提升聚焦型光场相机标定精度：棋盘角点检测算法优化

本文主要探讨了一种用于聚焦型光场相机标定的创新棋盘角点检测算法。聚焦型光场相机在场景重建和非接触测量等领域具有广泛应用，而高精度的标定是其性能发挥的关键。当前研究中，作者意识到精确特征提取算法对提高标定精度的重要性，因此提出了一种新颖的方法。 该算法的核心在于对原始图像中的角点进行高效、准确的检测。首先，算法采用稳健的角点检测算子对图像中的潜在角点进行定位，确保在复杂的光照条件和噪声环境下也能稳定识别。接着，通过分析二维角点与三维光场圆域特征之间的对应关系，对检测到的角点进行筛选，去除不匹配或冗余的点，进一步提高了检测的精度。 在角点定位的基础上，算法引入图像一致性原则，通过亚像素优化技术对角点位置进行微调，这一步骤对于获取更高精度的标定参数至关重要。实验部分，研究人员进行了仿真角点检测实验和标定实验，结果显示，与现有角点检测算法相比，新算法具有更高的检测精度。 最后，作者将所提出的角点检测方法应用于R29聚焦型光场相机的实际标定中，并通过距离测量实验验证了标定结果的准确性。实验结果显示，基于新角点检测算法的标定方法能够获得更为精准的重建角点和测量结果，从而提升整个系统的性能。 本文提出了一种有效的棋盘角点检测算法，它不仅提高了光场相机的标定精度，而且有助于提升其在实际应用中的表现，特别是在需要高精度场景重建和非接触测量的领域。这一研究对于优化聚焦型光场相机的系统性能和扩展其应用范围具有重要意义。