摄像机标定技术详解

摄像机标定是计算机视觉领域中的一个关键技术，其目的是消除摄像机成像过程中的几何失真，获取准确的像素到真实世界坐标之间的映射关系。这个过程涉及到对摄像机内部和外部参数的估计，以便进行精确的三维重建和其他视觉任务。 1. 引言 三维重建是计算机视觉的核心问题，它旨在从二维图像中恢复出场景的三维结构。这个过程包括三个主要步骤：首先，找到图像中的对应点；其次，通过摄像机标定确定摄像机的内在和外在参数；最后，计算两幅图像间的摄像机运动参数。摄像机标定是连接图像坐标与现实世界坐标的关键环节。 2. 摄像机坐标系 - 世界坐标系：这是全局参考系，用于表示所有物体和摄像机的位置。 - 摄像机坐标系：以摄像机的光心为原点，X、Y、Z轴分别指向右、下、远离摄像机的方向。 - 图像坐标系：由像素网格定义，u、v轴分别对应于图像的水平和垂直方向。 3. 图像坐标到世界坐标的转换 这个转换涉及摄像机的内参数矩阵K，包括焦距f、像素尺寸d、主点坐标(u0, v0)等。图像坐标(u, v)可以通过K矩阵转换为归一化图像坐标(Xn, Yn, Zn)，再进一步转换为世界坐标(Xw, Yw, Zw)。 4. 摄像机标定方法 - 传统摄像机标定：通常使用棋盘格或其他已知几何形状的标定板，通过图像中的特征点检测和匹配，求解摄像机的内外参数。 - 主动视觉摄像机标定：这种方法利用可控制的光源或移动设备，提供额外的信息来辅助标定，通常在动态环境中更为适用。 - 摄像机自标定：无需外部标定对象，仅依靠图像序列自我估计摄像机参数，适用于某些应用场景，如移动机器人或无人设备。 5. 内部参数矩阵K K矩阵包含焦距f、像素间距d、以及主点坐标(u0, v0)。通过求解一组标定图像的方程组，可以估计出K矩阵的元素，进而得到摄像机的内参。 总结来说，摄像机标定是一个复杂而重要的过程，它对于提高计算机视觉应用的精度至关重要，如自动驾驶、机器人导航、3D建模等。不同的标定方法适用于不同的场景和需求，理解并掌握这些方法对于开发和优化相关系统具有深远影响。