双目相机精确标定：非线优化与3D测量一致性改进

双目摄像机标定是三维机器视觉测量中不可或缺的关键步骤，它涉及到两个摄像头间的精确同步和几何关系确定。本文详尽阐述了立体视觉系统的精确定位过程，特别关注于张正友标定方法的扩展和优化。张正友标定方法原本基于每个摄像头的二维图像像素坐标，通过最小化重投影误差来估计内参数和外参数，确保相机之间的相对位置和焦距准确。 传统的双目标定方法往往采用非线性优化技术，目的是在2D图像平面上减小像素级的距离误差，然而，实际的三维测量过程是在一个与优化坐标系统不一致的三维空间中进行的。这意味着在不同位置，相同的2D像素距离误差会导致不同的三维空间距离误差。这可能导致测量结果的精度问题，尤其是在对复杂场景进行精细测量时。 本文作者针对这一问题进行了创新，他们提出了一种新的标定策略，旨在将优化过程与后续的3D测量协调一致。他们可能采用了基于深度信息或特征匹配的方法，来建立一个更加一致的坐标转换模型，使得优化目标与最终测量的误差度量保持一致。这样，优化过程中的误差可以直接映射到实际的3D空间，从而提高了测量的精度和一致性。 此外，他们的工作可能包括了考虑光照、畸变等因素的影响，以及实时性和鲁棒性的改进，以便在实际应用中能够快速、准确地处理各种复杂的环境条件。通过这种方法，双目摄像机标定不再仅仅是像素级别的误差最小化，而是更深入地考虑了整个测量流程中的坐标变换和误差传递，从而提升了整个立体视觉系统的性能。 这篇论文的核心内容围绕着双目摄像机标定的深度优化，特别是在处理三维测量与二维优化之间差异上的创新解决方案，这对于提高机器视觉的精度和实用性具有重要意义。通过阅读这篇文章，读者可以了解到如何更好地进行双目系统标定，以便在实际工业应用中获得更准确的三维信息。