Matlab摄像机成像模型与标定算法研究+源程序(3)
2 绪论
2.1 摄像机标定的背景
近年来，随着微电子技术和光学镜头技术的发展，廉价的高精度数码摄像器材逐渐普及，应用也越来越广泛，机器视觉技术日趋成熟，在社会生产生活方面日益发挥其重要作用。如视觉监控，零件自动识别与测量，三文重建，地形匹配，医学影像处理等。摄像机定标是大多数机器视觉应用必不可少的重要步骤，直接对后续的工作的精度产生重要影响[6]。而当今机器视觉界的研究热点之一就是研究各种方便实用、灵活和较高精度的相机标定系统。因此，如何最大限度地提高摄像机定标的精度，对于机器视觉有着重要的理论研究意义和实际应用价值。
摄像机定标技术早就应用于摄影测量学[7～9]。摄影测量学中所使用的方法是数学解析分析的方法, 在定标过程中通常要利用数学方法对从数字图像中获得的数据进行处理.通过数学处理手段, 摄像机定标提供了专业测量摄像机与非量测摄像机的联系. 而所谓的非量测摄像机是指这样一类摄像机, 其内部参数完全未知、部分未知或者原则上不稳定.摄像机的内部参数指的是摄像机成像的基本参数, 如主点(图像中心)、焦距、径向镜头畸变、偏轴镜头畸变以及其它系统误差参数。
不同的应用背景也对定标技术提出了不同的要求.在立体计算机视觉中,如果系统的任务是物体识别, 则物体相对于某一个参考坐标系的绝对定位显得并不特别重要,更重要的是物体特征点间相对位置的精度.举例来说,在一个基于CAD的物体识别系统中, 所研究的物体上的特征的相对位置必须具有足够高的精度,才能进行有效的匹配和识别.如果系统的任务是物体的定位,相对于某一个参考坐标系的绝对定位精度就特别重要.例如, 在一个自主车辆导航系统中.自主式移动机器人必须准确地知道其自身的位置、工作空间中障碍物的位置、以及障碍物的运动情况,才能有效地、安全地进行导航.CCD摄像机[10]的上述特点和应用问题的要求使得定标技术、精度和实时性等问题的研究显得特别重要, 同时也导致了研究成果的多样性[11]。
2.2 摄像机标定的意义
摄像机定标是从摄影测量学中发展出来的，传统的摄影测量学使用数学解析的方法对获得的图像数据进行处理，随着镜头和电子技术的发展，各种摄像机像差表达式陆续提出并得到认同和采用，摄影测量学日趋成熟，廉价且精度较高的摄像器材不断出现，上述的技术发展最终产生了摄像机定标这一个新技术的诞生与发展，适用于各种工业及日常使用。
目前摄像机定标的方法较多，但能够具有较好的定标精度的方法寥寥无几。随着实际应用的发展，对进一步提高摄像机定标的精度有了更高的要求。因此，科学的发展呼唤有着更高定标精度的定标方法。研究提高摄像机定标精度的方法符合机器视觉发展的要求。
2.3 文本研究的内容
本文就目前普遍常用的标定方法进行了综合阐述，介绍了摄像机标定的基本原理和几种比较常见的标定方法。最后实现了基于Matlab使用标定工具的半自动获取标定结果，该方法以棋盘格作为标定板图样, 对于每一幅标定图像, 需要人工界定4个角点,完成标定过程,另外在Tasi[12]的理论基础上，进行了不考虑摄像头畸变的标定简单实验，得出了摄像机的参数。
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