相机标定过程中全局优化

资 源 简 介

相机标定过程中全局优化

详 情 说 明

在相机标定过程中，初始获取的内外参数往往存在误差，需要通过全局优化进一步提升精度。全局优化的核心思想是将所有参数视为一个整体系统，通过最小化重投影误差来同时优化相机内参和外参。

重投影误差是指将标定板上的三维点投影到图像平面后，计算得到的二维点与实际检测到的二维点之间的差异。这个误差反映了当前参数估计的准确性，优化目标就是让这个误差尽可能小。

非线性优化算法如Levenberg-Marquardt在这个环节发挥关键作用。这类算法能够处理相机模型中的非线性关系，通过迭代方式逐步调整参数值，最终找到使目标函数最小化的最优解。

全局优化的优势在于考虑了所有参数之间的相互影响，避免了单独优化各部分可能导致的误差累积。特别是当有多个相机视图时，这种整体优化方法能显著提高标定结果的准确性和一致性。

优化过程中需要特别注意参数初始值的质量，良好的初始值能确保算法更快收敛，避免陷入局部最优。同时加入适当的正则化手段可以增强优化过程的稳定性。