基于方向性标定靶标的摄像机内外参数自动标定方法技术

本发明专利技术公开了一种基于方向性标定靶标的摄像机内外参数自动标定方法，其特征是利用改进的Harris角点检测算法提取靶标图像中各个特征角点的亚像素级坐标；利用标定靶标上的方向性标志图案建立靶标坐标系，由此确定并获得与幅靶标图像中各个特征角点在靶标坐标系下一一对应的靶标坐标；利用平面靶标空间姿态估算算法估算标定靶标在三维空间中的旋转和平移，实现了方向性标定靶标的旋转方向判断；获得G幅满足条件的标定图像后，利用张正友标定算法求解摄像机的内外参数。本发明专利技术能实现摄像机内外参数的自动标定，从而提高摄像机内外参数标定的灵活性和实用性。

【技术实现步骤摘要】
基于方向性标定靶标的摄像机内外参数自动标定方法
本专利技术涉及计算机视觉中摄像机标定方法领域，具体为基于方向性标定靶标的摄像机内外参数自动标定方法。
技术介绍
计算机视觉技术在工业控制、测量学等领域有着广泛的应用，计算机视觉技术主要是利用摄像机的成像，通过图像信息获取空间中被测物体的三维信息，由此重建和识别物体。计算机视觉技术的根本问题是摄像机标定，通过摄像机标定技术可以获得空间三维坐标与图像二维坐标之间的映射关系，摄像机标定技术是计算机视觉测量技术的研究重点，摄像机标定的任务就是求解摄像机的内外参数，摄像机标定技术得到越来越多的关注和发展。1986年RogerTsai提出了基于径向约束的摄像机标定算法，该标定算法需要3D立体靶标，使得标定过程不灵活；1999年前后，微软研究院的张正友(Z.YZhang)提出了基于平面靶标的摄像机标定算法，该标定算法使用了无方向信息的平面靶标，标定过程中无法判断出无方向信息的平面靶标的旋转方向，并且张正友(Z.YZhang)提出的基于平面靶标的摄像机标定算法要求摄像机拍摄到完整的平面靶标，但实际应用中往往需要判断平面靶标的旋转方向，并且实际标定过程中摄像机常常会拍摄到局部的平面靶标，例如，进行双目摄像机标定时，双目摄像机系统需要同时拍摄空间中同一个平面靶标，此时需要判断出平面靶标的旋转方向，由此建立相对于平面靶标的位置固定不变的靶标坐标系，双目摄像机系统中的左、右摄像机拥有共同的靶标坐标系，以靶标坐标系作为变换中介，便可计算出左、右摄像机之间的空间位置关系，左、右摄像机的公共视场较小时，左、右摄像机均会拍摄到局部的平面靶标。
技术实现思路
本专利技术是为了克服现有技术存在的不足之处，提供一种基于方向性标定靶标的摄像机内外参数自动标定方法，以期能实现摄像机内外参数的自动标定，从而提高摄像机内外参数标定的灵活性和实用性。为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案为：本专利技术基于方向性标定靶标的摄像机内外参数自动标定方法的特点是：所述方向性标定靶标包括由黑方格和白方格互相交替组成的棋盘格以及在所述棋盘格中央位置附近处设置的方向性标志图案；以任意两个对角相连的黑方格的交点或任意两个对角相连的白方格的交点作为所述方向性标定靶标的特征角点；所述棋盘格包含M行×N列个所述特征角点；M和N均为正整数；所述黑方格和白方格的边长均为W；W＞0；所述方向性标志图案是由3个小标志图组成；记所述3个小标志图分别为第一标志图、第二标志图和第三标志图，且所述第一标志图为黑色图案、所述第二标志图为黑色图案、所述第三标志图为白色图案；所述第一标志图位于所述白方格的内部、所述第二标志图位于所述白方格的内部、所述第三标志图位于所述黑方格的内部；所述第一标志图的中心记为第一中心点o1、所述第二标志图的中心记为第二中心点o2、所述第三标志图的中心记为第三中心点o3；所述第一中心点o1位于所述白方格的中心位置处，所述第二中心点o2位于所述白方格的中心位置处，所述第三中心点o3位于所述黑方格的中心位置处；在所述棋盘格中以所述第一中心点o1作为直角顶点并由所述第一中心点o1、第二中心点o2和第三中心点o3构成直角三角形Δo2o1o3；所述第一中心点o1和第二中心点o2位于由所述白方格所组成的行中，或者，所述第一中心点o1和第二中心点o2位于由所述白方格所组成的列中，由所述第一中心点o1和第二中心点o2构成的直角边以及由第一中心点o1和第三中心点o3构成的直角边满足且且所述自动标定方法是按如下步骤进行：步骤1、定义标定图像总数G；定义旋转阈值κ1和平移阈值κ2；定义变量α、变量β，并初始化α＝1；β＝1；步骤2、利用位置固定的摄像机实时拍摄空间中移动的方向性标定靶标，获得靶标图像；步骤3、以所述靶标图像的左上角为特征角点像素坐标系的原点o，自左向右为所述特征角点像素坐标系的x轴方向，自上向下为所述特征角点像素坐标系的y轴方向；从而建立所述特征角点像素坐标系o-xy；步骤4、以所述摄像机的光心作为摄像机坐标系的原点Oc；以所述特征角点像素坐标系的x轴方向作为所述摄像机坐标系的Xc轴方向；以所述特征角点像素坐标系的y轴方向作为所述摄像机坐标系的Yc轴方向；所述摄像机坐标系的Xc轴、Yc轴和Zc轴满足右手定则，从而建立所述摄像机坐标系Oc-XcYcZc；步骤5、假设所述靶标图像为第α个移动位置上的方向性标定靶标经过所述摄像机进行成像时所对应的第α幅靶标图像；步骤6、将所述第α个移动位置上的方向性标定靶标内的第一中心点、第二中心点和第三中心点分别记为第α个第一中心点第α个第二中心点和第α个第三中心点选取与所述第α个第一中心点的空间距离、与第α个第二中心点的空间距离以及与第α个第三中心点的空间距离之和最小的特征角点作为第α个靶标坐标系的原点以所述第α个第一中心点和第α个第三中心点所构成的第α个空间向量的方向作为所述第α个靶标坐标系的轴方向；以所述第α个第一中心点和第α个第二中心点所构成的第α个空间向量的方向作为所述第α个靶标坐标系的Y1(α)轴方向，所述第α个靶标坐标系的轴、Y1(α)轴和轴满足右手定则，从而建立所述第α个靶标坐标系步骤7、利用改进的Harris角点检测算法提取所述第α幅靶标图像中方向性标定靶标上各个特征角点在所述特征角点像素坐标系o-xy下的亚像素级坐标，从而获得所述第α幅靶标图像中所有特征角点在所述特征角点像素坐标系o-xy下的亚像素级坐标集合；步骤8、根据所述方向性标志图案，确定并获得所述第α幅靶标图像中所有特征角点在所述特征角点像素坐标系o-xy下的亚像素级坐标和与所述第α幅靶标图像中所有特征角点在所述第α个靶标坐标系下一一对应的靶标坐标的匹配关系，将获得的所述匹配关系保存为第α幅靶标图像中所有特征角点亚像素级坐标与靶标坐标的匹配组；步骤9、根据所述第α幅靶标图像中所有特征角点亚像素级坐标与靶标坐标的匹配组，利用平面靶标空间姿态估算算法计算出从所述第α个靶标坐标系变换到所述摄像机坐标系Oc-XcYcZc的第α个靶标旋转矩阵Rα和第α个靶标平移矩阵Tα，从而实现所述方向性标定靶标的旋转方向判断；步骤10、判断α是否等于1，若α等于1，则将所述第α幅靶标图像作为第β幅标定图像；并将所述第α幅靶标图像中所有特征角点亚像素级坐标与靶标坐标的匹配组保存为第β幅标定图像中所有特征角点亚像素级坐标与靶标坐标的匹配组；同时将所述第α个靶标旋转矩阵Rα和所述第α个靶标平移矩阵Tα分别赋值给第β个标定旋转矩阵Rβ′和第β个标定平移矩阵Tβ′后，执行步骤11；否则执行步骤12；步骤11、将α+1赋值给α，并返回步骤5顺序执行；步骤12、利用式(1)和式(2)获得从所述第α个靶标坐标系变换到所述第β个靶标坐标系的旋转矩阵Rα,β和平移矩阵Tα,β：Rα,β＝(Rβ′)-1·Rα(1)Tα,β＝(Rβ′)-1·(Tα-Tβ′)(2)步骤13、判断旋转矩阵Rα,β的范数是否大于所述旋转阈值κ1，且所述平移矩阵Tα,β的范数是否大于平移阈值κ2，若都大于，则将β+1赋值给β，并将所述第α幅靶标图像作为第β幅标定图像；并将所述第α幅靶标图像中所有特征角点亚像素级坐标与靶标坐标的匹配组保存为第β幅标定图像中所有特征角点亚像素级坐标与靶标坐本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于方向性标定靶标的摄像机内外参数自动标定方法，其特征是：所述方向性标定靶标包括由黑方格和白方格互相交替组成的棋盘格以及在所述棋盘格中央位置附近处设置的方向性标志图案；以任意两个对角相连的黑方格的交点或任意两个对角相连的白方格的交点作为所述方向性标定靶标的特征角点；所述棋盘格包含M行×N列个所述特征角点；M和N均为正整数；所述黑方格和白方格的边长均为W；W＞0；所述方向性标志图案是由3个小标志图组成；记所述3个小标志图分别为第一标志图、第二标志图和第三标志图，且所述第一标志图为黑色图案、所述第二标志图为黑色图案、所述第三标志图为白色图案；所述第一标志图位于所述白方格的内部、所述第二标志图位于所述白方格的内部、所述第三标志图位于所述黑方格的内部；所述第一标志图的中心记为第一中心点o1、所述第二标志图的中心记为第二中心点o2、所述第三标志图的中心记为第三中心点o3；所述第一中心点o1位于所述白方格的中心位置处，所述第二中心点o2位于所述白方格的中心位置处，所述第三中心点o3位于所述黑方格的中心位置处；在所述棋盘格中以所述第一中心点o1作为直角顶点并由所述第一中心点o1、第二中心点o2和第三中心点o3构成直角三角形Δo2o1o3；所述第一中心点o1和第二中心点o2位于由所述黑方格或白方格所组成的行中，且所述第一中心点o1和第三中心点o3位于由所述黑方格或白方格所组成的列中，或者，所述第一中心点o1和第二中心点o2位于由所述黑方格或白方格所组成的列中，且所述第一中心点o1和第三中心点o3位于由所述黑方格或白方格所组成的行中；由所述第一中心点o1和第二中心点o2构成的直角边以及由第一中心点o1和第三中心点o3构成的直角边满足且且所述自动标定方法是按如下步骤进行：步骤1、定义标定图像总数G；定义旋转阈值κ1和平移阈值κ2；定义变量α、变量β，并初始化α＝1；β＝1；步骤2、利用位置固定的摄像机实时拍摄空间中移动的方向性标定靶标，获得靶标图像；步骤3、以所述靶标图像的左上角为特征角点像素坐标系的原点o，自左向右为所述特征角点像素坐标系的x轴方向，自上向下为所述特征角点像素坐标系的y轴方向；从而建立所述特征角点像素坐标系o‑xy；步骤4、以所述摄像机的光心作为摄像机坐标系的原点Oc；以所述特征角点像素坐标系的x轴方向作为所述摄像机坐标系的Xc轴方向；以所述特征角点像素坐标系的y轴方向作为所述摄像机坐标系的Yc轴方向；所述摄像机坐标系的Xc轴、Yc轴和Zc轴满足右手定则，从而建立所述摄像机坐标系Oc‑XcYcZc；步骤5、假设所述靶标图像为第α个移动位置上的方向性标定靶标经过所述摄像机进行成像时所对应的第α幅靶标图像；步骤6、将所述第α个移动位置上的方向性标定靶标内的第一中心点、第二中心点和第三中心点分别记为第α个第一中心点第α个第二中心点和第α个第三中心点选取与所述第α个第一中心点的空间距离、与第α个第二中心点的空间距离以及与第α个第三中心点的空间距离之和最小的特征角点作为第α个靶标坐标系的原点以所述第α个第一中心点和第α个第三中心点所构成的第α个空间向量的方向作为所述第α个靶标坐标系的轴方向；以所述第α个第一中心点和第α个第二中心点所构成的第α个空间向量的方向作为所述第α个靶标坐标系的轴方向，所述第α个靶标坐标系的轴、轴和轴满足右手定则，从而建立所述第α个靶标坐标系步骤7、利用改进的Harris角点检测算法提取所述第α幅靶标图像中方向性标定靶标上各个特征角点在所述特征角点像素坐标系o‑xy下的亚像素级坐标，从而获得所述第α幅靶标图像中所有特征角点在所述特征角点像素坐标系o‑xy下的亚像素级坐标集合；步骤8、根据所述方向性标志图案，确定并获得所述第α幅靶标图像中所有特征角点在所述特征角点像素坐标系o‑xy下的亚像素级坐标和与所述第α幅靶标图像中所有特征角点在所述第α个靶标坐标系下一一对应的靶标坐标的匹配关系，将获得的所述匹配关系保存为第α幅靶标图像中所有特征角点亚像素级坐标与靶标坐标的匹配组；步骤9、根据所述第α幅靶标图像中所有特征角点亚像素级坐标与靶标坐标的匹配组，利用平面靶标空间姿态估算算法计算出从所述第α个靶标坐标系变换到所述摄像机坐标系Oc‑XcYcZc的第α个靶标旋转矩阵Rα和第α个靶标平移矩阵Tα，从而实现所述方向性标定靶标的旋转方向判断；步骤10、判断α是否等于1，若α等于1，则将所述第α幅靶标图像作为第β幅标定图像；并将所述第α幅靶标图像中所有特征角点亚像素级坐标与靶标坐标的匹配组保存为第β幅标定图像中所有特征角点亚像素级坐标与靶标坐标的匹配组；同时将所述第α个靶标旋转矩阵Rα和所述第α个靶标平移矩阵Tα分别赋值给第β个标定旋转矩阵Rβ′和第β个标定平移矩阵Tβ′后，执行步骤11；否则执行步骤12；步骤11、将α+1赋值给α，...

【技术特征摘要】
1.基于方向性标定靶标的摄像机内外参数自动标定方法，其特征是：所述方向性标定靶标包括由黑方格和白方格互相交替组成的棋盘格以及在所述棋盘格中央位置附近处设置的方向性标志图案；以任意两个对角相连的黑方格的交点或任意两个对角相连的白方格的交点作为所述方向性标定靶标的特征角点；所述棋盘格包含M行×N列个所述特征角点；M和N均为正整数；所述黑方格和白方格的边长均为W；W＞0；所述方向性标志图案是由3个小标志图组成；记所述3个小标志图分别为第一标志图、第二标志图和第三标志图，且所述第一标志图为黑色图案、所述第二标志图为黑色图案、所述第三标志图为白色图案；所述第一标志图位于所述白方格的内部、所述第二标志图位于所述白方格的内部、所述第三标志图位于所述黑方格的内部；所述第一标志图的中心记为第一中心点o1、所述第二标志图的中心记为第二中心点o2、所述第三标志图的中心记为第三中心点o3；所述第一中心点o1位于所述白方格的中心位置处，所述第二中心点o2位于所述白方格的中心位置处，所述第三中心点o3位于所述黑方格的中心位置处；在所述棋盘格中以所述第一中心点o1作为直角顶点并由所述第一中心点o1、第二中心点o2和第三中心点o3构成直角三角形Δo2o1o3；所述第一中心点o1和第二中心点o2位于由所述白方格所组成的行中，或者，所述第一中心点o1和第二中心点o2位于由所述白方格所组成的列中，由所述第一中心点o1和第二中心点o2构成的直角边以及由第一中心点o1和第三中心点o3构成的直角边满足且且所述自动标定方法是按如下步骤进行：步骤1、定义标定图像总数G；定义旋转阈值κ1和平移阈值κ2；定义变量α、变量β，并初始化α＝1；β＝1；步骤2、利用位置固定的摄像机实时拍摄空间中移动的方向性标定靶标，获得靶标图像；步骤3、以所述靶标图像的左上角为特征角点像素坐标系的原点o，自左向右为所述特征角点像素坐标系的x轴方向，自上向下为所述特征角点像素坐标系的y轴方向；从而建立所述特征角点像素坐标系o-xy；步骤4、以所述摄像机的光心作为摄像机坐标系的原点Oc；以所述特征角点像素坐标系的x轴方向作为所述摄像机坐标系的Xc轴方向；以所述特征角点像素坐标系的y轴方向作为所述摄像机坐标系的Yc轴方向；所述摄像机坐标系的Xc轴、Yc轴和Zc轴满足右手定则，从而建立所述摄像机坐标系Oc-XcYcZc；步骤5、假设所述靶标图像为第α个移动位置上的方向性标定靶标经过所述摄像机进行成像时所对应的第α幅靶标图像；步骤6、将所述第α个移动位置上的方向性标定靶标内的第一中心点、第二中心点和第三中心点分别记为第α个第一中心点第α个第二中心点和第α个第三中心点选取与所述第α个第一中心点的空间距离、与第α个第二中心点的空间距离以及与第α个第三中心点的空间距离之和最小的特征角点作为第α个靶标坐标系的原点以所述第α个第一中心点和第α个第三中心点所构成的第α个空间向量的方向作为所述第α个靶标坐标系的轴方向；以所述第α个第一中心点和第α个第二中心点所构成的第α个空间向量的方向作为所述第α个靶标坐标系的Y1(α)轴方向，所述第α个靶标坐标系的轴、Y1(α)轴和轴满足右手定则，从而建立所述第α个靶标坐标系步骤7、利用改进的Harris角点检测算法提取所述第α幅靶标图像中方向性标定靶标上各个特征角点在所述特征角点像素坐标系o-xy下的亚像素级坐标，从而获得所述第α幅靶标图像中所有特征角点在所述特征角点像素坐标系o-xy下的亚像素级坐标集合；步骤8、根据所述方向性标志图案，确定并获得所述第α幅靶标图像中所有特征角点在所述特征角点像素坐标系o-xy下的亚像素级坐标和与所述第α幅靶标图像中所有特征角点在所述第α个靶标坐标系下一一对应的靶标坐标的匹配关系，将获得的所述匹配关系保存为第α幅靶标图像中所有特征角点亚像素级坐标与靶标坐标的匹配组；步骤9、根据所述第α幅靶标图像中所有特征角点亚像素级坐标与靶标坐标的匹配组，利用平面靶标空间姿态估算算法计算出从所述第α个靶标坐标系变换到所述摄像机坐标系Oc-XcYcZc的第α个靶标旋转矩阵Rα和第α个靶标平移矩阵Tα，从而实现所述方向性标定靶标的旋转方向判断；步骤10、判断α是否等于1，若α等于1，则将所述第α幅靶标图像作为第β幅标定图像；并将所述第α幅靶标图像中所有特征角点亚像素级坐标与...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢荣胜，殷玉龙，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34