基于两平行线及其线上三点的摄像机标定方法

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信息光学与图像处理 | 更新时间：2025-09-01

- 基于两平行线及其线上三点的摄像机标定方法
- Camera calibration based on two parallel lines and three collinear points
- 光学技术 2016年42卷第6期页码：545-551
- 作者机构：
  
  1. 1:湖南大学电气与信息工程学院
  2. 2:长沙理工大学电气与信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(61325007);国家自然科学基金青年项目(81401490);湖南省教育厅科研项目(14B006)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2016.06.013
  中图分类号：
- 纸质出版：2016
- 稿件说明：
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贺科学, 李树涛, 胡建文. 基于两平行线及其线上三点的摄像机标定方法[J]. 光学技术, 2016,42(6):545-551.

Camera calibration based on two parallel lines and three collinear points[J]. 2016, 42(6): 545-551.
贺科学, 李树涛, 胡建文. 基于两平行线及其线上三点的摄像机标定方法[J]. 光学技术, 2016,42(6):545-551. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2016.06.013.

Camera calibration based on two parallel lines and three collinear points[J]. 2016, 42(6): 545-551. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2016.06.013.

在大视场交通监控摄像机的标定中

由于不便于放置大尺寸标定靶标

常采用交通标线构成的特定几何图形替代标定靶标

但许多交通场景仅有一组平行的车道分界交通标线

难以获得传统标定方法所需的标定约束条件。针对此类交通场景

选取两平行交通标线和其中一条线上的三点作为标定参考物

依靠其中一条线上三点在单幅图像中的像素坐标、三点间的两个距离值及平行线间距作为约束条件来完成摄像机的标定。建立了图像坐标系与世界坐标系之间新的换算关系

推导出了摄像机内外参数的求解公式

探讨了旋转角对测量误差的影响。实验结果表明

在约束条件不足的情况下能够获得较好的摄像机参数近似解

沿道路方向上的测距精度优于对比文献的结果

具有标定参考物选取容易、操作简便、几何约束条件少等优点

适用于交通监控系统中大视场摄像机的快速标定场合。

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