基于分块的摄像机内外参数标定方法.docx

基于分块的摄像机内外参数标定方法
基于分块的摄像机内外参数标定方法
摄像机内外参数标定是计算机视觉领域中重要的研究方向之一。其中相机的内参数和外参数是关键参数，在三维场景重建、虚拟现实、机器人视觉等很多领域都有广泛的应用。摄像机内参数包含了焦距、主点和畸变参数等信息，而摄像机外参数则包括了相机位姿、旋转矩阵、平移向量等。这些参数标定的精确性直接影响到最终的视觉算法的准确性和可靠性。
在前人的研究中，基于校准板的标定方法已经成为了经典的标定方法。由于标定过程中需要采集拍摄校准板的图像序列，这种方法的实际应用受到了场地和设备的限制。而针对标定板无法使用的情况，基于点对法、角点法等标定方法的研究也被广泛开展。这些方法的共性在于都需要根据实际拍摄的图像序列求解相机内外参数，但由于所求解的参数较多，自然也带来了计算量的增加和求解精度的下降的问题。
为了解决上述问题，近年来提出了一些新的相机标定方法，其中基于分块的标定方法引起了广泛的关注。这种方法以被拍摄场景为基础，不再依赖于校准板或者特定的矩形标定区域，将图像划分为多个子区域，从每个子区域中提取特征点，不断优化相机内外参数直到满足拍摄场景中所有子区域的重投影误差。
具体来说，分块标定方法首先需要将图像划分为多个子区域。可以通过图像网格、K-Means聚类等方法将图像划分为多个子块。在每个子块中，可以通过FAST，SIFT，SURF等特征点提取算法来获取每个子块中的关键点。然后针对每个子块中的特征点，通过相应的特征描述子提取方法获得描述子；接着，将每个子块中的特征点通过RANSAC进行筛选，得到每个子块中的内点集合。然后基于内点集合求解相机内外参数，同时对所有子块求解后继续迭代，直到所有子块的内外参数都收敛到有效值为止。
分块标定方法的优点是速度快、精度高、可扩展性强，并且不受特定标定板的限制。值得注意的是，分块标定方法对于图像子块的选取具有很大的灵活性，因此可以根据具体情况选取不同的子块尺寸和数量。
总之，基于分块的摄像机内外参数标定方法是一种快速高效的相机标定方法，在实际应用中具有广泛的应用前景和研究价值。