1. 本选题研究的目的及意义
相机标定是计算机视觉领域中的一项基础且关键的技术，其目标是确定相机的内部参数和外部参数，从而建立起三维世界坐标系与二维图像坐标系之间的映射关系。
这一过程对于实现精确的三维重建、目标跟踪、图像测量等应用至关重要。
本选题的研究意义在于：1.提高相机标定精度：传统的相机标定方法通常依赖于特定的标定板，例如棋盘格标定板。
2. 本选题国内外研究状况综述
相机标定作为计算机视觉和摄影测量中的经典问题，一直受到广泛关注和研究。
从早期的基于特定标定物的传统方法，到近年来兴起的基于场景特征的自标定方法，研究者们不断探索更高效、更精确、更灵活的相机标定技术。
#国内研究现状国内学者在相机标定领域取得了一系列重要成果，特别是在基于直线特征的相机标定方面，例如，张正友教授提出的基于平面模板的相机标定方法，利用棋盘格标定板提取角点信息进行标定，该方法操作简便，应用广泛，但对标定板的精度要求较高。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.相机投影模型与直线表示:研究针孔相机模型，描述三维空间点到二维图像点的投影关系，并介绍相机的内部参数和外部参数。
同时，研究直线的Plücker坐标表示方法，将直线表示为六维向量，为后续基于直线约束的相机标定模型奠定基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，逐步推进研究工作。
首先，进行理论分析，研究相机成像模型、直线的Plücker坐标表示方法、直线在空间和平面中的几何约束关系等，为后续算法设计奠定理论基础。
其次，进行算法设计，研究基于直线约束的相机标定算法，包括直线特征提取、初始解估计、非线性优化等步骤。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于探索一种基于直线约束的普通数码相机标定方法，并力求在以下方面取得突破：
1.算法创新:提出一种新的基于直线约束的相机标定模型和算法，利用直线特征进行相机标定，避免了对特定标定板的依赖，提高了标定的灵活性。
2.精度提升:通过优化算法设计，提高直线特征提取的精度和鲁棒性，进而提高相机标定的精度。
3.应用拓展:探索将本研究方法应用于不同场景下的相机标定，例如室内、室外场景，以及不同类型的普通数码相机。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 张广军. 摄影测量学[M]. 武汉: 武汉大学出版社, 2018.
[2] 孙玉. 数字摄影测量学基础[M]. 北京: 测绘出版社, 2019.
[3] 胡占义, 吴福朝, 谭铁牛. 基于序列图像的相机自检校方法[J]. 自动化学报, 2017, 43(1): 1-18.
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