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根据在线相机标定-精密相机加工


  根据在线相机标定-精密相机加工
  在许多场合下,如缺失标定设备或相机内参数继续改动的状况下,没有满足数据来撑持离线相机标定,对这类场景的多视三维重构就要用到在线相机标定的技能。在线标定和离线标定结构的首要差异在于标定相机或估量相机参数的办法上。在大多数文献中离线标定技能被称为自标定。自标定办法能够大致分为两类:根据场景束缚的自标定和根据几许束缚的自标定。
 、俑莩【笆康淖员甓精密相机加工
  适宜的场景束缚往往能够在很大程度上简化自标定的难度。比如说,广泛存在于修建或人工场景中的平行线能够协助供给三个主正交方向的消角度和消视野信息,并能够据此给出相机内参数的代数解或数值解 [Caprile1990]。消角度的求解能够经过投票并查找最大值的办法进行。Barnard选用高斯球结构求解空间 [Barnard1983]。Quan、Lutton和Rother等给出了进一步的优化战略[Quan1989, Lutton1994, Rother2000]。文献[Quan1989]中给出了查找解空间的直接算法,Heuvel给出的改善算法加入了强制性的正交条件 [Heuvel1998]。Caprile给出了根据三个主正交方向消角度的几许参数估量法,Hartley运用标定曲线核算焦距 [Hartley2003]。Liebowitz等进一步从消角度方位结构肯定二次曲线的束缚并用考克斯分化求解标定矩阵 [Liebowitz1999]。
 、 根据几许束缚的自标定
  根据几许束缚的自标定不需要外在场景束缚,只是依托多视图本身彼此间的内涵几许约束来完结标定使命。使用肯定二次曲面作自标定的理论和算法最先由Triggs提出 [Triggs1997]。根据Kruppa方程求解相机参数则始于 Faugeras, Maybank等的作业 [Faugeras1992, Maybank1992]。Hartley给予根本矩阵推导出了Kruppa方程的另一个推导 [Hartley1997]。文献[Sturm2000]则给出了Kruppa方程的不确定性的理论评论。层进式自标定技能被用于从射影重构升级到衡量重构 [Faugeras1992]。自标定技能的一个首要艰难在于它不是无约束地用于恣意图画或视频序列,事实上,存在着特定运动序列或空间特征散布致使自标定求解结构的退化和奇特解。文献[Sturm1997]给出了关于退化景象的具体评论和分类。对一些特别可解状况存在性和求解办法的评论能够参考文献[Wilesde1996]等。精密相机加工

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