相機標定的理解及原理（一）

相機標定，是一個估計相機模型參數(shù)的過程：一組描述圖像捕獲過程內(nèi)部幾何形狀的參數(shù)。精確的相機校準對于各種應用都是必不可少的，例如多相機的圖像相互關聯(lián)，消除由于鏡頭不完美引起的幾何畸變，或精確測量真實世界的幾何特性(位置、距離、面積、直線度等)。

本質(zhì)上是根據(jù)標定后得到的相機參數(shù)建立相機成像幾何模型，由獲得的圖像重構(gòu)出三維場景。具體來說：當我們用相機獲取照片時，從圖像里得到一些空間信息（比如距離，尺寸等），是要利用二維圖像得到三維信息。拍照的時候把空間物體信息通過相機變成了二維圖像，這個過程本來是不可逆的。但如果我們可以找到一個相機的數(shù)學模型，就可以從二維圖像和數(shù)學模型反推得到原來的三維信息。

相機標定方法有：傳統(tǒng)相機標定法、主動視覺相機標定方法、相機自標定法。

傳統(tǒng)相機標定法需要使用尺寸已知的標定物，通過建立標定物上坐標已知的點與其圖像點之間的對應，利用一定的算法獲得相機模型的內(nèi)外參數(shù)。根據(jù)標定物的不同可分為三維標定物和平面型標定物。三維標定物可由單幅圖像進行標定，標定精度較高，但高精密三維標定物的加工和維護較困難。平面型標定物比三維標定物制作簡單，精度易保證，但標定時必須采用兩幅或兩幅以上的圖像。傳統(tǒng)相機標定法在標定過程中始終需要標定物，且標定物的制作精度會影響標定結(jié)果。同時有些場合不適合放置標定物也限制了傳統(tǒng)相機標定法的應用。

基于主動視覺的相機標定法是指已知相機的某些運動信息對相機進行標定。該方法不需要標定物，但需要控制相機做某些特殊運動，利用這種運動的特殊性可以計算出相機內(nèi)部參數(shù)。基于主動視覺的相機標定法的優(yōu)點是算法簡單，往往能夠獲得線性解，故魯棒性較高，缺點是系統(tǒng)的成本高、實驗設備昂貴、實驗條件要求高，而且不適合于運動參數(shù)未知或無法控制的場合。

自標定算法中主要是利用相機運動的約束。相機的運動約束條件太強，因此使得其在實際中并不實用。利用場景約束主要是利用場景中的一些平行或者正交的信息。其中空間平行線在相機圖像平面上的交點被稱為消失點，它是射影幾何中一個非常重要的特征，所以很多學者研究了基于消失點的相機自標定方法。自標定方法靈活性強，可對相機進行在線定標。但由于它是基于絕對二次曲線或曲面的方法，其算法魯棒性差。

【來源：光虎視覺內(nèi)部培訓資料】