【摘 要】
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摄像机标定是三维重建的重要步骤之一,也是视觉测量的基础。高精度的摄像机标定可以提高计算机视觉测量系统的精度,而影响摄像机标定精度的主要是镜头畸变,因此提出一个精确的镜头畸变数学模型显得尤为重要。迄今为止,研究者提出了许多经典的算法。在传统标定方法中,一般通过校正镜头的径向和切向畸变消除图像失真,但由于畸变具有随机性,上述固定的畸变校正模型不能准确地描述图像的畸变分布。本文针对这些方法的缺点,提出了
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摄像机标定是三维重建的重要步骤之一,也是视觉测量的基础。高精度的摄像机标定可以提高计算机视觉测量系统的精度,而影响摄像机标定精度的主要是镜头畸变,因此提出一个精确的镜头畸变数学模型显得尤为重要。迄今为止,研究者提出了许多经典的算法。在传统标定方法中,一般通过校正镜头的径向和切向畸变消除图像失真,但由于畸变具有随机性,上述固定的畸变校正模型不能准确地描述图像的畸变分布。本文针对这些方法的缺点,提出了一种通过畸变校正模型来提高摄像机标定精度的方法。首先定义适应该场景的世界坐标,由于镜头中心的畸变相对较小,通常可以忽略,因此利用图像中心450×450像素区域的角点坐标进行标定,得到准确的无畸变线性模型。然后利用该线性模型计算出角点在像素平面的理想坐标,通过Harris角点检测算法得到角点的实际像素坐标,计算理想像素坐标与实际像素坐标之间的偏差,取多组数据形成偏差分布点云。最后利用普通克里格插值算法得到一个连续的偏差分布函数,以此为基础建立畸变校正模型,进而生成畸变校正曲面,通过该曲面可以准确地校正相机图像平面上所有像素点的畸变。在完成对相机畸变的校正后,结合无畸变线性模型,可以将所有二维图像点精确地投影到三维空间中。反投影误差实验结果表明,本文方法的精度要优于传统标定方法。在测量实验中,提出了一种平行线测距法对标定板方格的宽度进行测量,结果表明,本文方法具有更高的精度和稳定性,适合实际测量需求。
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