摄像机标定参数的不确定性分析及三维测量

• 作 者: 郝鑫
• 机 构: 山西大学
• 出 处: 山西大学
• 发表日期: 2014年01期
• 关键词: 摄像机标定 不确定性 摄像机模型 视觉测量

摄像机标定是从二维图像恢复三维空间信息必不可少的关键步骤,是计算机视觉中非常重要的研究方向。摄像机标定参数的准确性、可靠性等因素与后续许多应用直接相关,如基于图像的三维重建,基于图像的测量等。因此,分析摄像机标定参数的性能在计算机视觉领域具有重要的理论意义和实用价值。另外,在视觉测量应用中,针对具体使用的摄像机,事先分析和掌握所用摄像机的成像模型和可能达到的测量精度是非常必要的,如果模型选择不合理,将直接影响到最终的测量精度。本文围绕摄像机标定参数的不确定分析和模型选择问题进行了相关研究,具体研究内容和研究成果如下：1.采用概率统计方法对摄像机标定参数的不确定性及其影响因素进行了研究。着先给出了摄像机标定问题的形式化描述,然后,根据误差扩散理论导出了摄像机标定参数不确定性的解析表示形式。根据摄像机标定问题的特点,在推导出不确定性中雅克比矩阵的结构形式的基础上,从理论上证明了模板控制点数量和模板图像数量与标定参数不确定性的关系,这也是本文的主要创新之处。最后以Brown模型为例,采用平面模板标定方法进行了实验验证。实验结果表明,本文对标定参数的不确定性分析和推导是合理的、可靠的,而且,在一定程度上,增加模板控制点数量比增加模板图像数量对减小参数的不确定性更有效。2.针对视觉测量工程应用背景,对装有Nikon50定焦镜头的Nikon D300S摄像机进行了三维测量精度的实验比较,并选择出了合理的成像模型。实验中,摄像机内参数的标定仍采用基于平面模板的标定方法,而摄像机外参数的计算则采用基于本质矩阵分解的方法。针对8种不同的摄像机模型,对不同距离的场景、场景中不同位置的特征点来计算重建特征点之间的欧氏距离和直线夹角,并进行重建精度比较,实验结果表明,对于型号为Nikon D300S、镜头为50mm的摄像机而言,带径向畸变系数的透视成像模型的重建精度要高于其他成像模型。