双目相机的标定方法、装置及终端制造方法及图纸

一种双目相机的标定方法、装置及终端，所述方法包括：获取同时拍摄的左相机图像和右相机图像，所述左相机图像和所述右相机图像分别针对多幅不同视角的平面网格标定板单次拍摄得到，所述平面网格标定板上的网格图案具有角点；根据所述左相机图像和所述右相机图像进行双目相机的标定。本发明专利技术技术方案可以扩大双目相机标定方法的适用范围。

【技术实现步骤摘要】
双目相机的标定方法、装置及终端
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种双目相机的标定方法、装置及终端。
技术介绍
双目相机标定是计算机视觉领域的一项关键技术，主要目的是获取双目相机的内参数、外参数以及镜头畸变参数等。其中，内参数包括相机的焦距、主点、切变系数等；外参数包括两相机之间的相对位移和相对旋转；镜头畸变包括径向畸变和切向畸变。双目相机标定可应用于三维建模、虚拟现实、增强现实等领域。现有技术中，相机标定一般分为基于几何测量的标定和自标定两种标定方法。基于几何测量的标定一般会使用一个特定的已知尺寸的标记物来提供图像点与三维空间对应点的映射关系，从而计算出标定参数。在实际应用中，主要有Tsai法使用三维标定板，以及张正友方法使用平面标定板。自标定则不需要特定的标记物。自标定细分为两类：基于场景约束的自标定和基于几何约束的自标定。基于场景约束的自标定往往借助于场景里的特定模式，如平行线，来提供正交的消隐点和消隐线，再根据多视角几何算法求解标定参数。基于几何约束的自标定则依靠多视图彼此间的内在几何限制，如绝对二次曲线约束，来完成标定任务。但是，传统基于几何测量的标定方法往往需要在离线模式下，提供多张不同视角的平面标定图像，不适用于移动设备相机模组的在线标定和流水线作业。自标定方法则受限于图像场景，某些特定的空间特征分布会导致自标定求解框架的退化，出现奇异值。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题是如何扩大双目相机标定方法的适用范围。为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供一种双目相机的标定方法，双目相机的标定方法包括：获取同时拍摄的左相机图像和右相机图像，所述左相机图像和所述右相机图像分别针对多幅不同视角的平面网格标定板单次拍摄得到，所述平面网格标定板上的网格图案具有角点；根据所述左相机图像和所述右相机图像进行双目相机的标定。可选的，所述根据所述左相机图像和所述右相机图像进行双目相机的标定包括：对所述左相机图像和所述右相机图像进行角点检测，以得到所有角点的图像坐标；利用所有角点的图像坐标分别计算左相机和右相机的单应矩阵以及参数的初始值，并利用左相机和右相机的单应矩阵以及参数的初始值进行优化，以得到左相机右相机的参数的优化值；利用所述左相机和右相机的参数的优化值进行双目相机的立体标定。可选的，所述参数包括镜头畸变参数；所述利用左相机和右相机的单应矩阵以及参数的初始值进行优化包括：在所述镜头畸变参数的初始值和设定畸变阈值范围内依次更新所述镜头畸变参数的值；每次更新后，利用所述单应矩阵和更新后的所述镜头畸变参数的值，对每个平面网格标定板上各个角点进行几何变换，以得到各个角点在所述左相机图像和右相机图像上的投影点；每次变换后，对于所有平面网格标定板上所有角点，计算在所述左相机图像和右相机图像上的对应点的像素坐标与所述投影点的坐标差异值之和；选取所述坐标差异值之和的最小值对应的参数的值，以作为所述左相机和右相机的参数的优化值。可选的，采用以下公式计算所述坐标差异值之和的最小值：其中，n是所述平面网格标定板的数目，m是每个平面网格标定板中角点的数目，是角点Mj在图像i上的投影点，mij是角点Mj在图像i上的对应点，KK是内参数，D是所述镜头畸变参数，Ri,Ti是角点的世界坐标与相机的世界坐标的相对旋转矩阵和相对平移矢量，D_thre是所述畸变阈值。可选的，所述利用所述左相机和右相机的参数的优化值进行双目相机的立体标定包括：计算所述左相机和所述右相机的相对方位初始值；利用所述相对方位初始值进行参数优化，以得到所述左相机和所述右相机的相对平移矢量；计算所述相对平移矢量的最大分量之外的其他分量与所述最大分量的比值；如果所述比值大于相对位移阈值且小于1，则所述相对平移矢量为最优相对位移参数，否则，将所述其他分量配置为0，并将配置后的所述相对平移矢量作为所述最优相对位移参数。可选的，所述标定方法还包括：对所述左相机图像和所述右相机图像进行边界裁剪。可选的，对所述左相机图像和所述右相机图像进行边界裁剪包括：根据左相机和右相机的原始内参矩阵以及新内参矩阵计算左单应矩阵和右单应矩阵，所述原始内参矩阵和所述新内参矩阵的主点不同；利用所述左单应矩阵和所述右单应矩阵分别对所述左相机图像和所述右相机图像的边界点进行单应变换，以使得所述左相机图像和所述右相机图像处于矫正平面，所述左相机图像和所述右相机图像在矫正平面上的对极线与水平线平行，所述边界点形成边界区域；在所述矫正平面上，对单应变换后的所述左相机图像和所述右相机图像的边界区域取交集，以作为边界裁剪后的图像区域。可选的，所述标定方法还包括：使用所述左相机图像和所述右相机图像对所述边界裁剪后的图像区域进行像素填充。可选的，采用以下公式计算所述新内参矩阵的主点：XL′＝KKL′*RL*KKL-1*XL；XR′＝KKR′*RR*KKR-1*XR；其中，KKL、KKR分别是左相机的原始内参矩阵和右相机的原始内参矩阵，其主点分别为所述左相机图像和所述右相机图像的中心点；KKL′、KKR′分别是左相机的第一内参矩阵和右相机的第一内参矩阵，其主点为零；XL、XR为分别为所述左相机图像和所述右相机图像的边界点的齐次坐标；RL、RR为分别为所述左相机图像和所述右相机图像的旋转矩阵；XL′、XR′为中间参数为所述左相机图像和所述右相机图像的边界点经过单应变换后的齐次坐标；XL″、XR″为分别为所述左相机图像和所述右相机图像的边界点经过单应变换后的非齐次坐标，表示对所述左相机图像和所述右相机图像所有边界点经过单应变换后的非齐次坐标取均值；w、h为所述左相机图像和所述右相机图像的宽度和长度；为所述新内参矩阵的主点。为解决上述技术问题，本专利技术实施例还公开了一种双目相机的标定装置，双目相机的标定装置包括：获取模块，适于获取同时拍摄的左相机图像和右相机图像，所述左相机图像和所述右相机图像分别针对多幅不同视角的平面网格标定板单次拍摄得到，所述平面网格标定板上的网格图案具有角点；标定模块，适于根据所述左相机图像和所述右相机图像进行双目相机的标定。可选的，所述标定模块包括：检测单元，适于对所述左相机图像和所述右相机图像进行角点检测，以得到所有角点的图像坐标；参数优化单元，适于利用所有角点的图像坐标分别计算左相机和右相机的单应矩阵以及参数的初始值，并利用左相机和右相机的单应矩阵以及参数的初始值进行优化，以得到左相机右相机的参数的优化值；立体标定单元，适于利用所述左相机和右相机的参数的优化值进行双目相机的立体标定。可选的，所述参数优化单元包括：更新子单元，适于在所述镜头畸变参数的初始值和设定畸变阈值范围内依次更新所述镜头畸变参数的值；几何变换子单元，适于在每次更新后，利用所述单应矩阵和更新后的所述镜头畸变参数的值，对每个平面网格标定板上各个角点进行几何变换，以得到各个角点在所述左相机图像和右相机图像上的投影点；计算子单元，适于在每次变换后，对于所有平面网格标定板上所有角点，计算在所述左相机图像和右相机图像上的对应点的像素坐标与所述投影点的坐标差异值之和；优化值选取子单元，适于选取所述坐标差异值之和的最小值对应的参数的值，以作为所述左相机和右相机的参数的优化值。可选的，所述计算子单元采用以下公式计算所述坐标差异值之和的最本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种双目相机的标定方法，其特征在于，包括：获取同时拍摄的左相机图像和右相机图像，所述左相机图像和所述右相机图像分别针对多幅不同视角的平面网格标定板单次拍摄得到，所述平面网格标定板上的网格图案具有角点；根据所述左相机图像和所述右相机图像进行双目相机的标定。

【技术特征摘要】
1.一种双目相机的标定方法，其特征在于，包括：获取同时拍摄的左相机图像和右相机图像，所述左相机图像和所述右相机图像分别针对多幅不同视角的平面网格标定板单次拍摄得到，所述平面网格标定板上的网格图案具有角点；根据所述左相机图像和所述右相机图像进行双目相机的标定。2.根据权利要求1所述的标定方法，其特征在于，所述根据所述左相机图像和所述右相机图像进行双目相机的标定包括：对所述左相机图像和所述右相机图像进行角点检测，以得到所有角点的图像坐标；利用所有角点的图像坐标分别计算左相机和右相机的单应矩阵以及参数的初始值，并利用左相机和右相机的单应矩阵以及参数的初始值进行优化，以得到左相机右相机的参数的优化值；利用所述左相机和右相机的参数的优化值进行双目相机的立体标定。3.根据权利要求2所述的标定方法，其特征在于，所述参数包括镜头畸变参数；所述利用左相机和右相机的单应矩阵以及参数的初始值进行优化包括：在所述镜头畸变参数的初始值和设定畸变阈值范围内依次更新所述镜头畸变参数的值；每次更新后，利用所述单应矩阵和更新后的所述镜头畸变参数的值，对每个平面网格标定板上各个角点进行几何变换，以得到各个角点在所述左相机图像和右相机图像上的投影点；每次变换后，对于所有平面网格标定板上所有角点，计算在所述左相机图像和右相机图像上的对应点的像素坐标与所述投影点的坐标差异值之和；选取所述坐标差异值之和的最小值对应的参数的值，以作为所述左相机和右相机的参数的优化值。4.根据权利要求3所述的标定方法，其特征在于，采用以下公式计算所述坐标差异值之和的最小值：其中，n是所述平面网格标定板的数目，m是每个平面网格标定板中角点的数目，是角点Mj在图像i上的投影点，mij是角点Mj在图像i上的对应点，KK是内参数，D是所述镜头畸变参数，Ri,Ti是角点的世界坐标与相机的世界坐标的相对旋转矩阵和相对平移矢量，D_thre是所述畸变阈值。5.根据权利要求3所述的标定方法，其特征在于，所述利用所述左相机和右相机的参数的优化值进行双目相机的立体标定包括：计算所述左相机和所述右相机的相对方位初始值；利用所述相对方位初始值进行参数优化，以得到所述左相机和所述右相机的相对平移矢量；计算所述相对平移矢量的最大分量之外的其他分量与所述最大分量的比值；如果所述比值大于相对位移阈值且小于1，则所述相对平移矢量为最优相对位移参数，否则，将所述其他分量配置为0，并将配置后的所述相对平移矢量作为所述最优相对位移参数。6.根据权利要求1所述的标定方法，其特征在于，还包括：对所述左相机图像和所述右相机图像进行边界裁剪。7.根据权利要求6所述的标定方法，其特征在于，对所述左相机图像和所述右相机图像进行边界裁剪包括：根据左相机和右相机的原始内参矩阵以及新内参矩阵计算左单应矩阵和右单应矩阵，所述原始内参矩阵和所述新内参矩阵的主点不同；利用所述左单应矩阵和所述右单应矩阵分别对所述左相机图像和所述右相机图像的边界点进行单应变换，以使得所述左相机图像和所述右相机图像处于矫正平面，所述左相机图像和所述右相机图像在矫正平面上的对极线与水平线平行，所述边界点形成边界区域；在所述矫正平面上，对单应变换后的所述左相机图像和所述右相机图像的边界区域取交集，以作为边界裁剪后的图像区域。8.根据权利要求7所述的标定方法，其特征在于，还包括：使用所述左相机图像和所述右相机图像对所述边界裁剪后的图像区域进行像素填充。9.根据权利要求7所述的标定方法，其特征在于，采用以下公式计算所述新内参矩阵的主点：XL′＝KKL′*RL*KKL-1*XL；XR′＝KKR′*RR*KKR-1*XR；其中，KKL、KKR分别是左相机的原始内参矩阵和右相机的原始内参矩阵，其主点分别为所述左相机图像和所述右相机图像的中心点；KKL′、KKR′分别是左相机的第一内参矩阵和右相机的第一内参矩阵，其主点为零；XL、XR为分别为所述左相机图像和所述右相机图像的边界点的齐次坐标；RL、RR为分别为所述左相机图像和所述右相机图像的旋转矩阵；XL′、XR′为中间参数为所述左相机图像和所述右相机图像的边界点经过单应变换后的齐次坐标；XL″、XR″为分别为所述左相机图像和所述右相机图像的边界点经过单应变换后的非齐次坐标，分别表示对所述左相机图像和所述右相机图像所有边界点经过单应变换后的非齐次坐标取均值；w、h分别为所述左相机图像和所述右相机图像的宽度和长度；为所述新内参矩阵的主点。10.一种双目相机的标定装置，其特征在于，包括：获取模块，适于获取同时拍摄的左相机图像和右相机图像，所述左相机图像和所述右相机图像分别针对多幅不同视角的平面网格标定板单次拍...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘阳，徐海燕，林福辉，
申请(专利权)人：展讯通信上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31