一种高精度双目相机标定方法技术

本发明专利技术公开了一种高精度双目相机标定方法，该标定方法使用一对相机设备和圆形特征图像的标定板完成，首先提取标定板中控制点图像坐标进行相机初次标定；用获得的相机参数构建标定板正视图像，用数字图像相关法求取正视图像中控制点图像坐标，修正标定板中的图像坐标，再次进行相机标定；最后根据相机间固定位置关系建立双目相机总体优化模型，对相机参数进行优化。按照本发明专利技术的标定方法，精确地获得了标定板中控制点坐标，精简了立体相机标定参数的优化模型，能够得到高精度的标定结果。

【技术实现步骤摘要】
一种高精度双目相机标定方法
本专利技术属于机器视觉标定
，涉及一种基于圆形标定板和图像处理技术的双目相机标定方法。
技术介绍
在使用圆形标定板进行的双目相机标定工作中，控制点位置的提取精度以及优化目标函数的选取会对标定精度造成重要影响。并且在相机拍摄标定板图像时，由于相机成像平面与标定板平面通常不是保持平行的空间关系，圆形图案在成像过程中会受到透视变换的影响而发生变形。相机标定是根据相机成像非线性畸变模型，利用张氏相机标定法标定出左右相机的内外参数。其中，相机非线性畸变模型分为两步：首先，理想状况下相机的成像模型为：其中：s为一个比例系数；[u，v，1]T为点D在图像坐标系下的齐次坐标，[Xw，Yw，Zw，1]T为点D在世界坐标系下的齐次坐标，R和t分别为从世界坐标系到摄像机坐标系的旋转矩阵和平移向量，统称为相机的外部参数；A为摄像机内参数矩阵，通常被称为相机的内部参数。令由上式可以直接得到图形像素点坐标表达式为：然而由于相机制造缺陷，相机在成像过程中会发生畸变，所以在上式中加入畸变补偿值(这里的畸变加上上文的成像模型即为相机成像非线性畸变模型)δx和δy，令其表达式如下(非线性畸变)：其中双目相机之间的位置关系为：Rr2l＝RlRr-1tr2l＝tl-RlRr-1tr双目标定工作机求解出上述表达式中所有参数(即非线性畸变模型涉及到的所有参数)：分别为左相机内参矩阵Al，右相机内参矩阵Ar，左右相机的外部参数矩阵Rl，Tl，Rr，Tr，相机间固定相对位置关系Rr2l和tr2l以及畸变参数k1l，k2l，k3l，p1l，p2l，k1r，k2r，k3r，p1r，p2r。通过获取标定板中的控制点图像坐标[u，v，1]T以及标定板已知的世界坐标[Xw，Yw，Zw，1]T，带入上述公式，计算所有参数，这些求解工作就是相机标定。对此，在大多数研究中，主要是通过对圆形图案的边缘轮廓做椭圆拟合，用椭圆中心位置代替控制点位置的方法来实现控制点位置的提取。例如在opencv(OpenSourceComputerVisionLibrary)库中，使用Suzuki，S等提出的边界跟踪算法(″Suzuki，SandAbe，K.，TopologicalStructuralAnalysisofDigitizedBinaryImagesbyBorderFollowing.CVGIP301，pp32-46(1985)″)来检测图案轮廓，并使用AndrewW.Fitzgibbon提出的椭圆拟合方法(″R.B.Fisher.ABuyer’sGuidetoConicFitting.Proc.5thBritishMachineVisionConference，Birmingham，pp.513-522，1995.″)提取控制点位置，利用提取出的控制点坐标作为张氏标定算法(″ZhengyouZhang.Aflexiblenewtechniqueforcameracalibration.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence，2000，22(11)：1330-1334.″)的输入对相机进行标定，能够方便地计算出相机参数。但这种方法在控制点提取中只利用了圆形图案的轮廓信息，控制点提取精度有待进一步提高。沈毅君等提出椭圆构像偏差矫正法(″CN107240077A-一种基于椭圆构像偏差迭代矫正的视觉测量方法″)对椭圆拟合出的中心点进行迭代计算，获取更高精度的控制点控制点坐标。Heikkila提出圆形立体标定板(″HeikkilaJ.GeometricCameraCalibrationUsingCircularControlPoints[J].IEEETransonPatternAnalysis&MachineIntelligence，2000，22(10)：1066-1077″)用于相机标定，同样是基于椭圆轮廓信息进行控制点位置的获取，没有充分利用圆形图案特征。对于椭圆拟合方法的缺陷性，侯俊捷等(《侯俊捷，魏新国，孙军华.基于同心圆合成图像匹配的双目视觉标定[J].光学学报，2012，32(3)：148-153.》)提出构造图像平面上的合成图像与观测图像的相似度匹配，与距离约束和极线约束一起构建优化目标函数，该方法充分利用了图像的整体信息，可以获得较高的标定精度，但由于从多角度考虑了约束条件，优化模型的构建较为复杂。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种高精度的双目相机标定方法，该方法利用一块圆形标定板，解决现有技术中椭圆拟合法带来控制点定位误差的问题，提高了控制点坐标的提取精度，利用双目相机模型的整体性建立简便的优化目标函数，实现双目相机的高精度标定。为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：一种高精度双目相机标定方法，包括以下步骤：步骤一：获取标定板图像，用立体相机对标定板进行多次拍摄，每次拍摄时立体相机与标定板的相对位置各不相同，获得标定板图像；步骤二：提取标定板原图像中控制点的图像坐标并与世界坐标匹配；所述步骤二中提取出标定板原图像中控制点的图像坐标与世界坐标匹配的方法为：具体为借助opencv函数库进行控制点的坐标提取，获得图像坐标并设为[u，v，1]T，由于标定板中特征点位置已知，设世界坐标为[Xw，Yw，Zw，1]T。图像坐标与世界坐标匹配的方法为：根据圆形图案面积及轮廓周长排除不完整的圆形图案，根据标定板图像中大圆的圆心图像坐标以及彼此间的直线距离确定他们的各自所在位置，然后根据小圆的圆心图像坐标与大圆的圆心图像坐标在水平与竖直方向的位移判定小圆的圆心坐标在标定板中处于的行和列，根据每个圆心所处行和列将图像坐标与世界坐标相匹配，根据控制点的世界坐标在左右相机标定板图像中各匹配了一个图像坐标，从而将控制点在左右相机中的图像坐标相匹配。步骤三：利用步骤二中计算出的图像坐标[u，v，1]T，以及已知的世界坐标[Xw，Yw，Zw，1]T，对双目相机进行初次标定。所述步骤三中对双目相机进行初次标定的方法为：利用步骤二中计算出的图像坐标[u，v，1]T，以及已知的世界坐标[Xw，Yw，Zw，1]T带入相机非线性畸变模型利用张氏标定法求解出所有相机参数。步骤四：构建标定板正视图像；正视图像为标定板平面与相机拍摄平面平行时，标定板呈现在相机拍摄平面中的图像。所述步骤四中构建标定板正视图像的方法为：正视图像为标定板平面与相机拍摄平面平行时，标定板呈现在相机拍摄平面中的图像，根据非线性畸变模型计算标定板原图像畸变前的各点的图像坐标，对标定板图像进行校正，得到非畸变图像，根据相机外参数对非畸变图像进行透视变换，得到标定板正视图像，根据相机的内外参数初值合成透视变换矩阵，对非畸变图像进行透视变换，获取左右相机在每个拍摄位置下的标定板正视图像。步骤五：构建标定板标准图像；标准图像为用计算机创建，标定板平行于相机拍摄平面，呈现在相机拍摄平面中的理想图像。所述步骤五中构建标定板标准图像的方法为：所述标准图像为用计算机创建，标定板平行于相机拍摄平面，呈现在相机拍摄平面中的理想图像，根据给定的标定板世界坐标及每个拍摄位置下的图像尺度，计算标定板标准图像控制点在各位置尺度下的图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种高精度双目相机标定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取标定板图像，用立体相机对标定板进行多次拍摄，每次拍摄时立体相机与标定板的相对位置各不相同，获得标定板图像；步骤二：提取标定板原图像中控制点的图像坐标并与世界坐标匹配：为借助opencv函数库进行控制点的坐标提取，获得图像坐标并设为[u,v,1]T，由于标定板中特征点位置已知，设世界坐标为[Xw,Yw,Zw,1]T；图像坐标与世界坐标匹配的方法为：根据圆形图案面积及轮廓周长排除不完整的圆形图案，根据标定板图像中大圆的圆心图像坐标以及彼此间的直线距离确定他们的各自所在位置，然后根据小圆的圆心图像坐标与大圆的圆心图像坐标在水平与竖直方向的位移判定小圆的圆心坐标在标定板中处于的行和列，根据每个圆心所处行和列将图像坐标与世界坐标相匹配，根据控制点的世界坐标在左右相机标定板图像中各匹配了一个图像坐标，从而将控制点在左右相机中的图像坐标相匹配。步骤三：利用步骤二中计算出的图像坐标[u,v,1]T，以及已知的世界坐标[Xw,Yw,Zw,1]T，对双目相机进行初次标定；初次标定的方法为：利用步骤二中计算出的图像坐标[u,v,1]T，以及已知的世界坐标[Xw,Yw,Zw,1]T带入相机非线性畸变模型利用张氏标定法求解出所有相机参数。步骤四：构建标定板正视图像；正视图像为标定板平面与相机拍摄平面平行时，标定板呈现在相机拍摄平面中的图像；构建标定板正视图像的方法为：正视图像为标定板平面与相机拍摄平面平行时，标定板呈现在相机拍摄平面中的图像，根据非线性畸变模型计算标定板原图像畸变前的各点的图像坐标，对标定板图像进行校正，得到非畸变图像，根据相机外参数对非畸变图像进行透视变换，得到标定板正视图像，根据相机的内外参数初值合成透视变换矩阵，对非畸变图像进行透视变换，获取左右相机在每个拍摄位置下的标定板正视图像。步骤五：构建标定板标准图像；标准图像为用计算机创建，标定板平行于相机拍摄平面，呈现在相机拍摄平面中的理想图像；建标定板标准图像的方法为：所述标准图像为用计算机创建，标定板平行于相机拍摄平面，呈现在相机拍摄平面中的理想图像，根据给定的标定板世界坐标及每个拍摄位置下的图像尺度，计算标定板标准图像控制点在各位置尺度下的图像坐标，构建标定板平面平行于相机拍摄平面的标准图像，缩放标准图像与正视图像尺度相一致。步骤六：利用数字图像相关法计算标定板正视图像中控制点图像坐标；利用数字图像相关法计算标定板正视图像中控制点坐标的方法为：选取标准图像中每个圆形图案所在区域，根据圆形图案面积大小设置阈值排除正视图像中不完整的圆形图案，通过建立位移表达式来描述正视图像与标准图像的对应关系，建立相关函数来表示正视图像与标准图像在选定区域内的相似程度，通过最大化相关函数确定形变函数进而求取正视图像中控制点坐标。步骤七：修正标定板原图像中控制点图像坐标；根据立体相机标定出的内外部参数以及相机非线性模型，将正式图像中控制点坐标投影变换到相机标定板原图像中；具体为：设步骤6中获得的正视图像中控制点坐标为[Xf,Yf]，根据步骤3中计算出的每个拍摄位置下的外参数矩阵Rl,Tl,Rr,Tr，求标定板图像中控制点的图像坐标[u′,v′]，设中间转换坐标为[xs,ys]，计算如下：...

【技术特征摘要】
1.一种高精度双目相机标定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取标定板图像，用立体相机对标定板进行多次拍摄，每次拍摄时立体相机与标定板的相对位置各不相同，获得标定板图像；步骤二：提取标定板原图像中控制点的图像坐标并与世界坐标匹配：为借助opencv函数库进行控制点的坐标提取，获得图像坐标并设为[u,v,1]T，由于标定板中特征点位置已知，设世界坐标为[Xw,Yw,Zw,1]T；图像坐标与世界坐标匹配的方法为：根据圆形图案面积及轮廓周长排除不完整的圆形图案，根据标定板图像中大圆的圆心图像坐标以及彼此间的直线距离确定他们的各自所在位置，然后根据小圆的圆心图像坐标与大圆的圆心图像坐标在水平与竖直方向的位移判定小圆的圆心坐标在标定板中处于的行和列，根据每个圆心所处行和列将图像坐标与世界坐标相匹配，根据控制点的世界坐标在左右相机标定板图像中各匹配了一个图像坐标，从而将控制点在左右相机中的图像坐标相匹配。步骤三：利用步骤二中计算出的图像坐标[u,v,1]T，以及已知的世界坐标[Xw,Yw,Zw,1]T，对双目相机进行初次标定；初次标定的方法为：利用步骤二中计算出的图像坐标[u,v,1]T，以及已知的世界坐标[Xw,Yw,Zw,1]T带入相机非线性畸变模型利用张氏标定法求解出所有相机参数。步骤四：构建标定板正视图像；正视图像为标定板平面与相机拍摄平面平行时，标定板呈现在相机拍摄平面中的图像；构建标定板正视图像的方法为：正视图像为标定板平面与相机拍摄平面平行时，标定板呈现在相机拍摄平面中的图像，根据非线性畸变模型计算标定板原图像畸变前的各点的图像坐标，对标定板图像进行校正，得到非畸变图像，根据相机外参数对非畸变图像进行透视变换，得到标定板正视图像，根据相机的内外参数初值合成透视变换矩阵，对非畸变图像进行透视变换，获取左右相机在每个拍摄位置下的标定板正视图像。步骤五：构建标定板标准图像；标准图像为用计算机创建，标定板平行于相机拍摄平面，呈现在相机拍摄平面中的理想图像；建标定板标准图像的方法为：所述标准图像为用计算机创建，标定板平行于相机拍摄平面，呈现在相机拍摄平面中的理想图像，根据给定的标定板世界坐标及每个拍摄位置下的图像尺度，计算标定板标准图像控制点在各位置尺度下的图像坐标，构建标定板平面平行于相机拍摄平面的标准图像，缩放标准图像与正视图像尺度相一致。步骤六：利用数字图像相关法计算标定板正视图像中控制点图像坐标；利用数字图像相关法计算标定板正视图像中控制点坐标的方法为：选取标准图像中每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：张辉，周经纬，邓继周，朱成顺，张春燕，张胜文，方喜峰，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32