MATLAB实现的基于Kruppa方程摄像机自标定系统

资 源 简 介

该项目使用MATLAB实现了基于Kruppa方程的自标定算法，能够通过两幅固定焦距的不同视角图像自动计算摄像机的内部参数矩阵。系统整合了特征点提取、基本矩阵估计和Kruppa方程求解等关键模块，适用于计算机视觉领域的标定任务。

详 情 说 明

基于Kruppa方程的固定焦距摄像机自标定系统

项目介绍

本项目实现了一种基于Kruppa方程的摄像机自标定算法。该系统通过分析两幅由同一固定焦距摄像机拍摄的不同视角图像，自动计算摄像机的内部参数矩阵。该方法无需专门的标定板，仅需两幅具有足够重叠区域的图像即可完成标定，特别适用于固定焦距摄像机的标定需求。

功能特性

• 自动特征提取：采用Harris角点检测结合SIFT特征描述子，实现鲁棒的特征点匹配
• 几何关系估计：使用八点法稳健估计两视图之间的基本矩阵
• 核心标定算法：基于Kruppa方程的数值解法优化，准确估计摄像机内参
• 结果验证：提供重投影误差分析作为标定精度评估指标
• 可视化输出：生成特征点匹配结果的可视化图像，便于调试和验证

使用方法

输入要求

1. 图像对：两幅RGB格式图像（jpg/png格式），分辨率不低于640×480
2. 拍摄条件：同一摄像机拍摄、焦距固定、有足够的重叠区域（建议重叠区域>30%）
3. 可选参数：初始焦距估计值（可从EXIF信息获取）

运行步骤

1. 将待标定的两幅图像放置在指定输入目录
2. 运行主程序文件
3. 程序自动完成特征提取、匹配、基本矩阵计算和Kruppa方程求解
4. 查看输出目录中的标定结果和可视化文件

输出结果

• 标定后的摄像机内参矩阵（3×3矩阵）
• 特征点匹配可视化图像
• 标定精度评估报告（重投影误差分析）
• 焦距估计值及置信度指标

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，支持双精度浮点运算

文件说明

main.m文件作为项目核心入口，整合了自标定流程的关键环节，包括图像数据读取与预处理、特征点检测与匹配操作、基础矩阵的估算与优化、Kruppa方程的构建与求解过程、摄像机内部参数的最终计算，以及标定结果的精度验证与可视化输出生成。