任 贝, 韩 飞, 吴 坚

(吉林大学 汽车动态仿真与控制国家重点实验室, 长春 130022)

0 引 言

目前, 摄像机标定的方法已经有很多。但传统摄像机标定法的精度较低, 而摄像机自标定法对实验设备要求较高, 且方法过于繁琐, 运行速度较慢。笔者应用文献[1]提出的摄像机标定方法计算出多组内参矩阵、 畸变矩阵及外参矩阵, 并利用遗传算法对这些矩阵进行优化, 可在对实验设备要求不高的情况下, 较快地对摄像机参数进行计算, 并通过优化算法得到更高的精度。

1 成像几何模型

1.1 坐标系建立

为描述摄像机的成像模型, 需要建立世界坐标系、 摄像机坐标系、 实际图像坐标系和像素图像坐标系[1,2](见图1)。

图1 摄像机成像模型

图1中, 世界坐标系(OwXwYwZw)、 摄像机坐标系(ocxcyczc)、 像素图像坐标系(uv)、 实际图像坐标系(O1XY)之间的几何关系所示如下

(1)

图2 径向畸变与切向畸变示意图

1.2 摄像机的畸变模型

在实际成像系统中, 由于镜头和电荷耦合元件(CCD: Chavge-Coupled Device)感光原件等加工和装配误差以及透视过程中造成的失真等影响, 必将引起投影点距投影几何中心位置存在偏差, 这种偏差则称为畸变, 主要可分为径向畸变(k1,k2,k3)、 切向畸变(p1,p2)和非正交畸变(b1,b2)[5](见图2)。

综上所述, 需要对以下摄像机内参数进行标定求解(见表1)。

表1 摄像机标定参数

2 摄像机参数标定

在图像中, 通常把边缘、 角点、 圆形中心等具有鲜明特征的点或形状作为视觉图像的特征信息。摄像机标定就是通过这些图像的特征信息在像平面的坐标与其三维空间中的坐标的映射关系计算摄像机成像模型[6]。……