基于基础矩阵的多像一维相机标定法提升径向畸变精度

本文主要探讨了一种创新的相机标定方法，即基于像对基础矩阵的多像一维标定法。传统的基于灭点的一维相机标定法在处理径向畸变时存在局限性，因为它们依赖于精确的灭点计算，这在实际应用中可能难以实现，特别是对于非实验室环境下或者存在较大径向畸变的场景。为此，研究人员提出了新的思路，即利用基础矩阵来代替灭点，进行相机矩阵的恢复。 基础矩阵是摄影几何中的一个关键概念，它表示两个图像点对之间的关系，不依赖于特定的图像坐标系。通过这种方法，作者能够避开直接计算灭点的复杂过程，直接从图像对中提取出投影意义上的相机矩阵。然后，将这个相机矩阵转换到欧式空间，进一步求解内方位元素矩阵，这些参数描述了相机相对于三维世界的位置和旋转。 这种基于基础矩阵的一维标定方法具有显著的优势。首先，它不需要预先设定任何先验知识，也不需要在图像中寻找和计算灭点，因此适用于各种动态的一维标定物体，如移动的标靶，能够在各种复杂运动下保持准确。其次，它允许同时对多个相机进行标定，提高了标定效率，特别适合于工业自动化、无人机监控等多相机系统的需求。最后，由于其对径向畸变的抑制能力较强，即使在存在明显畸变的情况下，也能提供更精确的标定结果。 通过模拟数据的对比实验，研究人员证实了在径向畸变不可忽略的情况下，基于基础矩阵的标定方法在精度上优于传统的基于灭点的方法。而真实数据的实验验证了这一新方法在实际应用中的稳健性和有效性，证明了其在非理想条件下的实用价值。 这篇文章引入了一种高效且灵活的相机标定策略，突破了传统方法的局限，为机器视觉领域中相机标定问题提供了新的解决方案，尤其是在处理径向畸变挑战时。这对于提高工业自动化、无人机导航等领域的相机定位精度，以及在复杂环境下的实时相机校准都具有重要意义。