一种基于主动视觉的非线性摄像机自标定-论文.pdf

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1、ValueEngineering·205·一种基于主动视觉的非线性摄像机自标定ANonlinearCameraSelf-calibrationApproachBasedonActiveVision禹旺勋①YUWang—xun；王爱菊②WANGAi_ju(①昆明理工大学津桥学院工学系，昆明650106；②云南师范大学商学院会计学院，昆明650106)((~)DepartmentofEngineering，OxbridgeCollege，KunmingUniversityofScienceandTechnologyIKunming650106，China@DepartmentofAcc

2、ounting，YunnanNormalUniversityBussinessSchool，Kunming650106，China)摘要：针对计算机视觉摄像机镜头畸变对精度的影响问题，提出了一种非线性摄像机标定方法。该方法是将非线性模型视为线性模型和畸变项的叠加，然后在主动视觉下利用线性模型下的正交运动的FOE(当物体或摄像机做纯平移运动时图像对应点连线的交点)点的关系，给出非线性模型参数的约束方程，从而实现非线性模型的摄像机自标定。模拟和真实图像实验均表明，该方法是有效的，具有一定的实用价值。Abstract：Forthedrawbacksofthetraditionalcali

3、brationapproachesincomplexoperation．anonlinearcameraself—calibrationapproachisproposedbasedonactivevision．Thebasicapproachistoregardthenonlinearmodelasthecombinationoflinearmodelanddistortionitem．Usingpoleprincipleandorthogonalrelationofpuretranslationmotionofcameraorobjectgetanonlinearconstra

4、intequationofintrinsicparameter．andsolveallofthenonlinearintrinsicparametersaccordingtoDFPofvariablemetricmethod．SOthenonlinearcameraself-calibrationisrealized．Onthebasisoftheoreticalanalysis，thealgorithmisgiven．Intheend，simulationandrealexperimentsaregiven，andtheresultsshowthatthisapproachisf

5、easible．UVl关键词：主动视觉；自标定；畸变系数=Keywords：activevision；self-calibration；distortionfactor中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1006—4311(2014)22—0205—030引言1，—dx—“0摄像机标定是从二维图像获取三维信息的必不可少Xy1的步骤。空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中0v。对应点之间的相互关系由几何模型决定，通过试验和计算001获得摄像机内参数和外参数的过程称为摄像机标定。传统设空间中某一点P在世界坐标系与摄像机坐标系下的标定方法是通过结构的物体(如标定块，标定板等

6、)在图的坐标分别是(xw，Yw，zT与(x，，z。)，存在如下关系：像中的投影计算摄像机的内参数。但是这种方法必须要有X标定物，在很多实际应用中难以实现。近年来，摄像机自标]XYY定技术以其应用的灵活性得到了很多研究者的重视，但自=(2)标定方法最大的不足是鲁棒性差。这主要是由于自标定方ZZw1法不论何种形式出现，均是基于绝对二次曲线(absolute1conic)和绝对二次曲面(absolutequadfic)的方法，需要求空间任一点P在图像上的投影位置P，由透视投影得解复杂的多元非线性方程来计算摄像机的内参数，从而导到如下关系式：致运算速度和结果的精度都不理想。而基于主动视觉的

7、摄x=≥y=鲁像机自标定可以克服这个缺点，它是通过控制摄像机做某些特定的运动来获取图像从而标定摄像机的内参数。一般用齐次坐标与矩阵表示上述透视投影关系来说，摄像机的模型参数可以线性的求解，因而算法的鲁X棒性较高。但是线性模型一般不能准确的描述真实摄像机fx1ff0001Y的几何成像关系，因此对基于主动视觉的非线性摄像机自zly1=l0f00I(4)Z1J【0010J。标定的研究具有十分重要的意义。因此，本文提出一种基1于主动视觉的非线性摄像机自标定方法。将式(1)与(