无控制点的相机标定模型研究

基于影像的三维重建不仅是计算机视觉的基本任务，同时也是摄影测量领域的研究范畴。这其中，相机标定（也称相机检校）被认为是从二维影像恢复三维欧氏空间的基本而又关键的一步。目前，多数相机标定方法都是基于高精度控制场的，但在进行近景摄影测量数据获取时，有时并无控制信息可用。随着数码相机的日益普及，迫切需要一种简便精确、无需控制点的相机标定方法。本课题从建筑物三维重建中相机标定存在的难点入手，以基于多像灭点相机标定模型为切入点，深入研究基于无控制数据的相机标定模型。模型通过灭点直接建立待标定参数与线特征观测值之间的关系，同时引入严格非线性畸变模型，使内外参数联合参与平差。课题首次针对长焦距相机和平面无控制格网，提出基于IAC双正交约束以及点线混合的相机标定模型。其标定结果可通过高精度三维控制场中控制点和检查点联立光束法平差进行精度评价。本课题的实施，将有效解决建筑物三维模型重建中的相机实时标定问题。

计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力，这不仅使机器感知三维环境中物体的几何信息，包括它的形状、位置、姿态、运动等，而且能对它们进行描述、存储，识别与理解。而若通过二维图像感知三维世界，传感器的定标成为关键技术之一。近年来，随着数字化技术的不断进步，硬件装置价格的不断下降和计算机性能的不断提高，数码相机也得到了普及，许多计算机视觉系统也都以普通数码相机作为获取数据的主要传感器。 因此，数码相机（摄像机）的标定逐渐成为计算机视觉领域以及摄影测量领域的研究热点之一。.国内外的许多摄影测量及计算机视觉界的专家学者提出多种多样的标定方法。然而，没有哪一种标定方法可以用于所有应用，不同的用途、不同的环境就要采用不同的标定方法。.本项目以基于灭点的标定方法为切入点，首先阐述几种传统相机标定方法与自标定技术以及存在的问题，随后提出了几种既不需要控制场同时精度又较高的基于多像灭点的标定方法。这些标定方法操作简易、灵活，可做到随时随地标定相机，若将标定结果用于人工规则建筑物的三维重建，该方法还可进行在线标定。.本项目涉及的主要研究内容集中在三个方面：基于多像灭点的标定方法；基于点线混合的相机标定方法；基于多平面格网的相机标定方法。.1）基于多像灭点的相机标定。从单像灭点标定方法的误差分析入手，以灭点为桥梁，通过灭点的几何特性将影像中直线观测值与相机方位元素直接关联，并对多像联合建立平差模型，以解求未知的相机内外方位元素。同时，非线性畸变模型和几何约束条件也直接纳入到平差标定模型中，多种类型未知参数统一解求，使标定精度大大提高。.2）基于点线混合的相机标定。分析了长焦距相机因视场角小在应用灭点标定时遇到的问题，首次研究了专门针对长焦距、小视场角相机的基于点线混合的标定方法。该方法通过一种无位移、多方位的全景摄影方式扩展长焦距相机的视场角，并用基于点的自标定与基于线的平差模型相结合的方法建立统一模型对相机进行标定。.3）基于平面格网的相机标定。通过分析灭点与灭线的约束特性，利用两个灭点也可进行相机标定。对一个或（多个平行）平面格网或人工建筑物某一立面进行多位移、多角度拍摄，利用多像灭点约束建立标定模型，最后通过矩阵分解得到相机参数矩阵。该方法将三维方向的灭点信息发展到二维方向的灭点信息，且不需要任何物方控制点信息，使灭点标定方法得到进一步推广。