基于相位靶标的摄像机标定迭代畸变补偿算法

基于相位靶标的摄像机标定迭代畸变补偿算法

摘要：相机标定是计算机视觉领域中的重要任务之一，用于消除摄像机镜头引起的畸变。本文提出了一种基于相位靶标的摄像机标定迭代畸变补偿算法。该算法利用相位靶标的特殊结构和基于图像处理的技术，通过迭代过程精确地计算出摄像机的内部参数和畸变系数，并实现了对图像的畸变补偿。具体实现过程由以下几个步骤组成：首先，通过投影模型将相位靶标的三维坐标转换为二维图像坐标；然后，利用特征点提取和匹配的方法获取相位靶标在图像上的特征点；接着，采用最小二乘法求解出相机的内部参数和初始畸变系数；最后，通过迭代优化的方式不断调整畸变系数，直到达到收敛条件。实验证明，该算法能够有效地提高摄像机的标定精度和图像质量。

关键词：相机标定，畸变补偿，相位靶标，内部参数，畸变系数，迭代优化

1. 引言
   相机镜头的畸变是由于光线在镜头玻璃表面的折射和反射引起的，会导致图像中的线条弯曲或者出现形变。为了消除这种畸变，需要进行摄像机标定，并根据标定结果进行畸变补偿。传统的摄像机标定方法通常使用棋盘格等特殊标定板，但是这种方法存在复杂、耗时的问题。相位靶标作为一种新型标定工具，具有结构简单、易于制作和使用等优点，因此被广泛应用于摄像机标定领域。

2. 相位靶标的结构和工作原理
   相位靶标的结构通常由周期性的灰度条纹组成，在标定过程中，通过测量这些条纹的相位信息来推导出相机的内部参数和畸变系数。相位靶标标定的基本思想是：通过拉伸和压缩条纹，使得条纹变形，在观察图像上得到的条纹形变与内部参数和畸变系数之间存在一定的关系。利用这种关系，可以通过计算图像中条纹的相位信息来反推出相机的内部参数和畸变系数。

3. 算法步骤
   3.1 相位靶标