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相機標定(一):雜談

參考文獻:
一種擴充套件小孔成像模型的魚眼相機矯正與標定方法

魚眼相機:

優勢:超寬的視場範圍 (Field of view, FOV) (可以達到 180◦ 以上), 被廣泛應用.
成像原理:一般的相機都是基於小孔成像原理。
常規的基於小孔成像模型的相機矯正與標定演算法在超寬視場的魚眼成像系統中已經不太適用。

原因:由於小孔成像模型適用的視場範圍遠小於180◦(一般適用於 90◦ 左右視場範圍), 而魚眼相機
具有超寬的視場角 (一般達到甚至超過 180◦), 不能夠簡單地使用小孔成像模型進行魚眼相機的矯正與標定.

基於小孔成像模型的矯正與標定原理

小孔成像模型功能:將空間中的點投影到影象平面。
投影公式:
1、
小孔成像模型


2、引入(x,y,z)為中間變數:
座標系變換:
世界座標系–>相機座標系;
相機座標系–>影象物理座標系;
影象物理座標系–>影象畫素座標系;
座標變換
座標變換2

3、相機畸變:
對於魚眼相機, 存在比較嚴重的畸變,
主要是徑向形變(普通相機也有), 也會有輕微的切向形變.
但是, 根據魚眼鏡頭桶形畸變的特點, 在魚眼影象的中間區域畸變較小, 可以採用低階的多項式擬合其畸變引數.
畸變擬合
Levenberg-Marquadt (LM) 演算法
誤差
4、相機標定步驟:
①材料:棋盤格
②從不同角度拍攝棋盤模板圖,得到一系列模板影象,一般為15-20副圖。
③通過角點檢測,提取影象中的特徵點的畫素座標,按照小孔成像模型,建立空間點和畫素角點之間的關係。
④通過收斂性強的Levenberg-Marquadt (LM) 演算法求取標定引數。實現相機的標定。
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