双目标定方法及装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种双目标定方法、装置、双目设备和可读存储介质，包括：获取第一图像传感器和第二图像传感器的第一原始图像和第二原始图像，根据预设标定参数对第一原始图像和第二原始图像进行校正和匹配处理得到第一处理图像和第二处理图像，以在极线方向初步对齐第一处理图像和第二处理图像，分别对第一处理图像和第二处理图像进行特征点提取并匹配以得到多个匹配点，计算匹配点的视差以根据匹配点的视差进行聚类得到聚类结果，根据聚类结果对匹配点筛选得到目标匹配点，根据目标匹配点的坐标和视差计算得到目标标定参数。本申请通过获得双目图像来计算得到准确的标定参数，以实现对双目设备的标定，无需设置标定板，降低了双目设备的标定成本。

【技术实现步骤摘要】
双目标定方法及装置、设备和存储介质
本申请涉及图像处理技术，特别涉及一种双目标定方法、双目标定装置、双目设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
双目相机成像系统在实际使用中，首要必须要进行标定，但是双目相机的标定目的与单目不同，主要是为了保证左右相机达到极线对齐的状态，进而为后续的其他处理步骤提供便捷的数据支持。然而，相关技术中，双目标定算法需要采用棋盘格或圆点图标定板等额外辅助材料来检测图像存在特征点，从而得到准确的标定参数，花费成本较大。
技术实现思路
本申请提供了一种双目标定方法，所述标定方法包括：获取第一图像传感器和第二图像传感器的第一原始图像和第二原始图像；根据预设标定参数对所述第一原始图像和第二原始图像进行校正和匹配处理得到第一处理图像和第二处理图像，以在极线方向初步对齐所述第一处理图像和所述第二处理图像；分别对所述第一处理图像和所述第二处理图像进行特征点提取并匹配以得到多个匹配点；计算所述匹配点的视差以根据所述匹配点的视差进行聚类得到聚类结果；根据所述聚类结果对所述匹配点筛本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种双目标定方法，其特征在于，所述标定方法包括：/n获取第一图像传感器和第二图像传感器的第一原始图像和第二原始图像；/n根据预设标定参数对所述第一原始图像和第二原始图像进行校正和匹配处理得到第一处理图像和第二处理图像，以在极线方向初步对齐所述第一处理图像和所述第二处理图像；/n分别对所述第一处理图像和所述第二处理图像进行特征点提取并匹配以得到多个匹配点；/n计算所述匹配点的视差以根据所述匹配点的视差进行聚类得到聚类结果；/n根据所述聚类结果对所述匹配点筛选得到目标匹配点；/n根据所述目标匹配点的坐标和视差计算得到目标标定参数。/n

【技术特征摘要】
1.一种双目标定方法，其特征在于，所述标定方法包括：
获取第一图像传感器和第二图像传感器的第一原始图像和第二原始图像；
根据预设标定参数对所述第一原始图像和第二原始图像进行校正和匹配处理得到第一处理图像和第二处理图像，以在极线方向初步对齐所述第一处理图像和所述第二处理图像；
分别对所述第一处理图像和所述第二处理图像进行特征点提取并匹配以得到多个匹配点；
计算所述匹配点的视差以根据所述匹配点的视差进行聚类得到聚类结果；
根据所述聚类结果对所述匹配点筛选得到目标匹配点；
根据所述目标匹配点的坐标和视差计算得到目标标定参数。


2.根据权利要求1所述的标定方法，其特征在于，所述标定方法还包括：根据所述目标标定参数对所述第一图像传感器和所述第二图像传感器进行标定。


3.根据权利要求1所述的标定方法，其特征在于，所述计算所述匹配点的视差以根据所述匹配点的视差进行聚类得到聚类结果包括：
确定所述匹配点的坐标以计算所述匹配点的视差；
根据预设聚类算法对所述匹配点的视差进行聚类以得到聚类结果。


4.根据权利要求3所述的标定方法，其特征在于，所述根据预设聚类算法对所述匹配点的视差进行聚类以得到聚类结果包括：
根据K均值聚类算法对所述匹配点的视差进行聚类以得到所述聚类结果。


5.根据权利要求1所述的标定方法，其特征在于，所述根据所述聚类结果对所述匹配点筛选以得到目标匹配点包括：
分别获取所述聚类结果中最大视差类的第一匹配点的数量和最小视差类的第二匹配点的数量，所述匹配点包括所述第一匹配点和所述第二匹配点；
若所述第一匹配点的数量和所述第二匹配点的数量占所述匹配点的视差总数量的比例小于第一预设阈值，剔除所述第一匹配点和所述第二匹配点以得到所述目标匹配点；或
若所述第一匹配点和所述第二匹配点的视差均值偏离所述匹配点的视差均值大于第二预设阈值，剔除所...

【专利技术属性】
技术研发人员：宫振飞，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44