由于鱼眼相机成像存在较大的畸变, 采用二维标定板的方法难以在图像边缘区域获得准确可靠的角点, 从而导致标定精度下降, 而传统的三维标定法存在标定场建造复杂, 特征点数目有限等问题。为此, 提出一种基于激光扫描的鱼眼相机三维标定方法。该方法首先通过激光扫描仪获取室内标定空间的三维点云图, 然后利用尺寸不变特征变换匹配方法得到点云图与待标定相机照片的对应点的匹配关系, 并进行分块随机抽样一致性(RANSAC)筛选, 再根据对应点的图像坐标和物理坐标进行三维RANSAC筛选, 估算最终的鱼眼相机内外参数。与经典的张正友标定法及其改进方法相比, 该方法能够获得更多的有效特征点, 使标定精度明显改善, 从而较好地实现鱼眼相机的畸变校正。该方法简便、精确, 有广泛的适用性。

传统的棋盘格角点检测方法难以准确提取鱼眼图像边缘处的角点，造成相机标定精度低，为此提出一种面向鱼眼镜头大畸变成像的棋盘格角点检测方法。该方法通过多次拍摄和逐级迭代估计和优化相机参数,利用远距中心小畸变区域的图像获取相机初始参数，通过空间坐标变换和像素点灰度插值实现近距大畸变图像畸变补偿，进而实现对图像边缘处各角点的检测，并根据参数映射关系计算出近距大畸变图中所对应的角点坐标。仿真实验与真实鱼眼图像实验结果表明，该方法实现简单，能够有效提高角点检测的数量和质量，满足实际应用需求。