1。2 国内外研究现状

1。3本文主要研究内容

本文主要研究了几种有影响力相机标定方法和快速精度较好的角点检测算法。首先给出了与相机标定的相关基本理论，分别介绍了相机成像的线性与非线性模型。介绍了SUSAN算法和Harris算法的原理与模型，提出了Harris优化改进算法，这种方法计算出模板核心点处的灰度，并与周围相近灰度值的像素比较，通过对区域大小的判定，选出像素点作为角点的候选点，在对这些点进行Harris检测，这样极大地提高了精度。

主要介绍了DLT模型，Tsai基于RAC的二步法还有张正友[2]的平面标定法。其中本文采取的两步法必须要先预知尺度因子，计算模型比较麻烦。而张正友标定法灵活简便，利于个人检测，在第二步中也加入畸变模型以及对相机参数的最小二乘法优化，但是这种方法缺点是精度并不是很高。

具体章节安排：文献综述

第一章：绪论。介绍了现如今课题研究的状况与背景。

第二章：介绍了与相机标定的相关基本理论。各种相关的坐标系与其转换关系分析了线性模型与非线性模型。介绍了畸变模型各种情况和对标定结果的影响。

第三章：介绍Harris角点检测的发展和其改进优化，介绍SUSAN算法及其USAN理论，对Harris角点检测进行试验模拟仿真。

第四章：介绍了各种有影响的标定方法，分别是DLT模型，Tsai基于RAC的二步法还有张正友的平面标定法。对其计算模型过程详细介绍并且分析优劣式，提出改进。

第五章：使用Matlab工具箱对张正友算法进行模拟仿真，并且对不足进行改进优化，最后得到相机标定结果。

2 与相机标定的相关基本理论

对于人类视觉来说，三维重建是其主要目的，同样也是计算机视觉最主要的研究课题。所谓的三维重建就是指从图像出发，恢复空间点的三维坐标的过程。

三维重建中有这三个比较关键的步骤：

1）图像对应点确认；

2）摄像机的标定；

3）两幅图像间的相机运动参数确定。

 2。1 三维坐标系模型

1）成像平面像素坐标系  图2-1 成像平面像素坐标系

 物理坐标系和像素坐标系间的转化:

     如上图中，坐标为，若每个像素在坐标轴上所具有的物理尺寸为

所以有如下物理关系：；             

 齐次坐标形式：      =         

2）摄像机坐标系和世界坐标系

图2-2 各坐标系示意图 

众所周知的，其中世界坐标系是一个以为基准的右手坐标系，由于描述相机和被标定物在此坐标系下的位置。而摄像机坐标系是由点与轴组成的直角坐标系，其中原点是相机的光学中心（光心）。由图可见与图像物理坐标系中的轴平行，轴与轴平行，即为相机的光轴，并与图像平面垂直，与其的交点即为图像物理坐标系的原点。焦距为图中。

    其中世界坐标系与相机系：来`自+优-尔^论:文,网www.youerw.com +QQ752018766-

对于如上的摄像机坐标系，根据三角形相似原理，有；

表示为齐次形式后

上式为： Zc  =               （式2。5）

      在相机坐标系与世界坐标系间转换为：式2。6）

      根据行列式的规则，R为3 X 3的正交单位阵，是相机坐标系于世界坐标系上方向矢量，t是一个世界坐标系上原点指向光心Oc的矢量。

Harris摄像机标定技术研究Matlab仿真(3):http://www.youerw.com/wuli/lunwen_91920.html