新型正交消隐点摄像机快速高精度标定法

本文主要探讨了一种新颖的摄像机标定方法，针对的是正交消隐点在机器视觉中的应用。摄像机标定是计算机视觉中的基础步骤，它涉及到相机内部参数和外部参数的精确估计，这对于图像的校准和三维重建至关重要。传统标定方法可能需要复杂的棋盘格模板或者特定的标记物，而本文提出的方法简化了这一过程，只需要在不同视角下拍摄多幅（至少3幅）棋盘格模板的图像即可。 文章首先介绍了摄像机模型，包括带有径向畸变的一阶和二阶模型，这些模型能够准确描述现实中镜头的光学特性。消隐点是相机几何的重要概念，它们在二维图像中消失的位置反映了三维空间中物体的深度信息。通过计算和优化消隐点，研究人员能够更好地理解和利用这个信息进行标定。 该方法的核心步骤包括： 1. 消隐点的计算与优化：利用棋盘格模板，通过图像处理技术找到消隐点，然后通过优化算法确保这些点的准确性，这一步对于标定的精度至关重要。 2. 消隐点法线性标定内部参数：消隐点的坐标与相机内参如焦距、主点位置等紧密相关，通过消隐点的几何关系可以建立一个线性方程组来估计这些参数。 3. 新型改进的Tsai两步法线性求解外部参数：外部参数如旋转和平移矩阵可以通过Tsai的两步法进行线性估计，这是一种经典的标定策略，但在此基础上进行了改进，以提高精度和效率。 4. 非线性全局优化：为了进一步提升标定结果的准确性，采用了非线性全局优化算法对整个标定过程进行迭代调整，确保所有参数达到最优解。 实验结果显示，该方法在处理7幅图像时，重投影平均像素误差仅为0.0043像素，表明其具有很高的精度。此外，标定过程耗时1.7911260秒，显示了良好的实时性能，这对于需要快速响应的计算机视觉应用如工业三维测量、道路测绘等具有显著优势。 这种新型正交消隐点摄像机标定方法为机器视觉领域提供了一种高效、精确的解决方案，有助于推动相关领域的技术发展和应用拓展。