基于圖像的模擬相機標定方法的研究.pdf

1、相機標定是計算機視覺中第一步，目前已經(jīng)成為計算機視覺研究中的熱點。如果要將二維圖像精確地進行三維重建，或是進行精密測量以及空間運動分析，就必須準確標定相機。 本論文詳細論述了相機標定的基本理論，包括相機的理想數(shù)學模型和實際數(shù)學模型，分析了成像過程中的畸變因素，。并介紹了幾種常用的相機標定方法，包括直接線性標定方法、二步標定法和基于相機純旋轉(zhuǎn)的自標定方法，討論了它們的優(yōu)缺點和適用范圍。為了提高測試精度，本文使用了亞像素細分算法。在

2、亞像素細分算法部分，對比了幾種常見的亞像素細分算法之后，本文采用了一種最為有效的細分算法，試驗表明亞像素級數(shù)據(jù)比像素級數(shù)據(jù)精度大大提高。最后，介紹了本文使用的相機標定方法，根據(jù)光學中心處的像素畸變?yōu)榱阋约跋鄼C成像的原理，通過引入全數(shù)字經(jīng)緯儀，無需相機作任何運動即可實現(xiàn)相機內(nèi)參數(shù)的標定，從而解決了CCD攝像系統(tǒng)的畸變校正問題。實驗結(jié)果表明，本文相機標定方法應(yīng)用范圍廣泛，是一種簡單、有效、實用的標定方法。 本文在VC++6.0軟件平