MATLAB高精度投影仪标定与反投影系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了投影仪自动化标定流程，通过标定板图像自动提取特征点，计算内外参数与畸变系数。采用非线性优化方法，达到亚像素级反投影精度（误差<1像素），支持完整的精度验证功能。

详 情 说 明

高精度投影仪标定与反投影系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的投影仪自动标定系统，基于经典的张正友棋盘格标定法，通过采集多张不同位姿的标定板投影图像，自动计算投影仪的高精度内外参数和畸变系数。系统采用非线性优化算法，结合亚像素级角点检测技术，实现了优于1像素的反投影精度。该系统为三维扫描、结构光测量等计算机视觉应用提供可靠的投影仪标定解决方案。

功能特性

• 全自动标定流程：从图像采集到参数计算全程自动化，无需人工干预
• 高精度标定结果：采用非线性最小二乘优化，实现亚像素级反投影精度（误差<1像素）
• 多参数联合优化：同时优化投影仪内参、外参和畸变系数
• 完整的精度验证：提供重投影误差统计和反投影误差分布分析
• 直观的可视化结果：生成特征点匹配图和误差分布图，便于质量评估
• 广泛的应用支持：适用于三维重建、结构光测量、投影仪-相机系统标定等场景

使用方法

输入准备

1. 标定板图像序列：准备至少10张不同位姿的棋盘格投影图像
2. 标定板物理参数：提供棋盘格尺寸和每个方格的实际物理尺寸
3. 相机内参矩阵：输入已标定相机的内部参数矩阵
4. 分辨率设置：配置投影仪和相机的图像分辨率参数

标定流程

1. 将准备好的输入数据放置于指定目录
2. 运行主程序启动自动标定流程
3. 系统自动完成特征点提取、参数计算和优化
4. 查看生成的标定报告和可视化结果

输出结果

• 投影仪内参矩阵（3×3）
• 投影仪畸变系数（径向畸变k1,k2,k3，切向畸变p1,p2）
• 投影仪-相机外参矩阵（旋转矩阵和平移向量）
• 标定精度报告（重投影误差统计、反投影误差分布）
• 标定可视化结果（特征点匹配图、误差分布图）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：至少8GB RAM（推荐16GB）
• 存储空间：1GB可用磁盘空间
• 图像采集：支持USB或GigE接口的工业相机

文件说明

主程序文件承载了系统的核心功能，实现了完整的投影仪标定工作流。其主要能力包括：自动读取和预处理标定图像序列，执行高精度的棋盘格角点检测与亚像素级定位，构建投影仪标定的数学模型并利用非线性优化算法求解内外参数，进行畸变系数计算与精度验证，最终生成详细的标定报告和可视化分析图表。该程序整合了图像处理、数值优化和结果分析等多个模块，确保标定过程的准确性和可靠性。