基于視覺傳感器的智能車攝像頭標定技術研究(上)

　　將實驗板垂直放置，做出邊長為A1的正方形標定區(qū)域，即圖3中的DE平面，將攝像頭水平對向實驗板中心C，攝像頭架固定螺釘距實驗板距離為H1。讀出標定實驗板上特征點的相應像素點?？梢缘玫綀D4中(X，Y)與像素點(U，V)的關系(U為行數，V為列數)。

　　由于實驗平面與真實視野平面之間是純幾何關系，因此這部分轉換函數關系可以用幾何推導。 其公式較復雜，在這里不一一列出。

　　其公式最大的弊端在于有很多sin()、cos()等三角函數運算，但單片機做這種運算會花費大量時間，所以本應盡量避免出現三角函數、開方等運算。而且，若采用廣角鏡頭或攝像頭架得較低時，B點將會距A點很遠而找不到B點。所以該方法也不具通用性。實驗本身也比較復雜。

　　文獻[5]采用的實驗方法是：事先在一塊白板上畫一系列小的正方格，正方格越小，精度越高。然后標定中心黑粗線，用來確定賽車的擺放位置和圖像的中心。如圖5所示。之后可以直接讀出各特征點相應的像素坐標，建立對應關系。

　　該實驗方案很直觀，但其操作未必簡便。因為攝像頭視野較廣，所需矯正網絡也較大，在其上畫方格線很難保證絕對水平或垂直。

　　文獻[6]根據幾何數學建模，得出攝像頭獲取圖像的成像坐標與景物實際的世界坐標的關系。