像差系数与内参数标定：Docker+Jenkins+Harbor+GitLab 实战

"本文讨论了摄像测量学中的像差系数求解问题，结合Docker、Jenkins、Harbor和GitLab等工具的使用。像差系数是影响图像质量的重要因素，它们与成像畸变有直接关系。文中提出了两种方法来确定像差系数和部分内参数：一种基于像差模型的线性方程组求解，另一种利用直线的射影不变性。像差模型描述了径向畸变对图像的影响，其中kd是像差系数，α是像素纵横比。算法的目标是最小化纠正像差后的直线成像点到理想直线的距离和斜率差。内参数、像差系数以及直线拟合和二次曲线拟合的步骤被用来逐步优化这些值。摄像测量学是摄影测量、光学测量和计算机视觉的交叉领域，着重于从图像中恢复三维信息，并需要对摄像系统进行高精度标定。" 在摄像测量学中，像差系数的求解是关键步骤，因为它们直接影响图像的畸变程度。通过大量提取成像畸变直线上的点并进行拟合，可以得到像差系数的线性方程组。这个过程中，Docker、Jenkins、Harbor和GitLab等工具可能用于构建自动化的工作流程，例如，Docker用于封装计算环境，Jenkins用于持续集成和测试，Harbor作为容器镜像仓库，GitLab用于代码管理和版本控制。 文章还介绍了一种利用直线射影不变性的标定方法，这种方法基于像差模型(3.3.16)，考虑了径向畸变对成像的影响。目标函数是优化像差纠正后的直线成像点到理想直线的距离和斜率差，通过迭代和拟合过程确定像差系数和内参数，如图像主点位置和像素纵横比。 摄像测量学的历史可以追溯到摄影术的诞生，经历了从模拟摄影测量到数字图像处理的发展。传统摄影测量主要依赖专业设备，而现代摄像测量则广泛使用普通相机，并通过各种标定技术实现高精度测量。这一领域的研究越来越关注图像目标的自动识别和匹配，这需要深入理解二维图像与三维空间的关系，以及成像系统的数学模型。 像差系数的求解是摄像测量学中的一个重要环节，它涉及到图像质量的改善和三维信息的恢复。通过结合现代技术和数学方法，我们可以更好地理解和校正像差，从而提升摄像测量的精度和可靠性。