传统摄像机线性标定Faugeras方法具有简单易实现的优点,然而其模型在求解时未考虑摄像机的特性,只当成一般数学问题求解,造成误差较大,特别是求解的图像中心点与实际的图像中心有较大偏差。为此提出一种新的摄像机线性标定方法,把图像中心作为光轴中心点,在认为该参数已知的情况下,可有效避免其他参数产生较大误差。将参数分开求解,分步获得摄像机参数,并对部分参数进行优化。实验结果表明,提出的这种新的线性标定法相较于Faugeras方法有了一定提升,标定精度较高且计算速度较快。

大多数摄像机标定研究侧重于用多幅图像、结合优化算法以提高精度,未能在线性标定阶段进行改善。分析了经典Faugeras线性标定方法存在的问题,提出了一种新型的摄像机线性标定方法。新方法充分考虑摄像机的特性,把图像中心作为主点位置,同时将与横、纵坐标分别相关的参数分开求解;而后将剩余参数进行混合求解,最后考虑畸变进行线性优化,得到畸变系数。新方法避免了传统方法将所有参数过早混合求解的弊端,是精度提高的关键,同时新方法也考虑畸变纠正,在线性标定阶段实现了精度的尽可能提升。实验结果表明,提出的线性标定法相比于经典Faugeras方法有了很大提升,在线性标定阶段测试点的反投影像素误差可控制在2个像素以内,为后期的非线性优化提供优良初值。

介绍了激光三角位移计的工作原理，并对激光三角位移计的响应特性进行线性标定所涉及到的理论与实验技术进行了分析，给出了实验结果。