视觉测距中的图像校正

Question

我正在尝试通过matlab实现视觉里程计算法。根据{{​​3}}中的第2步。我需要在特征检测，匹配和运动估计之前进行图像校正。我想我需要像matlab中的函数（http://en.wikipedia.org/wiki/Visual_odometry）一样不失真。在匹配特征后，我可以使用原始的内在和外在参数进行运动估计吗？我认为内在参数是针对失真的图像。

我对Matlab的相机校准工具箱感到困惑。内在矩阵只能将像素转回失真平面。如果我根据维基中的步骤2在特征检测之前首先进行图像校正。我认为原始的内在矩阵会导致一些错误。

Answer 1

以下是您需要执行的步骤：

1. 使用校准估算相机的内部参数 目标。您可以使用Matlab相机校准工具箱，或 http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/
2. 花点时间执行此步骤并确保校准 正确。校准工具箱将为您提供有关好处的统计数据 校准是。确保重投影错误（和标准 偏差）很小。另外，请务必收集校准目标的图像，该图像覆盖了各种姿势的摄像机视野

3. 您获得的校准包括3x3内在矩阵（K） 未失真的图像，以及失真系数的矢量。

   使用K和失真系数来＆＃34; unistort＆＃34;图像。

4. 取消保存所有图像并将其保存到磁盘。
5. 从这一点开始，使用未经过保留的图像（使用矩阵 K）执行VO或其他任务。

免责声明。您可以在不失真图像的情况下进行VO，但根据使用原始图像的图像失真程度可能会影响特征/描述符检测器。 祝你好运

Answer 2

首先，matlab已经存在几个视觉测距库。其中之一是http://www.cvlibs.net/software/libviso/

但是，如果您打算自己实施并正在寻找一种纠正图像的方法，您可以使用相机校准matlab工具箱获取内在/外在相机参数：http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/

Answer 3

要使用undistortImage功能，您需要使用计算机视觉系统工具箱中的Camera Calibrator App或estimateCameraParameters功能校准相机。