文献类型：期刊文章

作　　者：邹建成[1] 田楠楠[1]

ZOU Jian-cheng TIAN Nan-nan(Institute of Image Processing and Recognition, North China Univ. of Tech. , Beijing 100144, China)

机构地区：[1]北方工业大学图像处理与模式识别研究所,北京100144

出　　处：《光学精密工程》

基　　金：国家科技重大专项课题(No.2014ZX02502003);国家自然科学基金资助项目(No.61170327)

年　　份：2017

卷　　号：25

期　　号：3

起止页码：786-791

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI(收录号：20172203711476)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了进一步提高相机参数精度,简化标定过程,在张正友平面标定算法的基础上,提出了一种较简单的5点标定算法。本文利用一个矩形作为标定模板,将其4个角点和中心点作为待匹配点。仅利用不同角度拍摄的10(10~20幅均可)幅图像,即可求解全部相机内外参数。首先,为了减小数据对结果的影响,对获取的5个点的图像坐标进行归一化,将点坐标控制在以原点为中心,2^(1/2)为半径的圆内;其次,相机成像模型未考虑畸变,考虑到单应矩阵可能会有零元素,故按照9个自由度来求解;再次,求解出相机的内外参数,将求得结果的平均值作为非零因子λ的值;最后利用Levenberg Marquarat(LM)算法对所有内外参数进行整体优化。选用不同噪声水平的模拟实验和真实图像进行测试,结果显示该算法比张正友棋盘格算法的精度要高。

关 键 词：相机标定 矩形  单应矩阵 归一化 整体优化  

分 类 号：TP391.41]