MATLAB鱼眼镜头畸变标定系统：基于角点自动检测的完整解决方案

资 源 简 介

本项目提供完整的鱼眼镜头标定流程，支持多种标定板模式。可自动提取角点坐标，通过优化算法计算相机内外参数和畸变系数，并生成校正映射，实现高精度畸变校正。

详 情 说 明

基于角点自动检测的鱼眼镜头畸变标定系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的鱼眼镜头标定系统，通过自动处理包含标定板的图像序列，精确计算相机内外参数和镜头畸变系数。系统利用先进的角点自动检测技术和非线性优化算法，建立高精度的鱼眼镜头畸变模型，并生成可用于实时图像校正的映射表，有效消除鱼眼镜头带来的几何畸变。

功能特性

• 多模式标定板支持：兼容棋盘格、圆点阵列等多种标定板模式
• 自动化角点检测：采用高精度算法自动提取标定板角点坐标
• 畸变模型拟合：基于鱼眼镜头物理特性建立准确的畸变数学模型
• 参数优化估计：通过非线性最小二乘法优化计算相机参数
• 标定精度评估：提供重投影误差分析等质量评估指标
• 实时校正支持：生成高效的畸变校正映射表，便于实时处理

使用方法

准备标定数据

1. 采集10-20张不同角度和位置的标定板图像
2. 配置标定板参数（如棋盘格行列数、方格物理尺寸）
3. （可选）提供鱼眼镜头初始参数（如视场角FOV）

执行标定流程

运行主程序启动自动标定过程，系统将依次完成：

• 图像预处理与角点检测
• 相机参数初始估计
• 畸变模型参数优化
• 标定结果验证与评估

获取输出结果

系统生成以下标定成果：

• 相机内参矩阵（3×3）
• 畸变系数向量（4×1）
• 标定精度评估报告
• 角点检测可视化结果
• 实时校正映射表

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Optimization Toolbox

硬件建议

• 内存：4GB以上
• 存储空间：1GB可用空间
• 支持常见图像格式（JPG、PNG等）

文件说明

主程序文件整合了标定系统的完整处理流程，其核心能力包括驱动整个标定过程的自动化执行、协调各个功能模块间的数据传递、实现标定板图像的批量处理与特征提取、进行相机参数的初始估计与优化求解、计算镜头畸变模型的关键系数、评估标定结果的精度质量，以及最终生成可用于实时校正的畸变映射数据。