1. 研究目的与意义（文献综述）

计算机视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息，并由此重建和识别物体，而空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个过程被称为摄像机标定。在计算机视觉中，我们总希望摄像头拍摄到的画面能够尽可能真实的反映出三维空间中物体的实际状态，这个时候我们往往需要做的就是三维重建，所谓三维重建，事实上就是利用摄像机拍到的二维画面去还原现实的三维场景。在水面竞赛过程中，需要估计出皮划艇及运动员的三维运动轨迹。因此有必要建立三维世界坐标系，计算出场景中各标志杆、摄像头以及标志物在世界坐标系中的位置。

标定过程就是通过建立己知物像点对应关系模型，计算成像系统内外几何及光学参数，从而获取模参数。一旦建立了这种对应关系，就可以通过二维像点坐标推出物点的三维坐标。相反的，从已知的三维信息也可以推出二维信息。随着计算机视觉应用的不断普及，摄像机标定技术成为视觉系统不可缺少的前提和基础部分，标定精度的高低，直接影响着计算机视觉（机器视觉）的精度。

对摄像机标定技术的研究作为计算机视觉中的关键课题，有着很重要的意义，受到国内外学者的广泛关注，为计算机视觉在相关的各个领域的广泛应用奠定了坚实的基础。摄像机标定是摄影测量、视觉检测、计算机视觉等领域重要的研究课题之一，在测绘、工业控制、导航、军事等领域得到了极大的应用。本文围绕摄像机标定研究了摄像机成像模型、标定方法、角点检测与标定实验等内容。目前，摄像机标定在机器人视觉、工业检测和物体识别等领域中有着广泛的应用。使用何种方法才能使得摄像机的标定更加准确，更加节省时间，已经成为当前摄像机标定研究的中心问题。学术界在最近20余年来对摄像机的标定算法进行了广泛的研究，基于不同的出发点和思路取得了一系列成果，对于不同的问题背景它们都有其各自的应用价值。

2. 研究的基本内容与方案

在计算机视觉中，我们总希望摄像头拍摄到的画面能够尽可能真实的反映出三维空间中物体的实际状态，这个时候我们往往需要做的就是三维重建，所谓三维重建，事实上就是利用摄像机拍到的二维画面去还原现实的三维场景。在水面竞赛过程中，需要估计出皮划艇及运动员的三维运动轨迹。因此有必要建立三维世界坐标系，计算出场景中各标志杆、摄像头以及标志物在世界坐标系中的位置。

本课题首先在实验室中采用张正友平面标定法得到摄想头的内参数矩阵，因为张正友平面标定法融合了传统标定和自标定法的优势，算法更灵活，易于实现。其后研究了一个两阶段的摄像头及三维场景标定方法。在初始阶段，利用激光测距数据，以及人手标识的显著点的图像坐标，对包括量测点在内的16个特征点的位置及摄像头的外参数进行初始标定；在优化阶段，基于多种量测约束，采用了迭代扩的卡尔曼滤波器(ikef)，对所有参数进行优化，最后完成三维场景的标定，建立三维场景的坐标图。

2.2 目标

3. 研究计划与安排

第1周—第3周 查阅资料和制定方案；

第4周—第8周 构建三维坐标系，形成标定的初始位置；

第9周—第13周 用测距矩阵及标志点的二维成像约束，对三维坐标系进行迭代优化，实现对场景的完全建模；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]邱茂林,马颂德,李毅.计算机视觉中摄像机定标综述.自动化学报.2009, 26(1):43~55

[2]刘金颂,原思聪,张庆阳,刘道华.双目立体视觉中的摄像机标定技术研究.计算机工程与应用.2008, 44(6):237-239

[3] h.komagata,i. ishii, a.takahashi. a geometric method for calibration of internal camera parameters of fish-eye lenses. image systems and computers in japan,2013,38(12):55~65