变焦双目视觉标定：基于单应性矩阵的新方法

"该文提出了一种基于单应性矩阵的变焦双目视觉标定方法，旨在解决变焦镜头标定的难题和提高动态精度。通过双目图像匹配点和变焦前后匹配点估计单应性矩阵，结合变焦数学模型求解双目内外参数，实现动态优化。此外，利用单应性进行平面快速匹配和重建，实验结果显示该方法具有高精度，重建误差小于0.1mm。关键词包括机器视觉、变焦双目标定、单应性矩阵、变焦镜头和图像匹配。" 本文研究的主要内容集中在变焦双目视觉系统的标定和重建技术上，特别针对传统变焦镜头标定方法存在的问题，如难度大和动态精度低等，提出了创新性的解决方案。首先，该方法利用了双目图像的匹配点，以及在变焦过程中的前后匹配点，以此来估计两类单应性矩阵。单应性矩阵是二维几何变换的一个重要工具，它能够描述一个平面在经过透视变换后的映射关系。 其次，该文引入了变焦数学模型，结合单应性矩阵，求解在变焦后的双目相机内外参数。这种方法能够动态地估计和优化因镜头畸变导致的双目参数变化，从而提高了标定的精度和鲁棒性。内外参数是摄像机模型的重要组成部分，内参数包括焦距、主点坐标和径向畸变系数，外参数则描述了相机在世界坐标系中的位置和姿态。 实验结果显示，采用该方法计算得到的内外参数与标准标定结果高度一致，体现了方法的有效性。变焦后的单应性矩阵归一化误差小于0.01，表明了矩阵推导的准确性。同时，图像重投影误差小于1 pixel，这在图像处理中是非常高的精度，意味着在图像恢复过程中，像素位置的误差极小。重建精度小于0.1 mm，这在实际应用中具有很高的实用价值，特别是在需要高精度3D重构的领域。 该文提出的基于单应性矩阵的变焦双目视觉标定方法为变焦镜头的动态标定提供了新的思路，提高了标定和重建的精度，对于机器视觉和自动化领域的双目视觉系统有着重要的理论和实践意义。该方法能够有效地应用于机器人导航、自动驾驶、3D建模等需要精确双目视觉的场景，有助于推动相关技术的发展。