结合棋盘格与旋转摄影的多镜头全景摄像机组合标定

黄明益，吴 军，彭智勇

桂林电子科技大学电子工程与自动化学院，广西 桂林 541004

作为有效的监控手段，摄像机早已在社会公共安全、管理调度及生产控制中发挥了不可替代的作用。多镜头全景摄像机(multi-head panoramic camera,MPC)[1]，由若干不同视角、物理独立的传统监控摄像机封装而成并通过实时拼接子画面获得180°(或360°)视野范围且各方向基本一致的高分辨率全景视频，能够精确获得MPC子摄像机内、外参数并将其多路输出视频重投影到设定球面(或柱面)[2-3]，在安防监控及虚拟现实、实景地图生成和低空遥感等众多领域具有广阔市场前景[4-8]。

旨在获取子摄像机内外参数的MPC标定过程涉及单相机标定、组合标定两部分内容。MPC子摄像机一般为传统针孔摄像机，前者研究开展已较深入[9-10]，困难在于如何通过组合标定获得子摄像机间的相对外参。为节约硬件成本，MPC通常利用较少数目的摄像机及低成本光学镜头来获得180°或360°视角[1,11]，其相邻子摄像机重叠视角小，难以有效利用影像内在约束优化求解相机外参，不得不在大型标定场内完成。文献[12]需按预设参数在三维标定场内获取全景相机不同方向标定影像，通过空间后方交会解算得到单影像初始方位元素后再进行区域网光束法平差以获取精确的全景相机参数。为确保标定影像上具有可靠控制信息，文献[3]在室内标定场四周墙壁、顶部及地面不同景深位置密集布设多达1000个人工标志点，且需不同位置多次摄影以获得符合重叠度要求的全景相机标定影像。为摆脱对高精度三维控制场的依赖，文献[13]提出一种基于可控旋转的主动视觉标定方法，将电子经纬仪改造为旋转平台并对2D参照物进行观测以获得三维控制信息，其优点在于能将待标定相机的等效焦距与其他参数分离开来，但需控制像机围绕光心(或光心附近)做旋转运动，使用条件过于苛刻。文献[14]以照射到室内四面墙壁的三维激光点取代三维控制点对线阵CCD旋转全景摄影系统进行高精度标定，除依赖于昂贵的三维扫描设备外，标定影像上激光脚点的自动检测也是个潜在问题。文献[15]提出了一种基于圆形标志点平面靶的全景相机高精度标定方法，但需利用全站仪测量靶标上特征点相对世界坐标系原点的位置，同时要结合相机视场范围在平面靶标前多距离、多基站、多姿态、多角度成像。针对具有非重叠图的摄像机组，文献[16]提出了一种基于平面反射镜的组合标定技术，其基本思想是移动、转动平面反射镜使得所有摄像机能通过该镜子“看”到一个公共校准对象，关键在于真实相机与其镜像相机姿势间的几何关系解算。考虑到以2D棋盘格作为标定参照物时，MPC所有摄像机观测到完整棋盘格极其困难，文献[17]提出采集大量包含平面图案的图像并借助于三角测量对图像相对信息(平面中的距离和角度)的有效利用来解决控制点不能被同时观测的局限性。文献[18]则提出了一种基于连通性和梯度直方图分析的棋盘格角点检测技术以消除非网格特征干扰，从而确保能获得高精度角点特征用于标定目的。顾及全景视频融合生成的MPC标定相关研究还包括：文献[1]建立视频配准框架对MPC参数进行整体优化，但需交互给出相机初始参数并要求各子相机摄影中心基本重合；文献[10]就相机数目、物理尺寸参数以及圆投影下的视差变化建立数学模型，对获取3D全景视频的OMS设计方案进行仿真解析；文献[2]假定物方点与虚拟空间中心点距离固定，利用标定参数值将子摄像机视频像素对应的虚拟物方点球面投影到设定球面以生成全景影像；文献[8]利用标定参数推断重叠区域的景深，并将重叠区域投影到带深度信息的3D曲面上以消除视差伪影。

无论是建立大型标定场，还是联合利用小型空间测量设备与2D参照物，其目的均在于提供高精度3D控制信息用于MPC子相机绝对空间位置、姿态解算，进而推导出子相机间的相对外参，这种依赖于3D控制信息的标定方式不仅实施成本高且需专业人员操作，无疑对MPC应用开展形成限制。受单相机旋转全景成像[19]启发，本文提出一种结合棋盘格与旋转摄影的MPC组合标定方法，将MPC置于普通二维转台并按固定转角间隔旋转一周对LCD棋盘格进行摄影，即可实现MPC摄像机外参精确估计，其创新之处在于两方面：一是结合棋盘格与旋转平台坐标系设置建立旋转摄影严格方程，以之为基础给出侧视摄像机外参初值并通过可控的旋转摄影扩大单个2D棋盘格参照物对MPC的标定控制范围，从而实现侧视摄像机及LCD棋盘格影像外部参数光束法平差优化求解；二是将转台旋转坐标系原点平移至侧视摄像机摄影中心几何重心建立MPC空间坐标系，以之为基础通过旋转摄影增加中心摄像机与侧视摄像机间的连接点作为冗余观测值，从而利用与侧视摄像机间的多视几何关系对中心摄像机外参实施光束法平差优化求解。

1 MPC球面全景成像模型

图1 MPC几何结构Fig.1 Geometry of MPC

MPC各子摄像机一般为传统针孔摄像机，通过对各子摄像机视频进行球面透视重投影而获得大于(或等于)180°的视场(图2)。如图2所示，令Ci(i=0,1,2,3,4)表示MPC子摄像机摄影中心，I为球面全景图像，O和r分别为投影球面中心、半径并假定世界坐标系XYZ原点与球面投影中心重合，则MPC视野内任一空间点PW到球面全景图像像素p′的空间变换可描述为以下3阶段过程：

图2 MPC球面全景成像模型Fig.2 Panoramic imaging model of MPC

(1) 单摄像机针孔成像,即MPC某一子相机Ci对世界坐标系下的空间点PW(X,Y,Z)进行透视成像获得像点p(x,y)，该几何成像关系可由经典的摄影测量共线方程[21]描述，有

(1)

式中，(X,Y,Z)为点PW空间坐标；(u,v)为PW投影点p的实际像素坐标；(XS,YS,ZS)为摄像机摄影中心在世界坐标系中的位置；(aj,bj,cj)(j=1,2,3)为摄像机主光轴姿态角(φ,ω,κ)给出的旋转矩阵元素；(XS,YS,ZS)与(φ,ω,κ)合称相机外部参数；(u0,v0)为相机主点坐标；f为相机等效焦距；(Δx,Δy)为摄像机镜头光学畸变误差，可认为主要由径向畸变系数k1、k2决定，有

Δx=(u-u0)×(k1r2+k2r4)

Δy=(v-v0)×(k1r2+k2r4)

r2=(u-u0)2+(v-v0)2

以上(f,u0,v0,k1,k2)合称相机内部参数，若对像点p进行光学畸变修正并以相机主点为坐标原点(这里称理想像点，下同)，式(1)也可表示为以下空间变换

(2a)

或

(2b)

(2) 球面重映射，即将MPC子相机Ci透视成像获得的理想像点p，逆光线PWCi映射到设定投影球面获得空间点PO(XO,YO,ZO)，该空间点应同时满足投影球面方程及其入射光线所在空间直线方程，即有

(3)

(4)

式中，(XO,YO,ZO)为点PW在世界坐标系下的球面空间点坐标；[VX,VY,VZ]T为点PW入射光线所在空间直线方向矢量，可由理想像点p的像空间坐标旋转得到；LP为点PW入射光线所在空间直线参数方程参数，这里点PW入射光线所在空间直线定义为以子相机Ci摄影中心为起点、过理想像点p的射线，参数LP计算公式如下[2]

(5)

(3) 球面全景图像合成，即将球面空间点PO按选定模型投影至全景图像所在平面。现有球面投影模型分为4种[22]：等距投影、等立体角投影、体视投影、正交投影。考虑到正交投影模型计算简单且可建立空间点与球面全景图像点的可逆变换关系，本文选用该投影模型，如图2所示，将点PO正投影到一个与Z轴垂直的全景影像平面以获得像素坐标p′(x′,y′)，两者坐标变换关系如下

(6)

由于难以严格满足各子摄像机摄影中心与投影球面中心重合这一设计条件，MPC子摄像机重叠区域同名像素投影到全景图像平面将存在位置误差，该误差大小与球面投影参数(中心位置、半径大小)选取有关，通常取全部子相机摄影中心的几何重心为球面投影中心，球面投影半径为与景深范围有关的经验值[2]，本文球面投影参数采用上述文献设置方式。

由以上球面全景成像过程可以看出，采用“1+N”设计模式的MPC完整参数标定应包括两部分内容：5(1+N)个摄像机内部参数IOPs，6(1+N)个摄像机外部参数EOPs。目前，单个摄像机内、外部参数利用2D棋盘格多视图可方便进行求解[23]，困难在于如何简单、快速获得MPC子摄像机相对外参。其原因在于两方面：一是普通棋盘格很难被MPC相邻子摄像机同时“看”到而不能形成有效的标定控制；二是MPC各子摄像机重叠视角小而难以提供大量冗余观测(同名特征)用于外参优化求解。针对上述问题，这里假定MPC各子摄像机内参已知，将MPC置于二维转台对单个棋盘格进行旋转摄影来进行组合标定，并结合MPC结构设计特点及其旋转摄影几何特性，将MPC组合标定分为侧视摄像机旋转序列影像标定和中心摄像机多视几何标定两个阶段依次实施。

2 侧视摄像机旋转序列影像标定

2.1 旋转摄影与坐标系设置

如图3(a)所示，将MPC置于电脑控制的水平旋转平台上，按固定角度间隔β旋转平台一周并同步拍摄显示在LCD上的棋盘格图案，可获得序列影像

式中，i表示MPC第i个子摄像机Ci；j表示子摄像机Ci在旋转角度为j×β时采集的第j张影像，这里N=360/β。

图3 MPC旋转摄影Fig.3 MPC rotation photography

如图3(b)所示，本文首先建立世界坐标系OW-XWYWZW与棋盘格对象坐标系OP-XPYPZP，定义如下：世界坐标系原点OW位于转台平面旋转中心，ZW轴与转轴重合(垂直于转台平面、方向向上)，XW轴位于转台平面并近似平行于中心摄像机影像水平方向，YW轴根据右手法则给出；棋盘格对象坐标系原点OP位于棋盘格左下角，棋盘格平面定义为OP-XPYP平面，XP轴和YP轴分别平行于棋盘格水平、垂直方向，ZP轴根据右手法则给出。

考虑到实际拍摄条件及参数初始化，这里安放LCD棋盘格时使其水平方向近似平行于中心摄像机影像水平方向(即XP轴与XW轴近似平行)，则转台静止状态时棋盘格角点(XP,YP)在世界坐标系中的空间坐标(XW,YW,ZW)可表示为

(7)

式中，(XP,YP,0)为棋盘格角点在OP-XPYPZP中的空间坐标；R(Φ,Ω,Κ)和T分别为棋盘格对象坐标系到世界坐标系的旋转矩阵与平移矢量T=[X0,Y0,Z0]T。不难理解，转台转动时MPC拍摄静止棋盘格与转台静止时MPC拍摄绕ZW轴旋转的棋盘格等效(图4)。若将世界坐标系水平面OW-XWYWZW沿ZW轴抬高(或降低)以使棋盘格左下角落在水平面上，则式(7)可改写为

(8)

(9)

式中，[x,y,-f]T定义同式(2)；Ri为相机Ci在世界坐标系中的外方位转角矩阵。联合式(8)和式(9)可得

(10)

式(10)即为本文MPC关于棋盘格参照物的统一旋转摄影方程。MPC静止条件下，由于视角问题，同一棋盘格难以被MPC相邻侧视相机同时拍摄，故无法提供控制信息用于侧视相机间的相对姿态参数标定计算，而式(10)给出的MPC统一旋转摄影方程可视为通过平台旋转将固定视角下的棋盘格控制信息“扩展”到了360°空间范围，从而为后续MPC不同侧视相机外参初始化及其整体优化估计奠定了基础。

图4 旋转摄影下的MPC摄影中心运动轨迹俯视Fig.4 MPC motion trajectory under rotating photography and top view

2.2 参数初始化与光束法平差

MPC侧视摄像机在世界坐标系下(即转台静止时)的外参标定通过最小化棋盘格角点重投影误差及相邻侧视摄像机重叠区域同名像素重投影误差得到，关键在于给出理想的外参初值。为简化计算与说明，这里规定侧视摄像机影像像素为理想像点，由摄像机内参计算得到。

摄像机内参已知条件下，利用直接线性变换DLT[24]及棋盘格角点信息可估计得到该摄像机标定影像在棋盘格对象坐标系下的外参，该参数与MPC统一旋转摄影方程相结合即可给出侧视摄像机在世界坐标系下的外参初值。由MPC坐标系设置可知，若棋盘格平面近似垂直于转台平面，即取(Φ,Ω,Κ)=(0,π/2,0)，式(10)可简化为

(11)

(12)

(13)

令VF表示棋盘格空间点在序列影像上的重投影误差，VG表示相邻侧视相机影像重叠区域同名像点的重投影误差，本文对上述侧视相机外参及棋盘格平移矢量初值进行全局优化的目标方程数学表示如下

(14)

3 中心摄像机多视几何标定

由1.1节给出的旋转摄影过程可知，MPC中心摄像机将无法拍摄到棋盘格；另外，MPC中心摄像机与全部侧视摄像机均存在重叠，故在侧视摄像机内外参精确标定前提下，可利用全部侧视摄像机与中心摄像机间的多视几何约束来优化求解中心摄像机外参，潜在问题在于两者重叠区域偏小而难以提供有效的同名特征(像点)作为冗余观测，幸运的是，该问题可通过定义新MPC世界坐标系及该坐标系下的旋转摄影过程得到有效解决。不失一般性，令(x0,y0)和(xi,yi)表示MPC中心摄像机C0与某一侧视摄像机Ci(i=1,2,3,4)在世界坐标系下(转台静止时)影像重叠区域内的同名(理想)像点，则该同名像点与摄影基线满足共面条件，应有

(15)

式中

进一步地，当转台旋转角度j×β时，C0与Ci的同名(理想)像点同样满足共面条件，应有

(16)

式中，

整理式(16)可得

(17)

(18)

4 试验与分析

4.1 模拟成像仿真测试

图5 某广场虚拟三维场景下的MPC仿真成像Fig.5 MPC simulation imaging of a virtual 3D scene

首先对MPC侧视摄像机进行标定。根据第1节，初始化转角βj=j×9并在摄像机内参已知条件下，利用棋盘格对象坐标系下的侧视摄像机外参给出其在世界坐标系下的外参及棋盘格方位参数初值，见表2，进而以棋盘格角点影像投影坐标及相邻摄像机同名像点坐标为观测值对初始参数进行优化，表3列出了棋盘格角点像点坐标引入不同随机误差δ下的参数优化(标定)结果。由表3可以看出，当服从正态分布的随机误差函数方差δ增大时，标定模型精度随之下降，但当δ小于1.5像素时，模型均方根误差均小于1个像素且对应标定参数与表1中设定(真)值高度一致(接近)，证明了本文侧视摄像机旋转序列标定算法的有效性与可靠性。图6进一步给出了虚拟MPC侧视摄像机旋转标定在不同随机误差下的残差变化曲线，经9～10次迭代即可收敛至预设条件，表明算法具有较高的计算效率。

侧视摄像机内、外参已知的前提下，MPC中心摄像机外参初始化、标定计算依据第2节过程实施，表4列出了MPC中心摄像机外参初值及其在棋盘格角点像点坐标引入不同随机误差下的外参标定结果。由表4可以看出，中心摄像机标定模型精度随方差δ增大而下降，但模型均方根误差均小于1个像素且对应标定参数与表1中设定(真)值高度一致(接近)，证明了本文中心摄像机多视几何标定算法的有效性与可靠性；对于相同方差δ，中心摄像机标定精度均高于任一侧视摄像机，体现出MPC全体侧视摄像机与中心摄像机间强烈多视几何约束在中心摄像机高精度标定方面的优势。

表1 用于仿真测试的虚拟MPC外参及棋盘格方位参数设置

表2 虚拟MPC侧视摄像机外参及棋盘格方位参数初值

表3 虚拟MPC侧视摄像机外参及棋盘格方位参数标定结果

表4 不同随机误差下虚拟MPC中心摄像机外参标定结果

图6 虚拟MPC侧视摄像机旋转标定残差变化Fig.6 Rotation calibration residual variation of virtual MPC side-view camera

4.2 实际全景相机测试

旨在低精度转台旋转摄影条件下，利用本文算法对实际全景摄像机PanoCam的外参进行标定。PanoCam各子摄像机采用同一模组(内参大小接近)，影像幅面大小相同(1280×960像素)，算法所需标定影像由放置转台上的PanoCam对LCD棋盘格(格网大小11×11，格网间距20.32 mm)旋转摄影获取，如图7所示，其中图7(a)为拍摄场景示意；图7(b)为转台静止时PanoCam输出的视频影像。LCD棋盘格对象坐标系及世界坐标系均按第1.1节所述设置，优化计算所需的棋盘格角点影像坐标利用OPenCV库[26]中角点算子检测得到，标定影像重叠区域同名像点(非棋盘格角点)则利用SIFT算子[27]自动匹配得到并采用RANSANC算法剔除野点。表5列出了由张正有算法给出的PanoCam摄像机内参，表6同时列出了各侧视摄像机标定影像在棋盘格对象坐标系下的外参及该参数下的棋盘格角点平均重投影误差RMSE_0。

表5 PanoCam摄像机内参统计

表6 棋盘格对象坐标系下的PanoCam侧视摄像机标定影像外参及角点平均重投影误差统计

与仿真测试过程类似，PanoCam标定首先初始化转角βj=j×9°并结合表5中侧视摄像机内参、表6中棋盘格对象坐标系下的标定影像外参，给出侧视摄像机在世界坐标系下的外参及棋盘格方位参数初值，见表7。表7同时给出了棋盘格角点在该参数下的重投影误差RMSE_0及相邻侧视摄像机同名像点共面误差(这里称相对定向误差)RMSE_1。由表7可以看出，在转台精度不高及难以满足棋盘格对象坐标系设置条件(棋盘格平面垂直于转台平面、棋盘格对象坐标系X轴平行与世界坐标系X轴)而引起的旋转矩阵R(Φ,Ω,Κ)初始化误差影响下，利用式(12)—式(13)给出的侧视摄像机外参及棋盘格方位参数值无可避免存在误差，体现为其RMSE_0(约1.7个像素)明显高于表6中各侧视摄像机标定影像棋盘格角点平均重投影误差，约9个像素的高误差RMSE_1则从侧面强调了利用标定影像同名像点约束进行摄像机标定的必要性。

图7 PanoCam棋盘格标定影像获取Fig.7 Acquisition of calibration image of checkerboard grid of PanoCam

表7 优化前的侧视摄像机外参及棋盘格方位参数初值及精度统计

以棋盘格角点影像投影坐标与相邻摄像机同名像点坐标为观测值，表8给出了本文算法对表7中初始外参优化结果，可以看出，优化参数下的总体误差RMSE为0.39，约1/3个像素，已达到高标定精度要求，其中：棋盘格角点重投影误差RMSE_0为0.30，与表6中各侧视摄像机标定影像棋盘格角点平均重投影误差相接近，相邻侧视摄像机同名像点相对定向误差RMSE_1大幅下降至1.38个。图8给出了PanoCam全部侧视摄像机棋盘格影像(共4×5=20张)转角标定值与其旋转摄影设计角度间的误差，全部影像转角均方根误差约0.004 rad，最大误差约0.006 rad(约等于0.35°)，与转台自身的角度重复定位精度相符，从侧面验证了标定算法的有效性；图9进一步给出了PanoCam 侧视摄像机旋转标定的残差变化曲线，与模拟成像仿真测试效率一致，经9～10次迭代即可收敛至预设条件。

图8 转台设定转角与标定值误差Fig.8 Rotation angle error between setting value and value calibration

图9 PanoCam侧视摄像机旋转标定残差变化Fig.9 Calibration residual variation of PanoCam side-view camera under rotation

表9分别列出了PanoCam中心摄像机外参初值及其在多视几何约束下的参数优化结果，图10则给出了具体参数及残差优化计算过程，同样经9～10次迭代即可收敛至预设条件，具有良好的计算效率。由表9可以看出，参数优化收敛时的中心摄像机与侧视摄像机影像同名像点间的相对定向误差RMSE_1小于1个像素，具有较高的标定精度并优于表8中侧视摄像机旋转标定RMSE_1，获得了与模拟成像仿真测试一致的结论。

表8 优化后的侧视摄像机外参及棋盘格方位参数及精度统计

表9 PanoCam 's中心摄像机外参初值及优化结果

图10 PanoCam中心摄像机外参优化计算Fig.10 EOPs optimization calculation of PanoCam central camera

PanoCam设备出厂时其摄像机内、外参数已通过高精度三维标定场检校得到，并以加密文件方式保存于自带商业软件内部用于实时输出全景视频，因无法直接进行参数比较，这里对标定参数输出的全景视频进行对比分析。本文全景视频按文献[2]方式生成且未进行平滑处理[28]，PanoCam自带软件输出全景视频进行了平滑处理，如图11所示，其中图11(a)—(b)分别为PanoCam在两个不同场景(室内、室外)某时刻采集的视频影像，图11(c)—(d)为PanoCam商业软件输出结果，图11(e)—(f)为本文标定参数输出结果，图11(g)—(h)分别为本文标定参数及PanoCam商业软件对图7(b)中标定影像输出结果。对比图11(c)和11(e)、图11(d)和11(f)可以看出，两者输出全景视频质量整体接近，表明本文方法参数标定精度在球面全景视频输出质量上媲美高精度三维标定场；对比图11(g)和11(h)可看出，本文标定参数输出全景视频质量更优，后者视频重叠区域视差伪影[29]更明显(矩形框标记),其原因在于，MPC全景视频输出质量受摄像机摄影中心不重合、场景深度变化及潜在的摄像机标定误差三方面影响,本文MPC外参优化依据之一就是最小化反映场景深度变化的、相邻摄像机同名像素重投影误差，故能有效克服视频重叠区域视差伪影，而PanoCam商业软件摄像机参数是在特定场景深度的标定环境下获得，MPC摄像机摄影中心不重合使得该参数不能很好适应新的场景深度变化，这也从侧面证明了本文标定参数的准确性。

图11 不同标定参数下的PanoCam球面全景视频输出对比Fig.11 Comparison of spherical panoramic video outputted by PanoCam under different calibration parameters

需要指出的是，本文选用的PanoCam主要用于深度变化有限的室内应用场景，其子摄像机为短焦(2.8 mm镜头)，标定计算时仅以普通LCD(24×15 inch)显示棋盘格作为标定参照物且转台中心距LCD垂直距离不大(约0.37 m)情况下即可获得令人满意的精度；但对于存在较大深度变化的室外场景，需增大MPC摄像机焦距长度以保证其输出视频的应用分辨率，此时为获得清晰、完整的棋盘格影像用于标定计算，可选用更大幅面LCD进行棋盘格绘制并增大LCD与转台中心距离，相应地，参与标定计算的棋盘格标定影像数有所增加，但本文方法仍可适用。为避免MPC旋转摄影产生运动模糊，进而影响影像特征提取及后续标定计算精度，本文方法要求MPC按设定角度间隔旋转后静止2～3 s再进行摄影，故不受旋转平台转速影响，但旋转角度间隔需综合考虑LCD幅面、LCD与转台中心距离及MPC摄像机焦距大小进行设计，以确保MPC旋转一周时其同一侧视子摄像机获取的序列影像相邻重叠度不小于60%，连续完整观测棋盘格的影像数不少于5张；此外，本文方法要求MPC侧视摄像机与中心摄像机视频影像重叠度应不少于10%，以确保能自动匹配获得一定数目的同名像点用于MPC中心摄像机多视几何标定计算。本文研究结果表明：

(1) 综合考虑棋盘格对象坐标系与转台世界坐标系设置建立的旋转摄影严格方程是合理的，不仅能扩大单棋盘格标定控制范围还可给出良好的侧视摄像机外参初值，从而确保MPC侧视摄像机外参的稳定、可靠求解。

(2) 利用MPC多视几何关系求解中心摄像机外参是有效的，同时旋转摄影也解决了中心摄像机与单个侧视摄像机因重叠视野小而无法提供有效同名像点作为观测值之不足，从而确保MPC中心摄像机外参的稳定、高精度求解。

(3) 结合普通二维转台与棋盘格标定参照物对MPC外参进行组合标定是可行的，成功摆脱传统MPC外参估计依赖于3D标定场之应用限制，且全景视频输出效果媲美高精度三维标定场标定参数。

5 总 结

摄像机参数的精确获取是MPC输出高质量全景视频的前提，但传统MPC组合标定依赖于高精度3D控制信息，实施成本高且需专业人员操作，对MPC应用开展形成限制。据此本文以LCD棋盘格作为标定参照物，提出一种结合旋转摄影的MPC棋盘格组合标定方法，通过可控的旋转摄影扩大单个2D棋盘格参照物对MPC的标定控制范围并增加MPC子摄像机间的连接点作为冗余观测值，将MPC置于普通二维转台仅需一周旋转成像即可实现MPC外参严格解算，成本低、精度高、操作简单、对实施条件依赖小，全景视频输出效果媲美高精度三维标定场标定参数，是一种较理想的MPC组合标定方法。本文标定过程中MPC子摄像机内参利用张正有标定算法给并作为已知值，但通过合理的拍照控制设计(如增加转台旋转周数并改变LCD相对于转台平面的角度)可获得满足张正友标定算法要求的多视角棋盘格标定影像，从这一角度而言，本文方法可实现MPC摄像机内、外参数的完整标定。本文方法并未考虑棋盘格角点提取精度问题，下一步工作将引入更准确的角点检测算法并采用不同大小标定板进行精度验证，同时也将结合更多实际场景对本文方法进行测试并不断优化标定方案、流程，以使之实用化。