非量测摄像机畸变标定：一种模型参考逼近新方法

"摄像机畸变标定的模型参考逼近方法" 本文主要介绍了一种针对未知畸变中心的非量测摄像机畸变标定的新方法，这种方法无需预先求解摄像机的内外线性参数，就能有效地标定出摄像机的二阶多项式径向畸变校正模型。在该方法中，首先通过连接直线畸变图像曲线的两端点形成闭合曲线，并计算其面积，进而推导出端点与畸变参数及中心的近似关系，从而完成初步的近似标定。随后，利用闭合曲线的端点和当前的畸变标定值，根据畸变模型生成参考值，对近似关系进行修正，以更精确地逼近实际的畸变参数和中心位置。 为了提高标定的准确性，文章还提出了一种畸变校正指标函数，通过应用局部非线性优化方法来抑制噪声对结果的影响，进一步提升了标定的精度。根据仿真和实际图像实验的结果，这种方法显示出了快速的收敛性和高精度的标定性能，对于机器视觉中的摄像机畸变校正具有重要的实用价值。 关键词中的"机器视觉"指的是利用计算机处理和分析图像以获取环境信息的技术，"摄像机标定"是确定摄像机几何特性的过程，"非量测方法"是指在没有直接测量数据的情况下进行标定的方法，"畸变校正"是纠正由于镜头或传感器不完美导致的图像失真的技术，"非线性优化"则涉及到寻找非线性函数的最优解，这在解决复杂问题时非常关键。 在实际应用中，摄像机畸变标定是机器视觉系统中不可或缺的一环，因为畸变会影响图像的质量和后续的图像处理任务，如目标检测、跟踪和三维重建。因此，这种新的模型参考逼近方法为提高摄像机标定的效率和精度提供了一个有效途径，对于机器视觉领域的发展具有积极的推动作用。