基于消失点的摄像机标定方法汇报人胡培成指导教师.ppt

基于消失点的摄像机标定方法 汇报人：胡培成 指导教师：黎宁 2006.11. 6 1. 摄像机标定的简介 摄像机标定是计算机视觉中的一个基本问题 利用物体的二维图像获取三维信息的关键步骤，它在机器人视觉导航、虚拟现实、三维重建等领域中有着广泛的作用。 现有标定方法 传统的摄像机标定方法 摄像机自标定方法 摄像机标定的任务 求取摄像机内参数矩阵和摄像机相对于真实世界坐标的外参数矩阵（包括旋转矩阵和平移向量）。 2. 典型的基于消失点标定方法 陈泽志：基于线性模型的标定方法 利用三点透视投影图、灭点和向量正交的性质来得到一组非线性方程，然后将其转换为线性方程组，最后高精度地求出全部内参数。 要求空间中有互相垂直的3组平行线，比较苛刻，只能标定四个参数模型。 2. 典型的基于消失点标定方法 Liu Ying等人：基于共面消失点标定方法 要求制作精确定位的点阵模板，而且要求严格匹配图像点和模板点，过程比较复杂。 胡钊政：仅利用一组相互正交方向的消失点来对摄像机进行标定的算法 根据一个模板图像只能得到一组相互垂直的消失点连线，这样至少要求拍摄6幅图像，而且该方法消失点求取的精度不高。 3. 本文提出的新标定方法 利用射影几何中的调和共轭理论高精度的求出消失点， 结合消失点对摄像机内参数的约束，给出了内参数求取方法 优势： 充分利用了正方形对角线相互垂直的性质，根据一幅图像可以得到两组相互正交的消失点连线，线性求取全部内参数，降低了标定的复杂度。 对摄像机运动没有什么要求，也无须知道正方形的任何几何信息 不涉及图像匹配，避免了边缘检测和直线拟合所带来的误差，精度比较高。 要求：最少只要拍摄3幅图像 4. 本文方法介绍 消失点(Vanishing Point) 欧氏空间中两平行直线永不相交,但在射影几何中两平行直线相交于无穷远处一点 ，消失点为该点在图像上的投影。 消失点定理 在针孔模型中,连接摄像机光心O 和场景平行线在投影图像中的消失点mv 的连线必定平行于该平行线。 4. 本文方法介绍 根据射影几何中调和共轭理论，容易证明一条线段被它的中点和该直线上的无穷远点调和分割。因为o分别是AC、DB、FE和GH的中点，所以得到如下等式： 4. 本文方法介绍 对于正方形模板可以得到下面一组等式： 利用Z. Z. You的由C矩阵逐个求解内参数：  * * 基于正方形模板的求取摄像机内参数方法 假设空间中存在两垂直方向上的平行直线。它们的交点分别为M1∞ ,M2∞ ,相应的消去点为mv1 , mv2，则可以通过 ,计算出C，然后再用zhangzhengyou方法的分解方法可以求取各个内参数。 4. 本文方法介绍 根据射影变换相应顶点的对应性和交比不变性，由前式我们可以计算出（u，v），其中： 4. 本文方法介绍 6.3 0.7 63.4 -36 0.7 2.7 s 586.52 564.5 558.1 640.5 576.7 592.8 v0 803.86 801.6 861.3 755.9 801.6 798.9 u0 1643.86 1645.4 1601.9 1645.2 1646.5 1680.3 fv 1630.48 1644.7 1619.8 1607.7 1639.1 1641.1 fu 运算结果 第五组 第四组 第三组 第二组 第一组 内参数 5. 本方法实验结果 模拟相机内参数： fu =400 fv =600  u0 =50  v0 =50 6. 实验结果讨论