摄像机自标定技术研究与应用-论文.pdf

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1、第3l卷第7期计算机仿真2014年7月文章编号：1006—9348(2014)07—0219—06摄像机自标定技术研究与应用王俊修，张倩倩(公安部第一研究所，北京100048)摘要：在摄像机标定优化问题的研究中，摄像机标定技术多用在视图插补整合和公安现场三维重建和全景漫游等系统中．为凶案现场的重现和案件的侦破起到了重要的作用。在实现未标定图像间插补的时候，摄像机自标定是非常关键的一步。传统的利用线性算法来计算摄像机参数初值的方法虽然能够将未标定摄像机拍摄的多幅图像实现摄像机标定，但得到的值有很大的误差。在充分研究传统算法的基础上，引入了非线性迭代方法对传统算法进行

2、优化。用基于图像上点的误差度量来对比改进前后的算法，经实验证明，改进后的算法不仅能够满足实际应用的需求还大大提高了精度、缩小了误差。关键词：视图插补；摄像机自标定；全景漫游中图分类号：TP3文献标识码：BResearchandApplicationofSelf-CalibrationofCameraBasedonSequentialImagesWANGJun—xiu，ZHANGQian-qian(TheFirstResearchInstitute，theMinistryofPublicSecurity，Beijing100048，China)ABSTRACT：Th

3、etechnologyofcameracalibrationismainlyusedinviewinterpolation，three-dimensionalrecon—structionofcriminalsceneandpanoramawandering，helpingthereappearanceofmurdersceneandcasedetecting．Intheprocessofinterpolationamonguncalibratedimages，theself—calibrationtechnologyofcameraisaverycrucials

4、tep．Onthebasisoffullstudyoftraditionalalgorithm，thispaperintroducedanonlineariterativemethodforoptimi—zation．Usingpointerrormetricbasedonimagetocontrastbeforeandaftertheimprovementalgorithm，theexperi—mentsshowthattheimprovedalgorithmcannotonlymeettheneedsofpracticalapplicationbutalsog

5、reatlyimprovetheprecisionandreducetheerror．KEYWORDS：Viewinterpolation；Self-calibration；Panoramawandering1引言法。包括基本矩阵、本质矩阵，对极线方程和对摄像机标定如果给定摄像机所拍摄的序列图像，而摄像机位置未的线性方法等。知，要在这些图像之间实现插补，就必须重建所拍摄图像的深度信息。为了做到这一点，必须对其摄像机进行标定。2摄像视图建模也就是通过摄像机运动前后所获得的序列图像的射影几何图1为对极几何示意图。信息，来计算摄像机的内参数K，外参数R和运动方向t。在本

6、文中实现了一个从未标定摄像机拍摄的多幅图像对摄像机定标的算法。假设摄像机焦距未知可变，摄像机位置和方向未知，但照片上摄像机光心基本在照片正中，而且水平垂直方向的尺度(伸缩因子)一致。首先利用SUSAN角点检测算法和SSD匹配算法选取一定数目的对应点，然后利用一个线性算法计算出摄像机参数的初值，最后采用一个非线性的方法对它们进行优化。图1对极几何示意图为了叙述方便，下面先介绍一些基本的概念、记号和方图1为两幅视图的对极几何，c，c为两个摄像机中心，收稿日期：2013—09—25修回日期：2013—11—14A，B分别为其成像平面，摄像机中心、3维空间点和它的图一2l

7、9一像和都处于一个公共平面上，这个平面叫对极面，Z，l为。音一对对极线。由对极几何知投影于像平面A上的任一像素(，Y)上的空间可见点必位于从c出发，穿过；(，Y)的空÷y()间直线上。它在图像平面B上的投影必位于对极平面与成像平面曰的交线1上。这一交线称为像素点互(，Y)在图像=√÷耋[(一+(y一平面曰上的对极线。假设c，C不重合，则基本矩阵F定义为唯一的对所有对应点三一互，都满足曼：0-kxo进一步，如果消去标定矩阵的影响，则有下列形式r，=㈤(，Y，1)￡×R(，Y，1)=0(1)这就是对极线方程。，^其中k=。f，0一t：￡y、令反对称矩阵[￡]=l0一I

8、，则E：[