本发明专利技术涉及摄影测量技术领域，公开了一种基于多张相片的相机自标定方法及装置，通过对被测物体拍摄至少两张照片；确定候选的特征点匹配对，计算照片间每个候选的特征点匹配对的匹配度，并确定每个候选的特征点匹配对的明确度；根据计算出的匹配度和明确度，筛选出正确的特征点匹配对；根据所述正确的特征点匹配对，筛选特征点真匹配对；根据所述特征点真匹配对，进行基础矩阵F的计算；对所述基础矩阵F进行分解，求解相机的内方位元素和外方位元素。实现了无特定约束条件下的相机内外参数自动标定。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及摄影测量
，尤其涉及一种基于多张相片的相机自标定方法及 其装置。
技术介绍
随着地理信息服务日益增长的需求，如何便捷、快速地对相机进行标定已经成为 摄影测量技术研宄的热点，传统的相机标定方式主要包括基于标定物的传统标定方法和基 于双目相机系统采集二维图像进行相机标定。在基于标定物的传统标定方法中，需要高精 度的三维标定块，在实施标定的过程中需要对标定块进行不同位置和不同角度的拍摄求解 相机内外参数，操作方式较为复杂；基于双目相机系统采集二维图像进行相机标定方法，在 实施标定的过程中需要构建双目相机系统，利用了相机参数的自身约束关系进行的标定， 但对标定的系统及环境有特定的要求。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于多张相片的相机自标定方法及其装置，解决现有技术中相机 标定方式复杂、对标定的系统及环境有特定的要求的技术问题。 本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的： -种基于多张相片的相机自标定方法，包括： 对被测物体拍摄至少两张照片，所述照片间重复区域占比大于预设比例阈值； 确定候选的特征点匹配对，计算照片间每个候选的特征点匹配对的匹配度，并确 定每个候选的特征点匹配对的明确度； 根据计算出的匹配度和明确度，筛选出正确的特征点匹配对； 根据所述正确的特征点匹配对，计算出照片间的基础矩阵F，并通过所述基础矩阵 F计算出极限方程； 求解所述正确的特征点匹配对中匹配照片的特征点到所述极限方程的直线距离 dkl和参考照片的特征点到所述极限方程的直线距离dk2,当所述距离dkl和dk2小于设定 的距离阀值D，则认为所述正确的特征点匹配对为特征点真匹配对； 根据所述特征点真匹配对，进行基础矩阵F的计算； 对所述基础矩阵F进行分解，求解相机的内方位元素和外方位元素。 一种基于多张相片的相机自标定装置，包括： 拍摄模块，用于对被测物体拍摄至少两张照片，所述照片间重复区域占比大于预 设比例阈值； 匹配模块，用于确定候选的特征点匹配对，计算照片间每个候选的特征点匹配对 的匹配度，并确定每个候选的特征点匹配对的明确度； 第一筛选模块，用于根据计算出的匹配度和明确度，筛选出正确的特征点匹配 对； 第一计算模块，用于根据所述正确的特征点匹配对，计算出照片间的基础矩阵F， 并通过所述基础矩阵F计算出极限方程； 第二筛选模块，用于求解所述正确的特征点匹配对中匹配照片的特征点到所述极 限方程的直线距离dkl和参考照片的特征点到所述极限方程的直线距离dk2,当所述距离 dkl和dk2小于设定的距离阀值D，则认为所述正确的特征点匹配对为特征点真匹配对； 第二计算模块，用于根据所述特征点真匹配对，进行基础矩阵F的计算； 第三计算模块，用于对所述基础矩阵F进行分解，求解相机的内方位元素和外方 位元素。 通过本专利技术提供的一种基于多张相片的相机自标定方法及装置，通过对被测物体 拍摄至少两张照片；确定候选的特征点匹配对，计算照片间每个候选的特征点匹配对的匹 配度，并确定每个候选的特征点匹配对的明确度；根据计算出的匹配度和明确度，筛选出正 确的特征点匹配对；根据所述正确的特征点匹配对，筛选特征点真匹配对；根据所述特征 点真匹配对，进行基础矩阵F的计算；对所述基础矩阵F进行分解，求解相机的内方位元素 和外方位元素。实现了无特定约束条件下的相机内外参数自动标定。【附图说明】 为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所 需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施 例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可根据这些附图获得 其他的附图。 图1为本专利技术实施例中提供的一种基于多张相片的相机自标定方法的流程图； 图2为本专利技术实施例中提供的一种基于多张相片的相机自标定方法中特征点匹 配对的示意图； 图3为本专利技术实施例中提供的一种基于多张相片的相机自标定装置的结构示意 图。【具体实施方式】 为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实 施方式对本专利技术作进一步详细的说明。 本专利技术实施例中提供了一种基于多张相片的相机自标定方法，所述方法以摄影测 量及计算机视觉技术为基础，针对传统相机标定方法的不足，设计的无特定约束条件下的 相机内外参数自动标定。如图1所示，为本专利技术实施例中提供的一种基于多张相片的相机 自标定方法的流程图，包括： 步骤101、对被测物体拍摄至少两张照片； 其中，对被测物体拍摄至少两张照片，所述照片间重复区域占比大于预设比例阈 值，例如：照片之间的重复区域大于60% ; 步骤102、确定候选的特征点匹配对，计算照片间每个候选的特征点匹配对的匹配 度，并确定每个候选的特征点匹配对的明确度； 其中，步骤102具体可以包括：步骤102-1、确定候选的特征点匹配对（An，A2j)，其中，特征点An属于照片Ml上 的特征点集合N1，特征点A2j属于照片M2上的特征点集合N2,所述集合N1和集合N2分别 为以特征点A1和特征点A2为中心，R为半径的邻域内的特征点集合（如图2所示，为特征 点匹配对的示意图）； 步骤102-2、通过公式【主权项】1. 一种基于多张相片的相机自标定方法，其特征在于，包括： 对被测物体拍摄至少两张照片，所述照片间重复区域占比大于预设比例阈值； 确定当前第1页1 2 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于多张相片的相机自标定方法，其特征在于，包括：对被测物体拍摄至少两张照片，所述照片间重复区域占比大于预设比例阈值；确定候选的特征点匹配对，计算照片间每个候选的特征点匹配对的匹配度，并确定每个候选的特征点匹配对的明确度；根据计算出的匹配度和明确度，筛选出正确的特征点匹配对；根据所述正确的特征点匹配对，计算出照片间的基础矩阵F，并通过所述基础矩阵F计算出极限方程；求解所述正确的特征点匹配对中匹配照片的特征点到所述极限方程的直线距离dk1和参考照片的特征点到所述极限方程的直线距离dk2，当所述距离dk1和dk2小于设定的距离阀值D，则认为所述正确的特征点匹配对为特征点真匹配对；根据所述特征点真匹配对，进行基础矩阵F的计算；对所述基础矩阵F进行分解，求解相机的内方位元素和外方位元素。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：范荣双，郑君，曹萌，贺鹏艳，景新超，杨宗富，
申请(专利权)人：中测高科北京测绘工程技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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