机器视觉中摄像机标定技术研究及实现

摘要

随着电子技术及视觉理论的发展，机器视觉在生物医学工程、工业检测、导航、军事等领域得到日益广泛的运用。摄像机标定是机器视觉研究的重要内容，对整个系统的性能起着十分关键的作用。本文围绕摄像机高精度标定的目标，系统研究了标定图像处理、亚像素特征提取、摄像机标定方法等内容，主要工作如下:
　　 （1）综合分析了标识点特征及识别的难易程度，研究了物方和像方标识点的匹配方法，并设计制作了标定板。
　　 （2）改进了图像清晰度评价函数，根据标定图像的特殊性提出了一种有效的标定图像清晰度评价方法。
　　 （3）研究了椭圆中心的高精度提取算法。对标定图像采用Log算法先提取出圆形标识点的像素级边缘，在此基础上运用一阶微分期望法求取亚像素级边缘，对亚像素级边缘进行椭圆拟合，可精确获取圆形标识点投影后的椭圆中心。
　　 （4）为了验证本文所用检测方法的检测性能，提出了一种模拟标定图像的方法。通过生成椭圆，按照标定图像的灰度进行填充，将椭圆图像与点扩展函数进行卷积，再根据实际标定图像质量添加相应的噪声水平，达到真实模拟实际成像过程的目的。采用本文的检测方法对模拟的图片进行椭圆中心定位，结果显示，定位精度在0.03像素左右。
　　 （5）在目前已有的研究成果的基础上，对摄像机参数的标定算法做了进一步的探索研究，采用改进后的Tsai两步法进行标定。首先采用延伸焦点法，标定出相机的主点，再将主点作为初值代入求解，由于与真实值比较接近，可以较快地完成参数的求解。在约2m的距离上，标定误差在0.24像素左右。