用于图像标定的算法

资 源 简 介

用于图像标定的算法

详 情 说 明

图像标定算法是计算机视觉中的重要技术，主要用于消除相机镜头畸变并建立像素坐标与世界坐标的映射关系。Matlab因其强大的矩阵运算能力和丰富的图像处理工具箱，成为实现这类算法的理想平台。

在相机标定过程中，最经典的当属张正友标定法。该算法通过拍摄多张不同角度的棋盘格图案，自动提取角点坐标，并利用这些二维-三维对应点求解相机内外参数。核心步骤包括：角点检测、初始参数估计、非线性优化（如Levenberg-Marquardt算法）以及径向畸变和切向畸变系数的计算。最终可生成标定矩阵，用于后续的图像去畸变和三维重建。

Matlab的Computer Vision Toolbox进一步简化了这一流程，内置的相机标定器（Camera Calibrator）工具能交互式完成标定板检测、参数计算和重投影误差分析。用户只需导入标定图像序列，工具箱会自动完成特征提取、异常值剔除和优化计算，同时提供可视化结果（如畸变校正前后对比）和精度评估报告。

高质量的标定算法还需考虑光照变化、标定板平整度、拍摄角度多样性等因素。通过Matlab实现时，可结合自定义的预处理（如高斯滤波增强角点检测）和后处理（如基于RANSAC的异常点剔除），进一步提升标定精度。该技术广泛应用于机器人导航、工业检测和增强现实等领域。