MATLAB实现的基于遗传算法的摄像机内参数自标定系统

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB算法实现，利用遗传算法自动优化估计摄像机的焦距、主点坐标和径向畸变等内参数，无需依赖标定模板或已知场景结构，支持可视化结果展示。

详 情 说 明

基于遗传算法的摄像机内参数自标定系统

项目介绍

本项目实现了一种基于遗传算法的摄像机自标定方法，无需依赖已知场景结构或特殊标定模板。系统通过分析多视角图像序列，自动优化估计摄像机的内参数矩阵（焦距、主点坐标）和径向畸变系数。算法结合了摄像机几何模型与非线性优化技术，提供完整的标定流程、可视化分析及精度评估报告。

功能特性

– 自标定能力：无需标定板或已知三维点，仅依靠自然场景图像即可完成标定 – 遗传算法优化：采用可配置的遗传算法（种群大小、迭代次数、交叉率、变异率）进行参数搜索 – 多参数估计：同步优化内参矩阵（3×3）和径向畸变系数（k1, k2, k3） – 可视化分析：实时展示遗传算法收敛曲线、标定前后图像对比、畸变校正效果 – 误差评估：生成重投影误差报告，定量评估标定精度

使用方法

1. 准备输入数据

– 将同一场景的多视角图像（JPG/PNG格式）放入指定文件夹 – 可选：提供特征点对应关系文件（手动标注或自动提取的匹配点对）

1. 配置算法参数

– 在主程序界面设置遗传算法参数（种群大小、迭代次数等） – 指定图像路径和输出结果保存目录

1. 执行标定流程

– 运行主程序，系统自动完成特征提取、遗传优化、参数计算 – 实时显示迭代过程与适应度变化

1. 获取输出结果

– 内参矩阵（焦距、主点坐标）与畸变系数 – 标定过程数据（收敛曲线、误差历史） – 畸变校正前后的图像对比与误差分析报告

系统要求

– 操作系统：Windows/Linux/macOS – 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本 – 依赖工具箱：Image Processing Toolbox, Optimization Toolbox – 内存建议：≥4GB（处理高分辨率图像序列时需8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了标定系统的核心功能，包括图像数据读取与预处理、遗传算法种群初始化与迭代优化、摄像机模型参数计算、重投影误差评估以及标定结果的可视化输出。该文件通过协调各算法模块，实现了从输入图像到标定参数的全自动优化流程。