仪器仪表学报

作者：刘文昊，宋涛，刘兆伦，产佳，李宁

单位：刘文昊,1.燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066000； 2. 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066000,,宋涛,2. 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066000; 3.燕山大学电气工程学院秦皇岛066000； 4.燕山大学河北省绿智散货大型装备智能运维技术创新中心秦皇岛066000,tsong@ysu.edu.cn,刘兆伦,燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066000,,产佳,燕山大学电气工程学院秦皇岛066000,,李宁,2. 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066000; 3.燕山大学电气工程学院秦皇岛066000,

关键词：机器视觉;鱼眼相机标定;阈值分割;多约束优化;特征点提取

基金：河北省高等学校科学技术研究项目（CXY2024024）、国家自然科学基金项目（62441113）资助

为了提高相机标定中特征点提取的精度并减小重建后三维空间的误差，故提出一种基于全阈值分割与多约束的双目鱼眼相机标定算法。该方法针对传统标定过程中边缘区域噪声大、特征点拟合精度不足的问题，首先在已有的鱼眼镜头统一成像模型的基础上，利用高斯函数对灰度直方图进行迭代拟合，通过全局阈值分割方法精确提取标定圆的特征点，实现对畸变图像的高精度特征识别。然后，在反投影求取空间点的阶段，充分利用三维信息，在原有的距离约束与极线约束基础上，进一步引入垂直约束与共线约束，构建了融合多几何约束的优化函数，该函数能够同时考虑整体空间结构与局部几何关系。在实现上，采用圆形标定板结合全局阈值椭圆边界检测策略，并利用Levenberg-Marquardt算法对多约束目标函数进行迭代求解，从而提高参数估计的收敛性与稳定性。实验部分在双目鱼眼系统下完成了多组标定测试，设置了距离误差、极线误差、垂直误差与共线误差等指标进行评估。最终结果表明，所提方法在特征点检测与参数优化方面均具有较高精度，平均重投影误差（MRE）较传统方法降低30.85%，三维空间误差降低约45%，测试图像的平均误差低于0.3%，验证了算法在精度与鲁棒性上的显著提升。该研究为鱼眼双目视觉系统的高精度标定提供了可靠的参量依据。

来源：2025年第11期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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