一種基於柔性立體靶標的攝像機標定方法

2023-05-13 11:34:01

專利名稱：：一種基於柔性立體靶標的攝像機標定方法
技術領域：
：本發明涉及攝像機標定技術，具體涉及一種基於柔性立體靶標的攝像機標定方法。
背景技術：
：攝像機模型反映的是物體空間和圖像平面的映射關係，而攝像機標定即確定反映攝像機幾何特性和光學特性的內部參數與外部參數。其中，內部參數為攝像機固有參數，不會因為攝像機位置變化等原因而改變；而外參數反映的是攝像機坐標系與世界坐標系的位置關係，會因為攝像機位置變化等原因而發生變化。對於以攝像機為主要測量設備的視覺測量系統來說，攝像機標定結果直接影響著視覺測量系統的精度。目前，人們主要依靠形狀與尺寸已知的靶標對攝像機進行標定，例如:TSAIRY.在文章"Aversatilecameracalibrationtechniqueforhigh-accuracy3Dmachinevisionmetrologyusingoff-the-shelftvcamerasandlenses.IEEEJournalofRoboticsandAutomation,1987，3(4):323-344"中提出的基於三維立體靶標的Tsai方法，又叫RAC兩步法，該方法利用三維立體靶標分別求取外部參數和內部參數。雖然標定結果精度較高，但是，三維立體靶標存在自身遮擋，不太容易獲得高質量的靶標圖像，而且三維立體靶標加工難度較大、加工費用較高。ZHANGZY.在文章"Aflexiblenewtechniqueforcameracalibration[J]IEEETrans,onPatternAnalysisandMachineIntelligence"中提出的基於二維平面靶標的攝像機標定方法，攝像機與平面靶標都可以自由移動，不需要知道運動參數。雖然標定過程靈活、二維靶標加工容易、可以獲得高質量的靶標圖像、標定精度較高，但是，由於二維靶標的靶標面積不宜過大，所以該方法在二維靶標相對視場較小時標定結果欠佳。ZHANGZY.在文章"Cameracalibrationwithone-dimensionalobjects[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2004,26(7):892-899"中提出的基於一維靶標的攝像機標定方法，雖然一維靶標加工容易、標定精度較高，但在標定過程中需要將一維靶標的一端固定，再轉動時很難保證固定端絕對固定，所以會影響標定精度。WUFC,HUZY,ZHUHJ.在文章"Cameracalibrationwithmovingone-dimensionalobjects[J].PatternRecognition,2005,38(5):755-765，，中提出的基於平面運動一維靶標的標定方法，雖然不需要將一維靶標一端固定，但在標定過程中需要運動平臺的支持。還有王亮等在文章"基於一維標定物的多攝像機標定[J].自動化學報，2007,33(3):225-231"中提出的基於一維靶標的多攝像機標定方法雖然不需要輔助設備的支持，但是，由於釆用一維靶標對單一攝像機進行標定時，解方程的自由度不夠，而一維靶標同時對多個攝像機進行標定時，能夠滿足解方程的自由度要求，所以，該方法需要同時對多個攝像機進行標定，應用範圍較小。
發明內容有鑑於此，本發明的主要目的在於提供一種基於柔性立體靶標的攝像機標定方法，不需要輔助設備的支持，且標定精度較高、標定範圍較大。為達到上述目的，本發明的技術方案是這樣實現的一種基於柔性立體靶標的攝像機標定方法，該方法包括a、組合柔性立體靶標，並建立柔性立體靶標坐標系；b、放置攝像機在至少兩個不同的位置拍攝柔性立體靶標圖像，獲取每個位置下所有耙標特徵點在對應圖像坐標系下的坐標，求解各子平面靶標坐標系與圖像平面坐標系之間的單應矩陣；c、根據步驟b獲取的單應矩陣，求解攝像機的內部參數和外部參數。所述步驟c之後進一步包括對步驟c求得的內部參數和外部參數進行非線性優化。步驟a所述組合柔性立體靶標為根據攝像機的視場範圍，將各個靶標擺放在攝像機視場區域的周邊。步驟a所述建立柔性立體靶標坐標係為以柔性立體靶標中任一子靶標坐標系作為柔性立體靶標坐標系。步驟b所述拍攝的柔性立體靶標圖像包括所有子平面靶標的靶標特徵點。所述非線性優化為以重投影誤差為最小的目標函數，釆用Levenberg-Marquardt非線性優化方法進行非線性優化。本發明提出的基於柔性立體靶標的攝像機標定方法，根據攝像機的視場範圍，在攝像機視場區域的周邊擺放多個平面靶標，組成柔性立體靶標，通過變換攝像機的位置拍攝不同角度的靶標圖像，從而對攝像機進行標定。對於大視場的攝像機，本發明提出的標定方法只需通過若干個小面積的平面靶標即可進行標定，不需要用到大面積的平面靶標，所以，靶標加工容易，且標定精度較高。而且，本發明提出的標定方法，可以只對一個攝像機進行標定，所以，應用範圍較大。圖l為本發明基於柔性立體靶標的攝像機標定方法流程圖2為本實施例柔性立體靶標坐標系示意圖3為實施例中柔性立體靶標示意圖4為實施例中攝像機拍攝的柔性立體靶標圖像。具體實施例方式本發明的基本思想是根據攝像機的視場範圍，在攝像機視場區域的周邊擺放多個平面靶標，組成柔性立體靶標，通過變換攝像機的位置，拍攝不同角度的靶標圖像，從而對攝像機進行標定。下面結合具體實施例及附圖對本發明作進一步詳細說明。圖1為本發明基於柔性立體靶標的攝像機標定方法流程圖，如圖1所示，本發明基於柔性立體靶標的攝像機標定方法包括以下步驟步驟ll:組合柔性立體靶標，並建立柔性立體靶標坐標系。這裡，柔性立體靶標由至少兩個平面靶標組成，其中，所謂柔性就是靈活，即指可以根據攝像機視場區域靈活擺放子平面靶標；所謂立體是相對平面而言，即指組成柔性立體靶標的子平面靶標可以不在同一個平面上。組合柔性立體靶標時，根據攝像機的視場範圍，儘量將各個靶標擺放在攝像機視場區域的周邊，這樣就可以形成比較大的靶標區域，從而提高標定精度。這裡，以柔性立體靶標中任一子靶標坐標系作為柔性立體靶標坐標系，圖2為本實施例柔性立體靶標坐標系示意圖。如圖2所示，如果柔性立體靶標由平面靶標1~平面靶標4組成，四個子平面靶標的靶標坐標系分別為O^^Z,、02X2Y2Z2、03X3Y3Z3、04X4Y4Z4，則可以任意一子靶標坐標系作為柔性立體靶標坐標系，如以(^X,Y^作為柔性立體靶標坐標系。步驟12:用攝像機拍攝柔性立體靶標圖像，並提取所拍攝靶標圖像中所有靶標特徵點在圖像平面坐標系下的坐標。這裡，攝像機拍攝的柔性立體靶標圖像需要包括所有子平面靶標的靶標特徵點。步驟13:根據步驟12獲取的靶標特徵點坐標，求解各子平面靶標坐標系與圖像平面坐標系之間的單應矩陣H。單應矩陣H的求解方法在ZHANGZY的文章"Aflexiblenewtechniqueforcameracalibration[J],IEEETrans,onPatternAnalysisandMachineIntelligence,2000，22(11):1330-1334"中有詳細描述。步驟14:變換攝像機的位置至少一次，並求每個位置下各子平面靶標坐標系與圖像平面坐標系之間的單應矩陣，即重複執行步驟12~步驟13至少一次。步驟15:根據步驟13~步驟14獲取的單應矩陣，求解攝像機的內部參數和外部參數。由旋轉矩陣的正交性分解單應矩陣H,構成一個包含攝像機內部參數和外部參數的超定方程，通過奇異值分解及一系列變換得到攝像機的內部參數和外部參數。具體求解方法在ZHANGZY的文章"Aflexiblenewtechniqueforcameracalibration[J]IEEETrans,onPatternAnalysisandMachineIntelligence,2000，22(11):1330-1334"中有詳細描述。這裡，外部參數為攝像機坐標系與各子平面靶標坐標系之間的關係。攝像機內部參數矩陣A可表示為formulaseeoriginaldocumentpage7其中，a,分別為圖像平面坐標系兩坐標軸的尺度因子，"是兩坐標軸的不垂直因子，("。,v。)為攝像機主點坐標。步驟16:求解各個子平面耙標坐標系與柔性立體靶標坐標系之間的旋轉矩陣和平移向量。這裡，以步驟15獲取的攝像機外部參數，即攝像機坐標系與子平面靶標坐標系之間的關係，以攝像機坐標係為中介，便可求出各子平面靶標坐標系與柔性立體靶標坐標系之間的旋轉矩陣R,和平移向量Ti，變換關係如下formulaseeoriginaldocumentpage7其中，R〖,T。T為柔性立體靶標坐標系與攝像機坐標系之間的旋轉矩陣及平移向量，R'。，T:為第i個子平面靶標坐標系與攝像機坐標系之間的旋轉矩陣及平移步驟17:對步驟15獲取的內部參數和外部參數進行非線性優化。假設噪聲服從零均值的高斯分布且獨立分布，為了得到在最大似然準則下攝像機內部參數和外部參數的最優解，需要建立以重投影誤差為最小目標函數formulaseeoriginaldocumentpage7(2)其中，a-[A^,k2,RpT;…R^…R^,T^,R,Ti"…R:J,T…R:n,Tf],其中，A為攝像機內部參數矩陣，k,，k2為徑向畸變係數，R,，T,(i=l...m-l)為各子平面靶標坐標系與柔性立體靶標坐標系之間的旋轉矩陣和平移向量；RJJ,T,為柔性立體靶標坐標系與攝像機坐標系之間的旋轉矩陣與平移向量；"為柔性立體靶標在攝像機前擺放位置的次數；/為柔性立體靶標中特徵點總個數；p,為第j個擺放位置處，靶標特徵點在圖像平面坐標系下的齊次坐標；p"為第j個擺放位置處，靶標特徵點轉換為柔性立體靶標坐標系下的坐標PT,後，在圖像平面坐標系下的帶有鏡頭畸變的重投影圖像齊次坐標。這裡，如果p,為子靶標特徵點屍在子靶標坐標下的三維坐標，Pru=K，、,ir為屍轉換為柔性立體靶標系下坐標PT,後，在攝像機圖像坐標下的重投影理想圖像齊次坐標，p^K,^,ir為相應的帶有鏡頭畸變的重投影圖像齊次坐標，則以上參數具體變關係換如公式(3):formulaseeoriginaldocumentpage8其中，A為攝像機內部參數，^為任意非零常數。具體P^與Ptv的變換關係在ZHANGZY的文章"Aflexiblenewtechniqueforcameracalibration[J].IEEETrans,onPatternAnalysisandMachineIntelligence,2000,22(11):1330-1334"中有詳細描述。結合步驟16獲取的各個子平面耙標坐標系與柔性立體耙標坐標系之間的旋轉矩陣和平移向量，根據公式(3)便可求出Pn<，再根據畸變校正方法得到P。最後，釆用Levenberg-Marquardt非線性優化方法對公式(2)所示的目標函數進行非線性優化，既可得到攝像機內部參數和外部參數在最大似然準則下的最優解。具體地，如果視覺傳感器的攝像機為鏡頭為50亳米的Canon5D數碼攝像機，其圖像解析度為4369象素x2912象素，攝像機視場範圍為1100mmx900mm,工作距離為1800mm。那麼，根據步驟11所述的方法組合柔性立體靶標，圖3為實施例中柔性立體靶標示意圖，如圖3所示，柔性立體靶標包括四個子平面靶標，子平面靶標間橫向距離為700mm，縱向距離為150mm,並且每個子平面耙標有IOO個耙標特徵點，特徵點間距為10.3mm。然後，根據步驟12所述的方法拍攝柔性立體靶標圖像，如圖4所示。由於攝像機標定過程中外部參數數據量龐大，且一般攝像機標定主要是為了標定內部參數，所以，下面僅給出內部參數的標定值。根據步驟13~步驟15所述的方法計算得到攝像機的內部參數如表一所示tableseeoriginaldocumentpage9最後，根據步驟17所述的方法，對攝像機內部參數進行非線性優化，得到結果如表二所示tableseeoriginaldocumentpage9tableseeoriginaldocumentpage10表二以上所述，僅為本發明的較佳實施例而已，並非用於限定本發明的保護範圍。權利要求1、一種基於柔性立體靶標的攝像機標定方法，其特徵在於，該方法包括a、組合柔性立體靶標，並建立柔性立體靶標坐標系；b、放置攝像機在至少兩個不同的位置拍攝柔性立體靶標圖像，獲取每個位置下所有靶標特徵點在對應圖像坐標系下的坐標，求解各子平面靶標坐標系與圖像平面坐標系之間的單應矩陣；c、根據步驟b獲取的單應矩陣，求解攝像機的內部參數和外部參數。2、根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述步驟c之後進一步包括:對步驟c求得的內部參數和外部參數進行非線性優化。3、根據權利要求l所述的方法，其特徵在於，步驟a所述組合柔性立體靶標為根據攝像機的視場範圍，將各個靶標擺放在攝像機視場區域的周邊。4、根據權利要求l所述的方法，其特徵在於，步驟a所述建立柔性立體靶標坐標係為以柔性立體靶標中任一子靶標坐標系作為柔性立體靶標坐標系。5、根據權利要求l所述的方法，其特徵在於，步驟b所述拍攝的柔性立體靶標圖像包括所有子平面靶標的靶標特徵點。6、根據權利要求2所述的方法，其特徵在於，所述非線性優化為以重投影誤差為最小的目標函數，釆用Levenberg-Marquardt非線性優化方法進行非線性優化。全文摘要本發明公開一種基於柔性立體靶標的攝像機標定方法，該方法包括組合柔性立體靶標，並建立柔性立體靶標坐標系；放置攝像機在至少兩個不同的位置拍攝柔性立體靶標圖像，並求解每個位置下各子平面靶標坐標系與圖像平面坐標系之間的單應矩陣；由獲取的單應矩陣，求解攝像機的內部參數和外部參數；根據子靶標之間位置關係不變性，通過非線性優化方法得出攝像機內外部參數的最優解。本發明提出的標定方法不需要用到大面積的平面靶標，只需要若干個小面積的平面靶標即可完成大視場攝像機的準確標定。文檔編號G06T7/00GK101286235SQ20081011460公開日2008年10月15日申請日期2008年6月10日優先權日2008年6月10日發明者震劉,孫軍華,張廣軍,魏振忠申請人:北京航空航天大學