基于张正友平面标定法的摄像机标定及GUI实现.doc资源-CSDN文库

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基于张正友平面标定法的摄像机标定及 GUI

实现

摘要:本文首先对标定的概念以及相关基础知识做了阐述，分析了实验所用 CCD

摄像机的硬件配置和相关参数，然后介绍了几种常用的摄像机标定方法，然后重

点对张正友的算法进行了分析，并且利用该算法进行了标定试验，最后在此基础

之上开发出了摄像机标定的 GUI 界面。标定实验结果表明:与过去传统的标定方法

相比，张正友的平面标定法不需要太过精密的装置即可完成，实现起来相对快捷

方便，且精度较高，是一种比较令人满意的标定方法

关键词:摄像机标定;张正友;GUI;边缘提取

0 引言

视觉是人类感知外界信息的主要途径，也是适应复杂、变化环境的感知基础。而

摄像机标定是计算机视觉实现的前提和基本问题，是视觉系统不可缺少的前提和

基础部分，因此长期以来受到国内外学者的广泛关注[1]。深入研究摄像机标定技

术将为计算机视觉在相关的各个领域的广泛应用奠定了坚实的基础。

从摄像机标定方法看，传统的摄像机标定一般是利用一个标准参照物与其对应图

像的约束关系，来确定摄像机模型的参数，可以应用一幅以上的图像进行标定，

方法和理论都己比较成熟。如果不考虑镜头像差的影响，可以使用线性方法标定，

如直接线性变换法。但是由于没有考虑成像畸变因素，标定精度较低。

提高标定精度永远是人们追求的目标。为了提高计算精度，必须考虑非线性畸变。

1966 年，B.Hallert 发表了他在镜头与相机标定方面的研究成果，首次将最小二

乘法用于对镜头标定多余观察数据的处理，并将其应用在野外立体坐标测量仪上，

得到了高精度的测量结果。

B.Hallert 为非线性优化在摄像机标定中的应用开启了大门。1975 年，W.Faig

考虑了摄像机成像过程中的各种因素，建立较为复杂的摄像机成像模型并用非线

性优化来求解[4]。非线性优化对提高摄像机标定精度提供了一条很好的途径，非

常适合于采用多参数的非线性畸变模型的标定，在能提供较好初值的情况下，可

以较快地收敛，得到高精度优化结果。现在大部分标定程序都采用了非线性优化。

它的缺点是标定的结果依赖摄像机模型参数的初始给定值，而且计算速度慢，不

适于实时标定。R.Y.Tsai 综合上述方法，于 1986 年建立了经典的 Tsai 摄像机模

型，提出了两步标定法[2]，其中大部分参数采用线性直接求解，少数参数采用迭

代方法求解，因而迭代少，计算速度较快。但该模型畸变模型较简单，不能较好

地解决图像畸变问题。J.Weng 改进了 Tsai 模型的畸变模型，使之能适应视场较

大和畸变较严重的场合。Reg.G.Willson 在 1994 年利用 Tsai 模型，用 C 语言编

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