overview of camera calibration for computer vision
引言傳統的攝像機定標方法
利用最最優化演算法的攝像機定標方法
利用透視變換矩陣的攝像機定標方法
兩步法雙平面定標方法
攝像機自標定方法
利用本質矩陣和基本矩陣的攝像機定標方法
利用絕對二次曲線和外極線變換性質的攝像機定標方法
利用主動系統控制攝像機做特定運動的自定標方法
利用多副影象之間的直線對應關係的攝像機定標方法
總結 review of traditional camera calibration methods in computer vision
引言攝像機模型
針***機模型
非線性攝像機模型
傳統攝像機定標方法
三維定標物
平面型定標物
兩步定標法
雙平面定標法
結語
儘管前面所提出各種攝像機傳統定標方法在理論上都是切實可行的, 但仍有許多地方需要作 更進一步的研究。1)影象一般包含有雜訊,即使這種雜訊非常小,內部引數的實際解與由約束關係所得解之間的差異仍然是相當大的,怎樣提高解的魯棒性成 了攝像機定標領域的乙個必須解決的問題。
2)攝像機定標所解決的問題歸根結底是得到一組非線性方程的解, 一般情況下使用各種優化方法,但實際上所得優化解往往不是全域性的 ,因 此 ,進一步研究更合理的求解非線性方程的方法 同樣非常重要。
3)不確定性是相當重要的 ,因為它決定計算引數的可信度, 攝像機定標引數的不確定性對三維重建有何影響和約束關係的不確定性是怎樣傳 播等這些都有待進一步深入研究。
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