视觉是人类感知环境世界,认识外部世界的主要途径。随着计算机技术的不断发展和人类对数字化信息需求的不断增加,计算机视觉和双目立体视觉得到了极大的发展。由于摄像机标定是计算机视觉获取三维空间信息前提和基础,是双目立体视觉的一个重要组成部分,因此近年来在该领域的研究非常活跃。 论文的工作就是要研究摄像机标定的相关技术和方法,获取摄像机的有关参数,建立起三维空间物体与二维图像间的对应关系,为计算机视觉和双目立体视觉的下一步研究提供可靠的数据并奠定良好的基础。其中重点对摄像机标定及其前期的特征点提取等过程进行了研究,具体研究内容和取得的成果可概括如下: 1.研究了图像特征点的提取问题。在角点提取过程中,针对Susan角点检测算法的不足,本文对它进行了改进,提出了一种阈值快速自适应的确定方法,从而能够避免由于阈值设置的过大或过小而引起的角点误检测,提高了角点检测的可靠性,实现了角点检测的自动化。 2.对摄像机标定方法和相关理论进行了研究。本文提出了一种简单快速、标定精度高的共面点线性标定法。该法通过分步标定并建立一种新的畸变模型,实现了只利用共面点标定物,不需要摄像机做任何运动,就可以全部线性地求解摄像机的11个内外参数。既避免了非线性优化的繁琐和不稳定,也解决了其它线性法中部分内参数的标定问题。 3.科学地设计了实验方案,从普遍性和实用性等两方面验证了本文提出的标定法的有效性和可行性:一方面标定经典的Zhang的数据并与Zhang