文件名称：像机标定方法概述-docker+jenkins+harbor+gitlab
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更新时间：2024-06-28 09:24:35
摄像 测量学
第三章 摄像测量系统标定 普通图像处理分析过程只需图像本身，不需要涉及摄像机的内外系统参数。而在摄 像测量中，为了从图像中定量提取、测量空间物体的几何信息和运动信息，必须建立图 像中像点位置和空间物体点位置的相互对应关系，而这种对应关系由摄像系统成像模型 及摄像机参数决定，因此摄像测量在处理图像信息的同时，还需要摄像机的内外系统参 数。但是由于摄像机的光心、光轴和焦距等并不是物理上的实体，是看不见摸不着的， 它们更多地是数学分析模型的参数。因此在实施测量之前，通常需要通过实验和计算来 确定摄像测量系统的参数，这就是摄像测量系统标定。 摄像系统标定是摄像测量的 基本、 重要工作之一，也是相对复杂、困难的工作， 是摄像测量区别于其它图像处理、分析技术的特色理论和技术。它已有许多成熟的方法 和算法，但同时一直是摄像测量和光学测量研究领域的热点之一。对于不同的条件和应 用对象，摄像机标定仍在不断地发展新的方法和算法。由于对多数摄像测量来说，物距 是焦距的几十倍甚至成千上万倍，因此摄像系统的内外系统参数的微小误差在测量结果 中可能被放大成千上万倍。所以要高精度测量，必须要对摄像系统进行高精度的标定。 3.1 像机标定方法概述 摄像测量中像机标定的任务是通过实验和计算确定像机参数，包括内参数、外参数 和像差系数。在摄影测量学中，相机标定也称为相机检定 [1] 。 摄影测量和光学测量中，一般通过经纬仪、准直光管、标定试验场等专用设备和场 所进行摄像机标定 [1] 。在计算机视觉中研究的多是用像机采集标定参照物的图像，再通 过分析图像来求解像机参数 [2] 。 摄影测量和计算机视觉自其产生就提出了像机标定的需求，研究者们提出了多种多 样的像机标定方法。这些方法大致可分为三类：传统标定方法、基于主动视觉的标定方 法和自标定方法 [3] 。传统标定方法通过精确给出空间位置坐标的控制点或控制线等已知 结构的参照物，基于场景信息进行标定。基于主动视觉的标定方法需要控制像机做某些 特殊运动，利用像机运动信息进行标定。自标定方法通过非控制点或非控制线等未知结 构参照物进行标定，像机需要从多个方位采集标定参照物的图像。也有很多研究者将基 于主动视觉的标定方法归入自标定一类 [2,3] 。