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平行双目摄像机的自标定算法研究
摘要：
本文介绍了平行双目摄像机的自标定算法研究，平行双目摄像机是指两个摄像机的光轴平行且处于同一平面上。自标定算法是利用摄像机拍摄的一些图像，通过计算摄像机的内部参数和外部参数，从而精确测量和计算不同图像点之间的距离。
该文章首先介绍了自标定的基本原理和平行双目摄像机的原理，然后详细介绍了平行双目摄像机的自标定算法，包括单摄像机的内部参数标定、双目摄像机外部参数的标定以及基线计算等步骤。
在实验中，采用了多组数据进行了自标定算法的验证并得到了准确的结果。通过比较实验能够说明，该自标定算法能够准确地测量和计算不同图像点之间的距离，且具有较高的稳定性和精度。
关键词：平行双目摄像机、自标定、内部参数、外部参数、基线计算
正文：
一、自标定算法的基本原理
自标定算法是利用摄像机的图像信息，通过计算摄像机的内部参数和外部参数，从而精确测量和计算不同图像点之间的距离，是3D图像重建、视觉测量和机器人视觉导航等领域中典型的图像测量方法。自标定算法的核心是利用摄像机的图像信息，建立摄像机及物体空间之间的坐标映射关系式，进而求解摄像机的内部参数和外部参数，并通过计算公式来实现对3D空间点的精确测量和计算。自标定算法通常分为单摄像机自标定和双摄像机自标定两种。
二、平行双目摄像机的原理
平行双目摄像机是指两个摄像机的光轴平行且处于同一平面上，且成像视场重合，通常使用于精度较高的三维重建和机器人视觉导航等领域。平行双目摄像机的结构原理如图1所示：
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图1平行双目摄像机的结构原理
如图1所示，平行双目摄像机内部包含两个摄像机模块，分别通过镜头对平面外的物体进行图像采集，经过AD采集卡进行信号处理，最终输出数字图像数据。在标定过程中，需要测量出平行双目摄像机的内部和外部参数，并计算出两个摄像机之间的基线。
三、平行双目摄像机的自标定算法
1.单摄像机的内部参数标定
平行双目摄像机内部参数的标定是指对单个摄像机的器内参数进行标定，包括焦距、主点位置、畸变等参数。一般常采用张氏标定法进行内部参数标定。该方法通过利用多次摄像机拍摄同一平面上的校准板图像，通过对图像采集信息的处理和计算，并引入校正系数，可以得到摄像机的内部参数。具体实现步骤如下：
（1）采集到多张所需的校准板图像。
（2）选定校准板图像中四个不同的角点，并计算出其在三维空间中的坐标。
（3）利用摄像机的固有参数及外参数，从实际的校准板图像坐标反求计算出其在三维空间中的坐标。
（4）根据标定板角点的三维坐标和对应的二维坐标建立内部参数的数学模型，并通过非线性最小二乘法求得标定板4个角点及图像中其他像素点的内部参数。
2.双目摄像机外部参数的标定
双目摄像机的外部参数包括旋转矩阵和平移矩阵，是描述两个摄像机在世界坐标系下的相对位姿。一般常采用张氏标定法或直接线性变换法（DLT）进行双目摄像机的外部参数标定。张氏标定法的基本思路是利用多次摄像机拍摄同一场景，得到同一场景在两个摄像机下的两组矢量，进而利用点对点关系求解摄像机间的基础矩阵和相机的旋转矩阵和平移矩阵等参数。具体实现步骤如下：
（1）通过平行双目摄像机对同一场景进行多次拍摄，并得到两个摄像机下的图像。
（2）识别出左右两幅图像中相同目标的像素点，并通过张量矩阵进行点匹配。
（3）通过SVD分解等方法求解摄像机的投影矩阵以及其它相关参数。
3.平行双目摄像机的基线计算
基线是指两个摄像机光心之间的距离，是双目视觉重建中的关键参数，通过测量两个摄像机之间的基线长度，可以实现目标物体在空间中的三维重建。因此，在平行双目摄像机的自标定中，需要精确地计算出两个摄像机之间的基线长度。简单的方法是通过物体上已知点在两个摄像机图像上的对应关系（即进行了匹配）来计算。假设匹配的像素点在左、右图像上的像素坐标分别为P1(x1,y1,1)和P2(x2,y2,1)。那么两个摄像机光心之间的距离就可以计算为：
Baseline=|T2-T1|
其中T1和T2分别是左、右摄像机的平移量，即外参数标定中的平移矩阵。
四、实验验证与结果分析
为了验证所设计的平行双目摄像机的自标定算法的效果，本文采用了多组实验数据进行了验证。平行双目摄像机参数的标定实验不仅是一种常规实验方法，同时其结果也是精度检测和重建3D模型的理论基础。
经过数据采集、图像校正及参数标定等步骤，得到了摄像机的内外部参数及基线数据。通过测量不同物体表面上的点在两个画面上的对应关系，实现了不同视角下的物体三维重建，并计算出了不同物体表面上物点之间的距离。
分析实验结果，验证了平行双目摄像机的自标定算法具有较高的稳定性和精度，可以实现对三维空间点的精度测量和计算。
五、结论
本文介绍了平行双目摄像机的自标定算法研究，包括内部参数标定、外部参数的标定以及基线计算