一种双目立体测量系统的标定方法，属于测量、测试技术领域。采用有特征圆点阵列的平面标定板，其中有两个特征圆点中心的距离精确已知；对标定板在三个以上角度拍摄图像；在针孔模型下，用线性方法求解两个摄像机的内外参数初值；考虑畸变效应，以两个摄像机的内外参数为优化变量进行第一次优化；进一步将标定板上特征圆点中心的空间坐标也作为优化变量，进行第二次优化；用计算距离与已知精确距离的比值对相机间的平移向量进行比例缩放，得到该参数的标定结果，两个摄像机的内参数和相对姿态参数取第二次优化的结果。本发明专利技术方法考虑了标定板几何误差的影响，降低了标定板的制作和计量校准要求，同时能够获得高精度的标定结果。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于测量、测试
，特别是涉及一种面向三维测量的双目立体 摄像机内部参数以及相对位置和姿态参数的标定方法。
技术介绍
双目立体测量是指模仿人眼的视觉功能，利用两台摄像机从不同角度对被测 物体拍摄图像，对图像进行分析匹配，并通过三角测量原理计算该物体的三维几 何信息的方法。双目立体测量系统正越来越广泛地运用于逆向工程、质量检测、 车辆导引等各个领域。双目立体摄像机的标定是指获取双摄像机的内部参数和两个摄像机之间的 相对位置和姿态参数的过程，它是双目立体测量系统最基本也是最重要的组成部 分。已有的摄像机标定方法可以大体分为以下几类(1)利用空间几何信息精确 已知的立体标定物进行标定，立体标定物一般由2个或3个相互垂直的平面构成。高精度立体标定物不便于制作、成本高，而且不便于携带和现场使用。(2)通过精确控制摄像机或平面标定物体的运动进行标定。精确的运动控制结构复杂、成本高，很多情况下也不适合现场快速标定。(3)利用二维的平面标定模板进行单 个摄像机标定的方法。该方法提出至今广受关注，但是目前基于平面标定模板的 标定算法的标定精度敏感地依赖于模板上各个特征点坐标位置的精度，因此要求 精确已知标定模板上各个特征点的坐标位置，或要求各特征点精确位于若干族平 行直线上，根据Zhengyou Zhang在文献"A flexible new technique for camera calibration. (Technical Report, MSR-TR-98-71 ， Microsoft Research, 1998)" 中 的实验数据，当平面模板上特征点坐标存在5%的误差，则镜头一阶径向畸变系数的标定误差会达到20%以上；即使平面模板上特征点坐标存在1%的随机误差，一阶径向畸变系数也会有5%左右的标定误差；而当平面模板的平面度有1%的 误差时，会导致IO个像素左右的主点标定误差。这显然不能很好地满足工业测 量的要求。而要严格计量校准标定板上每一个特征点的精确位置，并保证标定板 的严格平面度要求，同样会带来标定板制作困难、成本高以及各特征点和精确计 量的各个坐标数据之间的额外的对应处理问题。(4)基于一维的直线标定物的标 定方法。这种方法也需要一维标定物上的各特征点间的距离精确已知，且各特征 点应严格共线方可以获得较高的标定精度。(5)自标定方法，这类方法不用任何 标定物，仅仅通过具有一定重叠的静态场景的图像之间形成的约束对相机参数进 行标定，虽然这种方法实施最为简单，具有非常高的灵活性，但标定精度难以达 到工业测量的要求。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提出了一种简便易行的双目立体测量系统 的高精度标定方法，该方法设计并制作一块平面标定模板，标定板没有严格的平 面度要求，其上各个特征点的位置也不需要精确测定，只要各个特征点基本上呈 矩形阵列形式排列，且其中有两个点之间的距离精确已知即可。对标定模板在不 同角度拍摄一组图像就可以在精确确定标定板的实际几何信息的同时，方便地实 现双目立体摄像机内、外参数的高精度标定。本专利技术提出的双目立体测量系统的标定方法，采用如下技术方案步骤1.在标定板上分布7V行M列易于识别的特征圆点，设计其中5个特征圆点的直径明显大于其它特征圆点的直径，且它们在阵列中所处的相对位置能够 区分它们各自的身份，而且其中有两个特征圆点的圆心之间的距离事先经过精确测定，W行M列特征圆点的行距和列距有一个基本估计值即可，分别记为M和 Aj)，取标定板上一个特征圆点的中心为世界坐标系的原点，并令每个特征圆点 中心的z坐标等于零，每个特征圆点中心的x和y坐标估计值F和j^可以由该特 征圆点在阵列中的序号以及M和Aj)的值计算得到；在无需控制任何运动参数的情况下，由立体摄像机对标定板在三个以上不同角度拍摄图像，作为标定图像； 步骤2.首先用Canny边缘检测算子提取图像的边缘轮廓，再对标定图像进行轮廓的亚像素边缘提取，并精确确定各个特征圆点的圆心的亚像素图像坐标；步骤3.在各幅标定图像中，利用5个大特征圆点的特定分布模式确定它们的身份编号，然后在单应映射的基础上建立各幅标定图像中其它特征圆点的对应关系；步骤4.在不考虑摄像机镜头畸变的情况下，根据标定板到图像平面的单应变 换假设，以及旋转矩阵列向量的单位正交性约束，分别建立两个摄像机内部参数 的约束方程，并求解得到两个摄像机各自的内部参数，进而计算两个摄像机在各 次拍摄时相对于世界坐标系的位置和姿态参数；步骤5.考虑摄像机镜头的径向和切向畸变，以两个摄像机的内参数和各次拍 摄时两个摄像机分别相对于世界坐标系的位置和姿态参数作为优化变量建立优 化目标函数，对优化变量进行第一次优化；步骤6.考虑标定板实际几何误差的影响，以第一次优化得到的单个相机的 内、外参数为初值，将标定板上特征圆点中心的空间坐标也作为优化变量，与其 它摄像机内外参数，包括径向和切向畸变系数一起再进行第二次优化；步骤7.根据第二次优化得到的特征圆点中心的空间坐标，计算距离精确已知 的那两个特征圆点之间的距离，用该距离值与相应的实际精确距离值之间的比例 系数对第二次优化得到的两个摄像机之间的相对位置向量(平移向量)进行比例 縮放，从而得到两个摄像机之间的相对位置向量的最终标定结果，两个摄像机的 全部内参数以及它们之间的相对姿态参数(旋转矩阵)不受尺度縮放的影响，因 此直接由第二次优化的结果作为最终标定结果。由于本专利技术在初步确定了两个摄像机内外参数的基础上，进一步将标定板上 特征圆点中心的空间坐标作为优化变量进行优化求解，并用实际距离精确已知的 两个点之间的间距精确恢复由此带来的尺度变化，因此即使标定板的平面度以及 预知的标定板上特征点的中心坐标的精度不高，本专利技术的标定方法也能通过算法优化确定实际的标定板几何信息，从而大大降低了标定板的制作和计量校准要 求，同时能够获得高精度的标定效果，这对于双目立体测量系统具有重要意义。附图说明图1:标定板示意图。图2:双目立体测量系统示意图。图中1为1号特征圆点，2为2号特征圆点，3为3号特征圆点，4为4号 特征圆点，5为5号特征圆点，6为支架，7和8分别为两个摄像机。标定板的 前景和背景的黑白颜色可以互换。具体实施方式下面对本专利技术提出的双目立体测量系统的内外参数标定方法的具体实施步 骤做进一步描述。步骤l.制作标定板并拍摄标定图像本专利技术要求标定板上分布iV行M列易于识别的特征圆点，其中5个特征圆 点的直径明显大于其它特征圆点的直径，且它们在阵列中所处的相对位置能够区 分它们各自的身份，标定板没有严格的平面度要求，各个特征点的位置也不需要 精确测定，只要标定板上有两个点之间的距离精确已知即可。图1为一个标定板 实例。对于5个特征圆点，只要从排布位置上看五个中的每一个都不同于另一个就行。就 图1而言，如果没有3号大点，1与2以及4与5就没法区分。而3号点放在4的旁边也未 尝不可。在该实例中，精确测定1号和2号大特征圆点的圆心之间的距离《，取标定板上左上角的那个特征圆点的中心为世界坐标系的原点，以2号和1号特征 点连线的方向为x轴方向，4号和5号特征点连线的方向为^轴方向,令每个特征 圆点中心的z坐标估计值等于零。由于特征圆点大本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种双目立体测量系统的标定方法，其特征在于包括以下步骤：步骤１．制作标定板并拍摄标定图像采用特殊设计的平面标定板，其上分布易于识别的矩形阵列形式的特征圆点，其中５个特征圆点的直径明显大于其它特征圆点的直径，且它们在阵列中所处 的相对位置能够区分它们各自的身份，标定板没有严格的平面度要求，各个特征点的位置也不需要精确测定，只要标定板上有两个点之间的距离精确已知即可；利用特征圆点在阵列中的位置以及特征圆点阵列的大致行距和列距值计算得到第ｊ个特征圆点中心的坐标估计值＊↑［ｊ］＝［＊↑［ｊ］，＊↑［ｊ］，０］↑［Ｔ］；由立体摄像机对标定板在三个以上不同角度拍摄图像，作为标定图像；步骤２．确定标定板上每个圆形特征点中心在各幅标定图像上的图像坐标位置首先用Ｃａｎｎｙ边缘检测算子提取图像的边缘轮 廓；进一步采用结合图像灰度梯度和灰度矩的方法来进行边界亚像素轮廓提取；在椭圆拟合时候，使用亚像素边界进行成像椭圆拟合，拟合的椭圆中心即是标定板上特征圆中心的图像坐标；提取出的各椭圆中心的图像坐标存在一个链表Ｌ↑［ｕ，ｖ］中，留待下一 步使用；步骤３．特征点对应由于中心投影把一张平面上的点映射为另一张平面上的点，因此在针孔摄像机模型下，针对平面标定模板的成像过程可以用非奇异３×３单应矩阵Ｈ表示，即：ｓｍ↑［＊］＝ＨＸ↑［＊］（１）其中， ｍ↑［＊］＝［ｕ，ｖ，１］↑［Ｔ］是图像坐标的齐次形式，Ｘ↑［＊］＝［ｘ，ｙ，１］↑［Ｔ］表示被拍摄平面上的点的齐次坐标；利用标定模板上５个大圆明显大于其它特征圆且分布呈特定模式的特性，辨别它们的身份；然后根据５个大圆中心的图像坐标及对应的标定板上的平面坐标估计值，求出标定模板到图像平面的单应变换矩阵Ｈ；对于标定板上第ｊ个特征圆点，如果存在‖ｍ－Ｈ（＊↑［＊ｊ］）‖＜τ，ｍ∈Ｌ↑［ｕ，ｖ］其中＊↑［＊ｊ］＝［＊↑［ｊ］，＊↑［ｊ］，１］↑［Ｔ］，τ是阈值，则视 ｍ为标定板上第ｊ个特征点的对应像点；步骤４．单个摄像机内外参数的初始估计平面标定模板与其所成图像之间的单应矩阵与摄像机内外参数间存在如下关系Ｈ＝Ａ［ｒ↓［１］ ｒ↓［２］ｔ］（２）其中ｒ↓［１］、ｒ↓ ［２］分别是摄像机相对于标定板上的世界坐标系的旋转矩阵Ｒ的前两个列向量，ｔ为从世界坐标系到摄像机坐标系的平移向量；Ａ是摄像机的...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：张丽艳，张辉，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：84[中国|南京]
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