无人机视觉：传统图像处理与相机标定详解

"本文介绍了无人机机器视觉领域中的传统图像处理技术，特别是关注于相机标定的过程和相关坐标系的理解。" 在无人机机器视觉中，传统图像处理扮演着至关重要的角色。图像处理涉及对图像进行分析、增强和理解，以便在各种应用中使用，如目标检测、追踪、识别和三维重建。在这一领域，相机标定是一项基础且关键的技术。 相机标定的核心目的是获取相机的内外参数，以便精确地理解图像中像素与现实世界之间的关系。相机的内在参数包括焦距、主点坐标以及畸变系数，这些参数反映了相机本身的光学特性。外在参数则涉及到相机在世界坐标系中的位置和姿态，这对于定位和导航至关重要。 相机标定通常通过标定板完成，这是一个包含已知几何形状（如棋盘格）的物体，可以放置在不同的角度和位置。通过对这些图像的分析，可以解算出相机的内参矩阵和外参矩阵，以及畸变系数。这些数据可用于校正图像的透视畸变，使图像更接近于无畸变的鸟瞰视图。 在描述的坐标系中，世界坐标系是一个通用的参考框架，用于定位标定板和其他现实世界的对象。相机坐标系则是相对于相机自身，其原点位于相机的光心，Z轴沿光轴方向。图像坐标系是基于相机传感器的，以传感器中心为原点，X和Y轴与图像的水平和垂直方向对应。最后，像素坐标系是最基本的，它以图像左上角为原点，用于描述每个像素在图像中的位置。 在实际应用中，这些坐标系的转换关系对于将图像上的像素坐标映射到真实世界的位置至关重要。例如，在无人机导航中，通过相机捕获的图像，结合标定得到的参数，可以估计无人机与地面目标的距离和方向，实现精准飞行和避障。在三维重建中，两个或多个相机的标定结果可以用来计算物体的三维坐标，从而构建立体视图。 传统图像处理中的相机标定是无人机机器视觉系统的基础，它确保了图像数据与现实世界的准确对应，为后续的视觉任务提供了可靠的输入。掌握这一技术对于开发和优化无人机的视觉感知能力至关重要。