提出了一种高精度的相机自标定方法,用于可见光下大型自然景物的摄影测量和重建。首先,用测量相机拍摄景物的交会图像并通过SURF (speeded up robust features)算法获取图像特征点;其次,使用五点法对各图像进行相对定位定向,并通过随机...
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提出了一种高精度的相机自标定方法,用于可见光下大型自然景物的摄影测量和重建。首先,用测量相机拍摄景物的交会图像并通过SURF (speeded up robust features)算法获取图像特征点;其次,使用五点法对各图像进行相对定位定向,并通过随机抽样一致获得最佳定向结果;再次,结合特征描述的相似性和极线约束匹配特征点;最后,使用自标定光束平差技术对相机的内方位参数、图像外方位参数和空间特征点坐标进行最优化。实验结果表明,本方法可以取得同实验室环境下非常接近的相机标定结果。本方法不需要布置人工标志点,利用场景的自然特征即可实现相机的高精度标定,同时可以获得高精度的场景重建结果,适用于大尺寸自然景物的三维高精度重建。
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