本文選題：相機(jī)標(biāo)定 + 矩形��； 參考：《光學(xué)精密工程》2017年03期

【摘要】：為了進(jìn)一步提高相機(jī)參數(shù)精度,簡(jiǎn)化標(biāo)定過程,在張正友平面標(biāo)定算法的基礎(chǔ)上,提出了一種較簡(jiǎn)單的5點(diǎn)標(biāo)定算法。本文利用一個(gè)矩形作為標(biāo)定模板,將其4個(gè)角點(diǎn)和中心點(diǎn)作為待匹配點(diǎn)。僅利用不同角度拍攝的10(10~20幅均可)幅圖像,即可求解全部相機(jī)內(nèi)外參數(shù)。首先,為了減小數(shù)據(jù)對(duì)結(jié)果的影響,對(duì)獲取的5個(gè)點(diǎn)的圖像坐標(biāo)進(jìn)行歸一化,將點(diǎn)坐標(biāo)控制在以原點(diǎn)為中心,2~(1/2)為半徑的圓內(nèi);其次,相機(jī)成像模型未考慮畸變,考慮到單應(yīng)矩陣可能會(huì)有零元素,故按照9個(gè)自由度來求解;再次,求解出相機(jī)的內(nèi)外參數(shù),將求得結(jié)果的平均值作為非零因子λ的值;最后利用Levenberg Marquarat(LM)算法對(duì)所有內(nèi)外參數(shù)進(jìn)行整體優(yōu)化。選用不同噪聲水平的模擬實(shí)驗(yàn)和真實(shí)圖像進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果顯示該算法比張正友棋盤格算法的精度要高。
[Abstract]:In order to further improve the precision of camera parameters and simplify the calibration process, a simple five-point calibration algorithm is proposed on the basis of Zhang Zhengyou plane calibration algorithm.In this paper, a rectangle is used as the calibration template and its four corners and center points are used as the matching points.Only 10 or 10 or 20 images taken from different angles can be used to solve all the internal and external parameters of the camera.Firstly, in order to reduce the effect of the data on the result, the image coordinates of the five points obtained are normalized, and the coordinates are controlled in a circle with a radius of 2 / 2 at the center of the origin. Secondly, the camera imaging model does not take distortion into account.Considering that the homography matrix may have zero elements, it can be solved according to 9 degrees of freedom. Thirdly, the internal and external parameters of the camera are solved, and the average value of the result is regarded as the value of non-zero factor 位.Finally, the Levenberg Marquarat LM algorithm is used to optimize all the internal and external parameters.Simulation experiments with different noise levels and real image tests show that the accuracy of this algorithm is higher than that of Zhang Zhengyou checkerboard algorithm.
【作者單位】： 北方工業(yè)大學(xué)圖像處理與模式識(shí)別研究所;
【基金】：國家科技重大專項(xiàng)課題(No.2014ZX02502003) 國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61170327)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1735234