摄像机标定方法：从传统到自标定

"该文探讨了机器视觉系统中摄像机的标定方法，包括传统标定、自标定和基于主动视觉的标定，重点关注了基于平面单应矩阵的正交运动方法。" 文章介绍了摄像机标定在机器视觉系统中的重要性，它涉及到摄像机的内部参数（如镜头畸变、焦距等）和外部参数（如坐标转换矩阵）的确定，这些参数对于精确的三维重建至关重要。传统的摄像机标定方法依赖于结构化的标定板，虽然精度高但实施复杂，对环境要求高。 马颂德提出的三正交平移运动标定方法是主动视觉标定的一种，通过摄像机做特定的三组正交运动来线性求解内参数，但这种方法对设备精度和噪声敏感，限制了其实际应用。吴福朝等人则提出基于平面单应矩阵的正交运动方法，允许摄像机仅做一次平移加任意运动，降低了对设备的要求，可以线性求解所有五个内参数，更易于实现，但对局部噪声敏感。 自标定方法则在无需外部参照物的情况下，仅通过图像点对应关系来标定摄像机，适用于摄像机运动未知的场景。这种方法假设内参数在不同拍摄时刻保持不变，旨在确定内参数矩阵，但可能面临噪声和不确定性问题。 三种方法各有优缺点，适应不同的应用场景。传统方法精度高但操作复杂，基于平面单应矩阵的方法简化了运动要求，而自标定方法则灵活性更高，但对数据质量有较高要求。在实际应用中，选择合适的标定方法取决于具体任务的需求和可用资源。