计算机视觉中摄像机定标综述.docx
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2023-09-28
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计算机视觉中摄像机定标综述
摄像机定标是计算机视觉领域中的一项关键技术，它通过对摄像机进
行精确的标定，使得计算机视觉系统能够更加准确地理解和处理图像
信息。本文将详细阐述摄像机定标的概念、方法及其发展现状，并探
讨未来研究趋势。
在计算机视觉应用中，摄像机定标是通过数学模型和算法来确定摄像
机镜头的内部参数和外部参数的过程。这些参数包括焦距、光心、畸
变系数等，它们对于图像的成像质量、几何关系以及后期的图像处理
至关重要。摄像机定标的流程通常包括以下几个步骤：摄像机标定模
型的建立、图像采集、特征点提取、参数优化和精度评估。
目前，主流的摄像机定标方法主要包括传统图像处理方法和深度学习
方法。传统图像处理方法利用几何约束关系和已知尺度的参考物体
（如棋盘格）来估计摄像机的内部和外部参数。这类方法具有算法简
单、运算量较小、对硬件要求较低等优点。但同时存在对标定物体的
依赖性强、精度易受光照、噪声等因素干扰等缺点。
随着深度学习技术的快速发展，研究者们开始尝试将深度学习应用于
摄像机定标。深度学习方法通过学习大量的数据来提取特征，并利用
这些特征进行参数估计。这类方法在处理复杂场景和解决传统方法难
以处理的问题方面表现出良好的性能。然而，深度学习方法需要大量
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