，提出了一个新的方法来标定中心反射折射相机，从而实现了相机参数的整体调整。 作者将传统的透视相机的非线性自校准过程简化为线性步骤，提高了整个系统的标定效率。这种方法的优势不仅体现在其灵活性上，还在于其稳健性和可靠性，能够在实际应用中提供准确的相机参数估计，从而提高混合相机系统的整体性能。 实验结果验证了新方法的有效性，展示了其在混合相机系统中的优越性能。这项研究对于推动中央反射折射相机技术的发展，提升三维成像质量和可靠性具有重要意义，为未来的智能设备和视觉系统设计提供了重要的理论支撑。