基于铅垂线约束和最小Hough熵的相机畸变自标定
计算机视觉与模式识别
2010-07-09 v2
摘要
本文提出一种简单且鲁棒的方法，利用包含直线的场景单幅图像进行相机畸变的自校正。由于最常见的畸变可建模为径向畸变，我们使用Harris径向畸变模型来阐述该方法，但该方法适用于任何畸变模型。该方法基于将畸变图像的边缘点变换到一维角度Hough空间，并优化畸变校正参数以最小化相应归一化直方图的熵。正确校正后的图像将具有更少的曲线，因此在Hough空间中的扩散更小。由于该方法不依赖于除共享某些共同方向的边缘点之外的任何图像结构，也不使用边缘拟合，因此适用于多种图像类型。例如，它可以同样应用于具有弱但主导方向的纹理图像，或具有强消失点的图像。最后，该方法在合成数据和真实数据上进行了测试，结果表明其对噪声特别鲁棒。
引用
@article{arxiv.0810.4426,
title = {Camera distortion self-calibration using the plumb-line constraint and minimal Hough entropy},
author = {Edward Rosten and Rohan Loveland},
journal= {arXiv preprint arXiv:0810.4426},
year = {2010}
}
备注
9 pages, 5 figures Corrected errors in equation 18