摄像机标定算法在计算机立体视觉与增强现实中的应用研究

"本文详细探讨了计算机立体视觉中的摄像机标定算法，重点在于研究和应用。作者黄侃在硕士论文中深入分析了摄像机标定技术在计算机视觉和增强现实领域的核心作用，同时对比了虚拟现实与增强现实的差异。论文提到了直接线性标定方法，该方法通过忽略非线性畸变并采用最小二乘法解决线性方程，以获取摄像机模型参数。此外，还介绍了Tsai两步法在摄像机内部参数和外部参数求解中的应用，尤其是在处理ARToolKit所需参数时的灵活性。" 在计算机视觉领域，摄像机标定是一项基础但至关重要的任务，它涉及从二维图像中恢复三维空间信息。摄像机参数是描述成像几何关系的关键，通常需要通过实验和计算来确定，即摄像机标定。现有的标定技术大致分为传统标定和自标定两大类。本研究关注的是如何改进和应用摄像机标定方法，特别是针对基于录像的增强现实系统。 ARToolKit是一种广泛使用的增强现实系统二次开发包，由日本广岛城市大学和美国华盛顿大学合作开发。然而，它的原始摄像机标定方法依赖于手动移动图片，这在录像环境中难以实现。因此，论文提出使用Tsai两步法来解决这一问题，这种方法可以分别求解摄像机的内部参数（如焦距、主点坐标等）和外部参数（如旋转和平移矩阵），提高了灵活性。 Tsai两步法首先估计内部参数，然后利用这些参数估计外部参数，这使得在不改变原有系统架构的情况下，能够适应录像数据的摄像机标定。通过将标定后的内部参数传递给ARToolKit，可以实现对录像中的标志识别、跟踪以及图像合成，从而扩展了ARToolKit的应用范围，使其能够处理基于录像的增强现实场景。 本研究不仅对现有的摄像机标定技术进行了深入的理论分析和比较，还提出了适用于录像环境的解决方案，对增强现实技术的发展和应用提供了有价值的贡献。关键词包括计算机视觉、摄像机标定和增强现实，表明了研究的核心领域。