Two-Stage Camera Calibration Method for Multi-Camera Systems Using Scene Geometry
作者: Aleksandr Abramov
分类: eess.IV, cs.RO
发布日期: 2025-12-04
💡 一句话要点
提出一种基于场景几何的多相机系统两阶段标定方法，无需同步视频流。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多相机标定 场景几何 两阶段标定 相机位姿估计 计算机视觉
📋 核心要点
- 传统多相机标定方法依赖精确的场景信息或同步视频，在实际复杂环境中应用受限。
- 该方法通过两阶段标定，首先利用场景几何特征进行单相机部分标定，再通过交互式调整实现系统标定。
- 实验结果表明，该方法仅需静态图像即可实现准确标定，适用于传统方法难以应用的场景。
📝 摘要（中文）
多相机系统的标定是实现精确目标跟踪的关键。然而，在实际环境中，由于缺乏精确的楼层平面图、无法放置标定板或缺乏同步视频流，传统方法难以应用，这仍然是一个具有挑战性的问题。本文提出了一种新颖的两阶段标定方法，克服了这些限制。第一阶段，基于操作员对自然几何基元（平行、垂直和垂直线，或等长的线段）的标注，对单个相机进行部分标定。这允许估计关键参数（横滚角、俯仰角、焦距），并将相机的有效视场（EFOV）投影到基本3D坐标系中的水平面上。第二阶段，通过交互式操作投影的EFOV多边形来实现精确的系统标定。操作员调整其位置、比例和旋转，使其与楼层平面图对齐，或者在没有楼层平面图的情况下，使用投影到系统中所有相机的虚拟标定元素。这确定了剩余的外部参数（相机位置和偏航角）。标定只需要来自每个相机的静态图像，无需物理访问或同步视频。该方法已实现为一个实用的Web服务。比较分析和演示视频证实了该方法的适用性、准确性和灵活性，从而能够在以前认为不可行的场景中部署精确的多相机跟踪系统。
🔬 方法详解
问题定义：多相机系统标定的目标是确定每个相机相对于世界坐标系的位姿参数（包括位置和姿态）。传统方法通常需要精确的标定物或同步的视频流，这在实际部署中往往难以满足。例如，在大型监控场景中，获取精确的楼层平面图或同步所有摄像头的视频流是不切实际的。因此，如何在缺乏这些条件的情况下实现多相机系统的精确标定是一个关键问题。
核心思路：该论文的核心思路是将多相机标定问题分解为两个阶段。第一阶段，利用场景中常见的几何特征（如平行线、垂直线等）进行单相机部分标定，估计相机的内部参数和部分外部参数。第二阶段，通过交互式调整相机视场（EFOV）的投影，利用楼层平面图或虚拟标定元素，完成剩余外部参数的标定。这种分阶段的方法降低了对初始条件的要求，提高了标定的鲁棒性和灵活性。
技术框架：该方法包含两个主要阶段：单相机部分标定和系统全局标定。在单相机部分标定阶段，用户首先在图像中手动标注场景中的几何特征，例如平行线、垂直线和等长线段。然后，利用这些标注信息，通过优化算法估计相机的横滚角、俯仰角和焦距等参数。同时，将相机的有效视场（EFOV）投影到水平面上。在系统全局标定阶段，用户通过交互式地调整投影的EFOV多边形，使其与楼层平面图或虚拟标定元素对齐。通过优化EFOV多边形的位置、比例和旋转，可以确定相机的剩余外部参数，包括位置和偏航角。
关键创新：该方法的主要创新在于利用场景几何特征进行单相机部分标定，并结合交互式调整实现系统全局标定。与传统方法相比，该方法无需精确的标定物或同步的视频流，降低了对环境的要求，提高了标定的灵活性和鲁棒性。此外，通过将标定过程分解为两个阶段，降低了优化问题的复杂度，提高了标定的效率。
关键设计：在单相机部分标定阶段，关键在于如何利用几何特征约束来估计相机参数。论文中使用了平行线、垂直线和等长线段等多种几何特征，并设计了相应的优化目标函数。例如，对于平行线，可以利用其在图像中的消失点来约束相机的旋转参数。在系统全局标定阶段，关键在于如何设计交互式调整界面，使用户能够方便地调整EFOV多边形，并将其与楼层平面图或虚拟标定元素对齐。此外，还需要设计合适的优化算法，以保证标定的精度和效率。
📊 实验亮点
论文通过实验验证了该方法的有效性和准确性。实验结果表明，该方法仅需静态图像即可实现准确的相机标定，并且对场景的几何特征具有一定的鲁棒性。与传统方法相比，该方法在缺乏精确标定物或同步视频流的情况下，仍能实现较高的标定精度。演示视频也展示了该方法在实际场景中的应用效果。
🎯 应用场景
该方法可应用于智能监控、机器人导航、增强现实等领域。在智能监控中，可以利用该方法标定监控摄像头，实现精确的目标跟踪和行为分析。在机器人导航中，可以利用该方法标定车载摄像头，实现自主导航和环境感知。在增强现实中，可以利用该方法标定移动设备的摄像头，实现虚拟物体与真实场景的精确对齐。该方法降低了多相机系统部署的门槛，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Calibration of multi-camera systems is a key task for accurate object tracking. However, it remains a challenging problem in real-world conditions, where traditional methods are not applicable due to the lack of accurate floor plans, physical access to place calibration patterns, or synchronized video streams. This paper presents a novel two-stage calibration method that overcomes these limitations. In the first stage, partial calibration of individual cameras is performed based on an operator's annotation of natural geometric primitives (parallel, perpendicular, and vertical lines, or line segments of equal length). This allows estimating key parameters (roll, pitch, focal length) and projecting the camera's Effective Field of View (EFOV) onto the horizontal plane in a base 3D coordinate system. In the second stage, precise system calibration is achieved through interactive manipulation of the projected EFOV polygons. The operator adjusts their position, scale, and rotation to align them with the floor plan or, in its absence, using virtual calibration elements projected onto all cameras in the system. This determines the remaining extrinsic parameters (camera position and yaw). Calibration requires only a static image from each camera, eliminating the need for physical access or synchronized video. The method is implemented as a practical web service. Comparative analysis and demonstration videos confirm the method's applicability, accuracy, and flexibility, enabling the deployment of precise multi-camera tracking systems in scenarios previously considered infeasible.