摄像机标定方法研究与三维重建

该文档主要讨论的是摄像机标定在计算机视觉中的应用，特别是针对佳能C5235、C5240、C5250、C5255型号的摄像机的维修手册中的相关知识。文档提到了摄像机标定的重要性，即确定图像坐标系与物体空间坐标系的关系，以便进行三维重建等任务。标定方法分为传统的摄像机标定和自标定两种，传统方法通常依赖于标定板，而自标定则可以从图像序列中直接获取摄像机参数。 在传统的摄像机标定方法中，介绍了四种主要类型：利用最优化算法的标定、摄像机变换矩阵的标定、考虑畸变补偿的两步法和双平面标定方法。其中，最优化算法标定虽然能处理复杂的成像模型，但对初始值的设定敏感且计算时间长。而摄影测量学的传统方法则构建了详细的摄像机成像模型，但计算量较大。 文档还涉及到了三维重建的关键技术，包括特征点提取与匹配、摄像机参数标定和物体三维模型的贴纹理显示。在基础矩阵的计算上，提出了基于遗传算法的估计方法，提高了基础矩阵求解的鲁棒性。匹配阶段采用Harris角点作为特征点，并通过多阶段匹配策略获得稳定匹配点集。摄像机标定采用了张氏平面标定法，简便易行。最后，利用SFM（Structure from Motion）算法计算相机运动参数和物体的三维坐标，通过三角划分和贴纹理在OpenGL中实现三维显示。 关键词包括三维重建、立体视觉、匹配、标定，表明这些是该研究的核心内容，且已经成功实现了一个三维重建的原型系统，实验效果满意。该研究对于理解摄像机标定在实际应用中的挑战和解决方案提供了深入见解。