对于摄像机标定的研究已经有将近20余年的时间,目前摄像机标定方法主要分为两大类:传统的摄像机标定方法和摄像机自标定方法。传统的摄像机标定方法,以利用最优化理论的标定算法,透视变换矩阵算法等为代表,其特点是标定过程中要在摄像机前放置一标定参照物,通过建立参照物上三维坐标已知点与其图像点之间的对应关系,来计算摄像机的内外参数。这类算法比较复杂,但精确度高。摄像机自标定方法则不需要标定参照物,直接利用从图像序列中得到的约束关系来计算摄像机的内外参数,使实时地、在线地标定成为可能,但自标定的精确度没有传统标定的高。 目前,对于摄像机标定的研究主要在于怎样设计和改善算法来提高标定结果的精度以及可靠性,使后面进行的工作能得到更加令人满意的结果。本论文以传统的摄像机标定方法为研究重点,选取了三种标定算法——透视变换矩阵算法,Tsai算法,张正友算法。之所以选取这三种算法来进行研究是因为这三种算法具有代表性,是目前使用最多的算法,并且有个自的特点,算法思路也非常清晰,人们比较容易理解。 通过对这三种算法的实验研究,得到了以下几个研究结果: 1.了解了标定算法在计算机视觉测量中的作用。 2.对算法进行了具体的实验研究以及验证,在实验的过程中进一步熟悉了算法,对算法的原理有了更加深入的了解 3.设计出了标定算法库,为今后的计算机视觉测量等其他工作提供相应的标定软件包。 4.为今后进行的计算机视觉测量提供了一个实验流程,并积累一些经验。