结构光三维测量系统的建模与标定(10)

3D视觉建模,计算机视觉

哈尔滨理工大学工学硕士学位论文

降等五］

的三维形状，可以实现实时测量，具有很高的测量精度。ｍ８，目前基于面结构光的矩阵法数学模型应用十分广泛，由于面结构光法测量速度快，被应用到很多快速测量系统中，通过对物体进行实时的拍摄，得到被测物

１．２．２摄像机标定

机算机视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间

中物体的几何信息，并由此重建和识别物体，而空间物体表面某点的三维位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是设想参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验和计算才能得到，这个过程被称为是摄像机标定。由于摄影测量学方面也存在着同样的问题，在这个方向已经取得了很多研究成果ｕ利。对于计算机视觉而言，考虑到摄像机标定在理论和实践中的重要价值，从过去的二十多年来，在摄影测量学和机器领域内，摄像机的标定方法得到了深入的研究，许多学者提出了不同的标定方法，而且基于不同的出发点和思路取得了一系列的成果，对于不同的问题背景它们都有其各自的应用价值。目前摄像机标定领域学术思想非常活跃，新技术新方法不断涌现。

摄像机标定技术来源于摄影测量学。摄影测量学中所使用的方法是数学解析

方法，在标定过程中通常要利用数学方法对从图像中获得的数据进行处理。通过数学处理手段ｎ引。摄像机标定提供了非测量摄像机和专业测量摄像机之间的联系。而所谓的非测量摄像机是指这样一类摄像机，其内部参数完全未知、部分未知或者原则上不确定。摄像机的内部参数指的是摄像机成像的基本参数，图像中心、焦距、镜头径向畸变等参数。

从广义上来分，可将摄像机标定分为三类：传统的摄像机标定法，摄像机自

标定法和基于主动视觉的摄像机标定法。其中摄像机自标定算法仅依靠摄像机获取的多帧信息来综合分析获取内外参数，算法复杂且鲁棒性差；基于主动视觉的摄像机标定算法需要对摄像机的运动轨迹加以严格限制，对设备要求严格，实验成本过高。当前最常用的标定算法是传统标定算法，它利用几何信息已知的标定物作为空间参照物，通过空间点与图像点之间的对应关系来建立单应矩阵，并用来求解摄像机的内外参数。这种标定方法简单便捷费用低廉，通过对标定物的合理设计就可以获得理想的效果。