【技术实现步骤摘要】
一种基于三维重建的平行式双目相机标定方法
本专利技术属于涉及一种相机标定方法，具体为一种基于三维重建的双目相机标定方法。
技术介绍
机器视觉技术是一种利用摄像头高分辨率、高帧率、实时传输、工作环境要求宽松的特点对目标进行检测以及测量、可以通过非接触方式实现的技术，而这种技术随着科学的不断发展，在人工智能的大背景下，获得了无可替代的地位。其中，相机标定对于视觉测量以及检测至关重要。通过世界坐标系与图像坐标系的投影关系，可得到镜头的初始参数。但是这些参数无法代表镜头的物理属性，导致视觉应用产生偏差。所以需要一种用于参数优化的数学模型，来实现参数的全局优化，从而提高视觉技术精度。目前，标定方法主要分为两类：单目标定与双目标定。由于双目标定利用的是仿生学原理，体现出单目标定无可比拟的优势，使得双目标定法应用更加广泛。双目标定法主要分为三种：一、主动视觉相机标定法，它具有不需要标定物、算法简单、鲁棒性高的优点，但成本高、设备昂贵是它的短板。出于实际工程代价考虑，很少应用于实际。二、相机自标定法。它具有灵活性强、可在线标定的优点...
【技术保护点】
1.一种基于三维重建的平行式双目相机标定方法，其特征在于，具体包括以下步骤：/n1)将双目相机正对标定板并固定，拍摄多组标定板不同方位照片，特征点为标定板角点；/n2)利用特征点检测法获得特征点在左右图像坐标系平面中的畸变投影点
【技术特征摘要】
1.一种基于三维重建的平行式双目相机标定方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
1)将双目相机正对标定板并固定，拍摄多组标定板不同方位照片，特征点为标定板角点；
2)利用特征点检测法获得特征点在左右图像坐标系平面中的畸变投影点与
3)将照片通过张正友相机标定法分别获得左相机内参矩阵IL、左相机畸变参数DL、左相机的外参矩阵EL、右相机内参矩阵IR、右相机畸变参数DR、右相机外参矩阵ER、右相机坐标系相对于左相机坐标系的旋转矩阵R以及平移向量T，以上数据均作为左右相机初始参数；
4)引入质心距离增量公式，得到旋转矩阵R与平移向量T之间的关系；构建代价函数，通过最小二乘法正则化来获取旋转矩阵R的值，从而求得平移向量T；
5)由投影点与通过二阶径向畸变的畸变模型采用以下公式获得去畸变图像点ml与mr：
其中，rl、rr为投影点到对应图像坐标系原点的距离，(k1l，k2l)为左相机畸变参数，(k1r，k2r)为右相机畸变参数。
6)以左相机坐标系为参考坐标系，由去除畸变后的左相机图像点ml与右相机图像点mr通过空间相交法，得到交点在左相机坐标系下的三维坐标Mcln，根据左相机系统坐标系与世界坐标系关系，求得交点在世界坐标系下坐标
7)通过三维重建误差J3D、极线约束JE、距离约束JD建立优化代价函数，求解得到最佳相机参数，完成双目相机标定精度提升。
2.根据权利要求1所述一种基于三维重建的平行式双目相机标定方法，其特征在于：标定板为黑白棋盘格图形，双目相机的两个相同镜头的光轴平行，且保持相机位置不变，通过标定板改变方位和角度，获得多组左右图像。
3.根据权利要求1所述一种基于三维重建的平行式双目相机标定方法，其特征在于：特征点在世界坐标系下坐标已知，根据以下公式可获得对应左右相机坐标系下三维坐标：
其中，代表特征点在左相机坐标系下坐标，代表特征点在右相机坐标系下坐标，表示左相机旋转矩阵，表示右相机旋转矩阵，表示特征点在世界坐标系下坐标，...
【专利技术属性】
技术研发人员：马珺，覃志强，王昱皓，陈德鹏，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：山西;14
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