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
１．２．２．１传统的摄像机标定法当应用场合要求的精度很高而且摄像机的参数不经常变化时，传统的标定法应为首选。Ｗｅｎｇｎ们等人根据标定参数的求取方法又将传统的摄像机标定法分为如下三类：
１．非线性优化法天津大学刘风梅、段发阶、叶声华等人，提出一种仅用
一个简单齿形标定靶和一个一维工作台实现线结构光测量系统的高精度、快速标定方法。该方法首先标定ＣＣＤ摄像机的内参数：焦距．厂和光平面与摄像机之间的相互位置参数（方向向量）。然后移动固定在一维工作台上的齿形标定靶，采用通过求解叠代方程来获取光平面与摄像机之间的相互位参数。这种方法２４ｒａｍ的量程内准确度在０．０５ｍｍ以内伫们。
在这类方法中，建立标定点的空间三维坐标与图像点坐标的投影关系，用
迭代算法对非线性方程求解。摄影测量内的大多数经典标定方法都属于这一类。
这类方法的优点是可以覆盖所有的像差变形，即可以选定任意的系统误差模型，
因而如果提出的估算模型比较好，可以达到很高的精度；其缺点是需要的计算量非常大，而且由于采用迭代算法，稳定性差，摄像机的内外参数共有１１个或１１个以上，如若再引入像差修正参数作为迭代变量，当初值选择不当或迭代的步骤设计不当，像差参数与相机位置参数相互干扰，很可能导致无意义的解。
２．线性法合肥工业大学张勇斌等人采用圆阵列靶标结合一维工作台构
造出三维特征点空间的方法，并利用交比投影不变原理计算出光平面上特征点的空间坐标。标定过程中不需要严格限制光平面的位置，只需利用共面性约束就可以求得光面的参数，即结构光视觉测量系统的参数。采用量块对标定结果进行验证，其绝对误差小于０．２ｒａｍ心¨。
这类方法不需要迭代，它将非线性方程的变量组合成一组新的变量，称之
为中间参数，原非线性方程也就转化为中间参数的线性方程。利用最小二乘法解出中间参数后再求得原变量的值。
该方法的优点是不需要迭代，标定速度快，缺点是没有考虑摄像机的系统
误差和镜头畸变，同时由于中间参数间互相存在约束，它的维数大于原参数的维数，加上存在噪声等影响，故标定精度不是很高。
３．两步法如果先利用直接线性变换方法或者透视变换矩阵方法求解摄
像机部分参数，再以求得的参数为初始值，考虑畸变因素，并利用最优化算法进一步提高定标精度，这就形成了所谓的两步法。两步法是在基于非线性优化法和线性法的不足，同时又将这两种方法相结合的基础上发展起来的，其中以Ｔｓａｉ，
Ｚｈａｎｇ提出的摄像机标定法为代表，得到了广泛的应用。该方法迭代参数相对非线性优化法来说较少，而且能够自动提供较好的初始值，同时又考虑了部分畸变－６．
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