6、单相机与多相机的几何校准及棋盘角点精确定位

单相机与多相机的几何校准及棋盘角点精确定位

1. 校准方法概述

在相机校准过程中，无论控制点是手动提取还是采用自动方法提取，校准图像都起着关键作用。例如，在近距离检查场景中使用的收敛立体相机设置（由两台1032×776像素的Baumer CCD相机和f = 25 mm的Cosmicar视频镜头组成），以及在人机交互应用场景中使用的三目PointGrey Digiclops系统，都能达到一定的校准精度。在第一个场景中，到场景的距离约为0.5 m，第二个场景为2 - 7 m。

提出的校准 rig 提取方法能够成功地将 rig 上的控制点自动分配到采集的校准图像中的对应点。后续的相机校准步骤取决于相机模型，而相机模型可以方便地进行更换。该方法在处理使用“特殊”镜头（如全向折反射镜头和鱼眼镜头）采集的图像时表现出色，即使在并非所有控制点都能找到的情况下，提取的控制点的分配也是正确的，因此可作为各种镜头架构的通用自动校准 rig 提取方法。

2. 棋盘角点的精确定位

2.1 不同类型的校准目标及其在图像中的定位

通常，相机系统（可能由多个刚性连接的相机组成）的校准是通过观察校准 rig 来完成的。至少，这个平面或非平面 rig 上特殊点的位置能以相当高的精度被知晓，这些点在摄影测量中被称为目标。给定目标在一组图像中的位置及其已知的空间坐标，需要最小化投影空间点与测量点之间的最小均方误差。这需要合适的初始参数，如每个待校准相机的每图像变换或相机模型的参数。对于平面校准 rig 和针孔相机，可以使用单应性来估计这些参数。

校准过程的准确性受四个方面的影响：
- 相机模型对给定相机和镜头的适用性；
- 校准