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计算机视觉中摄像机标定若干关键技术研究的中期报告
摄像机标定是计算机视觉中重要的技术之一，它是将摄像机从真实世界映射到图像的过程。摄像机标定的主要目的是确定摄像机的内部参数和外部参数，以便在客观空间与图像空间之间建立准确的对应关系。摄像机标定技术对于许多计算机视觉应用中的三维重建、虚拟现实和机器人视觉等方面的研究都起着至关重要的作用。
本报告主要介绍了摄像机标定中的若干关键技术研究进展和现有的一些常用的标定方法。
一、摄像机内部参数标定
摄像机内部参数标定主要是指确定相机主轴、像素点中心、$x$方向和$y$方向的焦距等内部参数。常见的方法包括单应性矩阵法、张正友标定法和棋盘格标定法等。
其中最为广泛应用且效果最佳成熟的标定法是张正友标定法。该方法需要使用多张已知大小的棋盘格图像进行标定。在标定时需要对每张图像中棋盘格的角点进行检测，并用这些角点得到摄像机的内部参数。由于需要测量和提取角点，因此该方法对于图像的质量要求比较高。
二、摄像机外部参数标定
摄像机外部参数标定主要是指确定摄像机在空间中的位置和朝向等参数。常见的方法包括基于拍摄三维标定板的直接法、基于粗略估计的优化法、基于物体运动的方法等。
其中基于拍摄三维标定板的直接法是应用最为广泛的一种方法。在该方法中，首先需要在场景中布置一组已知大小和位置的标定板。然后摄像机在多个位置和朝向下拍摄这些标定板，最终利用拍摄到的图片得到摄像机在空间中的位置和朝向。该方法需要较高的计算精度和实验环境的条件。
三、摄像机标定的准确性评价
对于不同的摄像机标定方法，需要对其标定结果的准确性进行评价。常用的评价方法包括重投影误差、畸变参数和相机定标的结果等。
其中重投影误差是一种用于评价摄像机标定结果的最常用方法之一。该方法将标定后的摄像机参数重新应用于原始图像中的场景目标，然后计算重投影后的目标位置与原始目标位置的位置误差，以此评估摄像机标定的准确性。