投影仪标定的几种思路

投影仪标定的几种思路

单相机-投影仪的结构光三维重建系统中,投影仪标定是必不可少的步骤。通常,会将投影仪当作逆向的相机来进行标定。下面将介绍几种投影仪标定方法(以下名称是我自己根据方法原理命名的,大神轻喷)。


  • 相位法(精度高、实现较难)
    该种方法将投影仪当作逆向的相机模型来进行标定,通过计算投影仪投射的相位信息计算出世界坐标系z=0平面和投影仪“成像平面”之间的关系,具体标定步骤如下:
    S1:按照合适的角度固定好相机和投影仪,标定过程中保证二者相对静止;
    S2:准备好标定板,可以使用打印的标定板,也可以使用陶瓷标定板;
    S3:投影仪关闭,相机拍摄标定板图片;
    S4:投影仪投射多频相移图片(投射x方向和y方向的条纹图片),相机同时进行拍摄;
    S5:改变系统相对标定板的位姿,重复步骤S3、S4,拍摄>15组的数据;
    S6:使用拍摄的标定板图片进行相机标定,获得相机的内外参并保存每个标定板上的角点位置信息;
    S7:投影仪标定;
    S7.1:处理每组多频相移图片,分别计算出x方向和y方向上的绝对相位图,并将相位图的范围转换到图像行列范围;
    S7.2:根据每张图片的角点位置和相位图计算出每个角点对应的投影仪“像点坐标”;
    S7.3:根据”像点坐标“-标定板角点世界坐标的对应关系使用相机标定计算投影仪内外参;
    S8:已知每次场景下的相机外参和投影仪外参,计算出相机和投影仪之间的相对位姿。

  • 投射标定图案法(精度较低、实现较为简单)
    该种方法将投影仪当作逆向的相机模型来进行标定,通过让投影仪投射标定图案来建立世界坐标系下z=0平面和投影仪“成像平面”之间的关系,具体标定步骤如下:
    S1:按照合适的角度固定好相机和投影仪,标定过程中保证二者相对静止;
    S2:将打印好的标定板(棋盘格/圆形阵列)贴到较为平整的白板上;
    S3:投影仪关闭,相机拍摄打印的标定板图片;
    S4:投影仪打开,将标定图案投射到白板上,相机拍摄投射的标定板图片;
    S5:改变系统相对白板的位姿,重复步骤S3、S4,拍摄>15组的数据;
    S6:使用拍摄的打印标定板图片进行相机标定,获得相机内外参并保存每个标定板上图案位置信息;
    S7:投影仪标定;
    S7.1:检测投影标定图案图片上的所有角点信息,并且根据对应的外参计算出所有角点在世界坐标系下的坐标;
    S7.2:根据角点-世界坐标的对应关系使用相机标定方法标定投影仪内外参。
    S8:已知每次场景下的相机外参和投影仪外参,计算出相机和投影仪之间的相对位姿。

  • 八参数标定法(该方法我实现过,但是没有达到论文中说的那种精度)
  • 该种方法将投影仪建模为新的模型(从算法原理上看,我个人认为是逆向针孔模型),直接将投影仪的标定简化为8个未知参数的标定,具体标定步骤如下:
    S1:按照合适的角度固定好相机和投影仪,标定过程中保证二者相对静止;
    S2:准备好标定板,可以使用打印的标定板,也可以使用陶瓷标定板;
    S3:投影仪关闭,相机拍摄标定板图片;
    S4:投影仪投射多频相移图片(仅投射y方向条纹),相机同时进行拍摄;
    S5:改变系统相对标定板的位姿,重复步骤S3、S4,拍摄>15组的数据;
    S6:使用拍摄的标定板图片进行相机标定,获得相机的内外参并保存每个标定板上的角点位置信息;
    S7:投影仪标定;
    S7.1:处理每组多频相移图片,计算出y方向上的绝对相位图;
    S7.2:计算出每个位姿下标定板上角点在相机坐标系下的坐标;
    S7.3:根据角点位置信息计算出该角点在绝对相位图中的相位值;
    S7.4:根据以下公式计算出未知参数 a 1 − a 8 a_{1}-a_{8} a1a8

S8:投影仪的内参即包含在参数 a 1 − a 8 a_{1}-a_{8} a1a8中,已知 ( x c , y c , z c ) (x_{c}, y_{c}, z_{c}) (xc,yc,zc) a 1 − a 8 a_{1}-a_{8} a1a8 θ \theta θ之间的关系,可以计算出该像素点对应的三维坐标(相机坐标系下)。

大家好,我主要的研究方向有:
1)主流的结构光三维测量方法,包括:线扫,格雷码,相移,散斑等;
2)摄像机标定和投影仪标定;
3)点云处理;
4)图像处理;
5)Halcon应用;
6)机器视觉相机选型。

对以上研究方向感兴趣的朋友可以关注我的微信公众号:

<think>好的,我需要帮助用户了解投影仪标定的方法和技术实现。根据用户提供的三个引用,我需要先整理这些信息,然后结合自己的知识,系统地回答这个问题。 首先,引用[1]提到投影仪是反向相机,标定的关键在于获取投影仪在图像特征点上的像素位置。这可能涉及到类似相机标定的方法,但需要考虑投影仪的特殊性。 引用[2]详细描述了标定算法的三个关键步骤:外标定、相机内标定投影仪标定。其中外标定通过图像配准和特征匹配,内标定使用标定板和图像处理技术。重投影误差控制在0.1像素以内,说明精度要求高。 引用[3]提到联合标定结构光深度相机和投影仪,触控应用对精度要求高,需要处理思路和公式推导。这可能涉及多传感器协同标定,以及如何优化标定结果。 接下来,我需要将这些信息整合成一个结构清晰的回答。可能需要分步骤说明标定流程,包括外和内标定,以及联合标定的技术要点。同时,需要提到使用的具体方法,如张正友标定法,结构光编码,特征点匹配等。 还要注意用户提到的系统级指令,比如正确使用LaTeX格式,生成相关问题,并添加引用标识。需要确保回答中的公式使用$$...$$格式,例如投影模型或坐标变换的公式。 最后,生成相关问题时要围绕投影仪标定的方法、技术难点、应用场景等方面提问,帮助用户进一步探索。 现在需要检查是否有遗漏的步骤或技术细节,确保引用正确,并且语言通顺易懂。同时,避免使用过多专业术语,保持解释清晰。</think>投影仪标定方法的技术实现可分为以下步骤,结合相机标定原理并针对投影仪特性进行适配: ### 一、标定原理基础 投影仪可视为逆向相机模型,其标定核心是建立三维空间点与投影图像二维坐标的映射关系。投影模型可表示为: $$ s\begin{bmatrix}u_p\\v_p\\1\end{bmatrix} = K_p[R|t]\begin{bmatrix}X_w\\Y_w\\Z_w\\1\end{bmatrix} $$ 其中$K_p$为投影仪矩阵,$[R|t]$为外矩阵[^1] ### 二、标定实施步骤 1. **联合标定系统搭建** - 使用已知数的标定板(如棋盘格) - 同步触发相机拍摄和投影仪图案投射 - 结构光系统需附加编码光栅投影(如格雷码相位扫描)[^3] 2. **特征点匹配** - 通过解码结构光条纹获取相机像素点与投影仪像素的对应关系 - 典型方法:相位辅助立体匹配(Phase-Assisted Stereo Matching) - 使用亚像素级角点检测算法提升精度 3. **数解算** - 相机内标定:采用张正友标定法 $$ \min\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{m}\|m_{ij}-\hat{m}(K,R_i,t_i,M_j)\|^2 $$ - 投影仪标定:基于PnP算法求解[R|t] - 投影仪标定:通过光束平差法优化数[^2] ### 三、关键技术点 1. **高精度标定板检测** - 棋盘格角点检测误差需<0.01像素 - 热变形补偿算法(温度变化0.1℃导致0.2像素漂移) 2. **多模态数据融合** - 相机-投影仪时间同步误差<1ms - 空间配准采用ICP算法,迭代收敛阈值0.05mm 3. **误差控制** - 重投影误差优化采用Levenberg-Marquardt算法 - 最终标定误差分布应满足: $$ \sigma_{reproj} = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\delta_i^2} < 0.1\ \text{pixel} $$ ### 四、工程优化方案 1. 动态标定补偿:通过温度传感器反馈实时更新内 2. 多分辨率标定:先全局粗标定,再ROI区域精标定 3. 自动验证系统:设计交叉验证图案验证标定有效性
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