1 燕山大学 电气工程学院 工业计算机控制工程河北省重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
2 秦皇岛视听机械研究所, 河北 秦皇岛 066000
针对圆形标志点标定鱼眼镜头模型参量准确度不高的问题, 提出一种基于质心点优化的鱼眼相机标定方法.首先在已有的鱼眼镜头成像模型的基础上, 获取模型内外参量的初值, 并利用两步求解法求取畸变参量的初值；然后通过模型求取标志圆的投影椭圆, 对该投影椭圆和图像上的椭圆分别求质心, 进而建立目标函数并优化模型各参量, 最后实现鱼眼镜头的精确标定.模拟实验和真实图像实验结果均表明: 本文提出的方法能够明显提高鱼眼镜头的标定准确度, 为鱼眼视觉相关问题的研究提供了可靠的参量依据.
机器视觉 摄像机标定 质心点优化 鱼眼镜头 畸变参量 图像校正 圆形标志点 Machine vision Camera calibration Centroid optimization Fisheye lenses Distortion parameters Image correction Circular control points
1 中国科学院国家天文台, 北京 100012
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国科学院月球与深空探测重点实验室, 北京 100012
为满足深空探测全景相机的高精度标定要求，针对大型室外三维标定靶标构建困难、不能现场标定，平面棋盘靶标标定精度不高等问题，提出了一种基于圆形标志点的相机标定方法。大量圆形标志点按矩阵形式均匀分布在平面靶标上，以其中一个圆形标志点为原点建立世界坐标系。基于相机成像模型及物点、相机原点、像点的共线性约束，以投影误差最小作为目标函数，采用非线性优化方法得到了相机参数的最优解。标定实验结果显示所提标定方法可行、有效，具有较高的标定精度和较好的稳健性，相机参数的标定精度优于0.3 pixel；采用的畸变模型合适，标志点投影误差优于0.07 pixel。
机器视觉 相机标定 圆形标志点 全景相机 平面靶标 镜头畸变 光学学报
2013, 33(11): 1115002
