matlab代码实现结构光系统标定

资 源 简 介

matlab代码实现结构光系统标定

详 情 说 明

结构光系统标定是三维重建中的关键步骤，主要用于将相机采集的图像坐标与实际三维坐标进行准确匹配。在MATLAB中实现这一过程通常涉及以下几个核心环节：

标定板准备 使用高精度的棋盘格或点阵标定板，其物理尺寸需预先精确测量。标定板作为已知三维坐标的参考对象，用于后续的图像特征提取。

相机标定 首先通过传统相机标定（如使用MATLAB的Camera Calibrator工具箱）获取相机的内参（焦距、主点坐标、畸变系数等）和外参（旋转矩阵、平移向量）。这一步是结构光系统标定的基础。

投影仪标定 投影仪在结构光系统中可视为逆向相机。通过投影特定的编码图案（如格雷码或相移条纹）到标定板，利用相机捕捉变形后的图案，结合相机标定结果，计算投影仪的内外参数。

三维坐标重建 根据标定板上的特征点在图像中的位置，结合相机和投影仪的参数，通过三角测量原理计算特征点的三维坐标。这一过程需要解决非线性优化问题，通常使用最小二乘法或光束平差法优化结果。

系统验证与配准 最后，通过重投影误差评估标定精度，并利用仿射变换或ICP（迭代最近点）算法将重建的三维点云与实际标定板坐标进行配准，确保系统输出的三维数据与实际物理尺寸一致。

在MATLAB中，可借助Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox简化图像处理和标定流程，同时通过自定义脚本实现投影仪标定和三维重建的逻辑。优化后的标定系统可显著提升结构光三维扫描的测量精度。