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基于旋转立体视觉的摄像机自标定方法研究的中期报告
摘要：
本报告主要介绍了基于旋转立体视觉的摄像机自标定方法的研究进展。首先介绍了立体视觉及自标定的基本概念和原理；然后详细说明了本文所提出的实现该方法的步骤和流程，并给出了实验结果和分析；最后对未来的研究方向进行了讨论和展望。
关键词：
立体视觉，摄像机自标定，旋转标定，相对定向。
一、简介
相机标定是计算机视觉中的重要问题之一，通常用于将图像像素坐标转换为3D世界坐标。基于已知3D世界坐标系中某些点在图像中的像素坐标，可以通过相机标定得到相应的相机内参矩阵和外参矩阵，从而实现像素坐标到3D坐标的转换。
在立体视觉领域中，摄像机自标定更是一项重要任务。由于在立体视觉中需要同时使用多个相机，因此需要对多个相机进行标定。而传统方法中，多相机标定需要使用标定板等特殊工具，这既增加了成本也限制了应用范围。
本文基于旋转立体视觉方法提出了一种摄像机自标定方法，无需使用特殊工具，仅需要相机进行旋转操作即可得到相机内参矩阵和外参矩阵。在本文中，我们详细阐述了该方法的实现步骤，并通过实验验证了该方法的有效性。
二、基本原理
立体视觉的基本原理就是从多个角度分别对同一场景进行拍摄，并通过对这些拍摄的图像进行匹配，最终得到场景的3D模型。
而摄像机自标定的基本原理就是使用多个已知对应特征点的图像对，通过对相机内参数矩阵和外参数矩阵的求解，从而得到相机的标定结果。
本文所提出的基于旋转立体视觉的摄像机自标定方法，是基于相对定向的思想实现的。所谓相对定向，就是将摄像机旋转到不同的位置或角度，通过不同视点下的特征点坐标计算得到相机之间的关系，进而求解相机的内参矩阵和外参矩阵。
该方法的实现步骤可以分为以下几个阶段：
1.先使用三维标定板等工具对每个摄像机进行内部标定，得到初始内参矩阵。
2.在场景中放置一个静态的标志物，并用不同的角度对它进行拍摄，得到多个图像。
3.对每个图像进行特征点提取和匹配，得到不同视角下的特征点坐标。
4.计算相机之间的相对旋转矩阵和相对平移矩阵。
5.通过相对旋转矩阵和相对平移矩阵计算相机的外参矩阵。
6.对相机的内参矩阵和外参矩阵进行非线性优化，得到最终的标定结果。
三、实验结果
我们在实际场景中进行了一系列实验，验证了本文所提出的基于旋转立体视觉的摄像机自标定方法的有效性。
实验中我们使用了两个摄像机对同一场景进行拍摄，得到两组图像。在对这两组图像进行摄像机自标定之后，我们将特征点对应的3D坐标互相转换，然后通过计算坐标差异来计算两组摄像机的位置和姿态之间的误差。
实验结果表明，我们所提出的方法可以有效地估计相机的内参矩阵和外参矩阵，并且可以较好地减小位置和姿态之间的误差。
四、讨论和展望
本文所提出的基于旋转立体视觉的摄像机自标定方法，是一种基于相对定向思想的相机标定方法。相比传统的摄像机标定方法，我们的方法不需要特殊工具，仅需要通过旋转相机来得到标定结果。因此具有成本低、使用方便等优点。
不过，该方法在实际应用中还存在一些问题需要考虑和解决。例如，在使用该方法进行标定时，要求拍摄的图像有足够的视差，以便提取特征点并进行匹配。此外，在相机旋转时可能会出现图像失真等问题，也需要加以考虑。因此，未来的研究方向可以是进一步探究如何优化该方法、提高其鲁棒性和精度等方面的问题。