基于三维标定板的相机标定方法

• 作者: 施佳豪 王庆 冯悠扬
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 关键词: 针孔相机 标定 奇异值分解 非线性优化
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨|Research & Approach
• 页码范围: 48-51
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2021)06-0048-04

摘要

针对传统平面相机标定方法中棋盘角点坐标维度信息缺失的问题,提出一种基于三维标定板的相机标定方法.在平面标定的算法基础上,利用角点的三维坐标计算相机的内参系数.根据标定板角点的世界坐标和像素坐标的对应关系、奇异值分解(SVD)方法,求解相机的投影变换矩阵;再利用旋转向量的性质计算出相机内参的初始值;最后运用非线性优化方法对所有的标定参数进行整体优化.实验结果表明:相对于平面标定而言,三维相机标定方法的稳定性更好,标定结果更符合针孔相机模型的投影规律.