一种基于消失点正交性质的相机标定方法技术

本发明专利技术公开了一种基于消失点正交性质的相机标定方法，包括：S1：输入k幅标定图像；所述标定图像为通过改变相机位姿拍摄一个含有两组正交平行直线的平面板获得；S2：计算每幅标定图像中对应的两组正交消失点；S3：根据k幅标定图像中的两组正交消失点计算主点；S4：根据距离阈值判断标定图像中的不良位置图像，并计算焦距；S5：根据焦距计算相机的外参数，并计算相机的畸变系数。本发明专利技术剔除了不良的图像数据，使得本发明专利技术更加直观和易于实现。同时，标定变焦相机，计算畸变系数提高相机的标定精度。本发明专利技术不需要特定的标定模板，不需要特征点匹配以及3D空间点的几何坐标，相较于传统基于单应的算法更具有通用性。应的算法更具有通用性。应的算法更具有通用性。

【技术实现步骤摘要】
Intelligence,2002,13(4):370
‑
376)利用一个平行六边形的图像可以产生一条消失线。从消失线中可以解析相机的焦距和方位参数。而对于相机的位置，可以利用几何投影关系进行恢复。文献“A camera calibration method based on two orthogonal vanish ing points”,(Zhao,L.,C.Wu,J.Ning,Concurrency and Computation,2014,26.5:1185
–
1199)利用正交消失点的性质，实现了一个拟线性地自标定方法。最近，文献“Calibration on Camera's Intrinsic Parameters Based on Orthogo nal Learning Neural Network and Vanishing Points”,(Ge,D.Y.et al.,IEE E Sensors Journal,2019,20(20):11856
‑
11863)提出了一个正交学习网络计算投影矩阵，再利用正交消失点获得摄像机的内参数。
[0005]然而，基于消失点的摄像机标定方法在现有技术中存在三个主要的问题：(1)一般来说，用户会手动地获得标定图像，这一过程的随机性会产生不良的图像数据，没有一个有效的方法剔除这些野值图像。(2)在标定过程中，相机的焦距被假设固定。但是，在拍摄过程中，用户可能会缩放焦距得到一个清晰的标定图像。(3)镜头畸变对摄像机的标定精度有很大的影响，不可忽视，大多数基于消失点的标定算法没有考虑畸变系数。此外，还有一些算法假设主点就是图像中心，从而会简化标定流程，但这会带来系统误差。

技术实现思路

[0006]针对现有技术中存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种至少部分解决上述技术问题的一种基于消失点正交性质的相机标定方法。
[0007]本专利技术实施例提供了一种基于消失点正交性质的相机标定方法，包括：
[0008]S1：输入k幅标定图像；所述标定图像为通过改变相机位姿拍摄一个含有两组正交平行直线的平面板获得；
[0009]S2：计算每幅所述标定图像中对应的两组正交消失点；
[0010]S3：根据所述k幅标定图像中的所述两组正交消失点计算主点；
[0011]S4：根据距离阈值判断所述标定图像中的不良位置图像，并计算焦距；
[0012]S5：根据所述焦距计算相机的外参数，并计算相机的畸变系数。
[0013]进一步地，所述步骤S2包括：
[0014]利用Edge函数提取每幅所述标定图像中对应所述两组正交平行直线的像素坐标；使用最小二乘法拟合所述两组正交平行直线的像素坐标，得到对应的两组正交消失点。
[0015]进一步地，所述步骤S3包括：
[0016]S31：相机的光心为O
c
，设相机坐标系下相机内参数矩阵为其中f
x
，f
y
为相机的有效焦距；[m
0 n
0 1]T
为相机主点pp的齐次坐标矩阵形式；m0，n0分别为主点在图像坐标系下的像素坐标；
[0017]根据第j幅所述标定图像中的一组所述正交消失点，确定第j条主线的方向；一组所述正交消失点的齐次表达式分别为p
j1
＝[m
j1 n
j1 1]T
和p
j2
＝[m
j2 n
j2 1]T
；第j条主线l
j
＝[a
j b
j c
j
]T
，a
j
＝m
j2
‑
m
j1
，b
j
＝n
j2
‑
n
j1
；其中，j∈{1,2,
···
,k}；
[0018]S32：根据所述第j幅所述标定图像中的另一组所述正交消失点，确定所述第j条主线的截距c
j
；所述截距c
j
的表达式为：
[0019][0020]另一组所述正交消失点的齐次表达式分别为p
j3
＝[m
j3 n
j3 1]T
和p
j4
＝[m
j4 n
j4 1]T
；
[0021]S33：相机不同位姿下的k条主线与所述主点的关系式为a
j
m0+b
j
n0+c
j
＝0；利用最小二乘法计算出所述主点。
[0022]进一步地，所述步骤S4包括：
[0023]S41：根据距离阈值判断所述主点到每条所述主线的几何距离；若所述几何距离大于所述距离阈值，则所述主线对应的所述标定图像为所述不良位置图像；删除所述不良位置图像，得到合格标定图像；根据每个所述合格标定图像计算对应的焦距；
[0024]S42：根据所述主点的齐次表达式，化简所述内参数矩阵，得到利用正交消失点和绝对二次曲线的代数关系，得到方程求解所述方程，得到所述合格标定图像对应的所述焦距。
[0025]进一步地，所述步骤S5中外参数包括旋转矩阵和平移量；
[0026]由所述正交消失点，得到相机的所述旋转矩阵R＝[r
1 r
2 r3]；
[0027]其中r3＝r1×
r2；r1、r2和r3分别为所述旋转矩阵的第1列、第2列和第3列；
[0028]在三角形ΔbO
c
p
j1
中，由正弦定理确定计算两条射线O
c
a和O
c
b之间的夹角根据消失点的性质和正弦定理，得到所述平移量；所述平移量为平移向量O
c
A的长度；
[0029]其中，∠O
c
BA＝∠bO
c
p
j1
；|O
c
pp|为相机的所述焦距，|O
c
p
j1
|和|O
c
b|由勾股定理计算得到。
[0030]进一步地，所述计算相机的畸变系数包括：
[0031]设畸变坐标系下的图像点齐次表达式为p
d1
＝[m
d1 n
d1 1]T
，则得到特征值表达式其中l为畸变坐标系下直线的齐次坐标；μ为径向畸变系数；
[0032]在所述畸变坐标系下直线上取c个所述图像点；将所述c个所述图像点扩展入所述特征值表达式，得到特征值问题的方程(D1+μD2)l＝0，求解所述畸变系数μ；
[0033][0034][0035]其中矩阵D2的秩为1。
[0036]本专利技术实施例提供的一种基于消失点正交性质的相机标定方法，通过考虑单个主点到主线的几何距离，即通过评估主线来判断出不良的标定模板，提高了标定的准确本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于消失点正交性质的相机标定方法，其特征在于，包括：S1：输入k幅标定图像；所述标定图像为通过改变相机位姿拍摄一个含有两组正交平行直线的平面板获得；S2：计算每幅所述标定图像中对应的两组正交消失点；S3：根据所述k幅标定图像中的所述两组正交消失点计算主点；S4：根据距离阈值判断所述标定图像中的不良位置图像，并计算焦距；S5：根据所述焦距计算相机的外参数，并计算相机的畸变系数。2.根据权利要求1所述的一种基于消失点正交性质的相机标定方法，其特征在于，所述步骤S2包括：利用Edge函数提取每幅所述标定图像中对应所述两组正交平行直线的像素坐标；使用最小二乘法拟合所述两组正交平行直线的像素坐标，得到对应的两组正交消失点。3.根据权利要求2所述的一种基于消失点正交性质的相机标定方法，其特征在于，所述步骤S3包括：S31：相机的光心为O
c
，设相机坐标系下相机内参数矩阵为其中f
x
，f
y
为相机的有效焦距；[m
0 n
0 1]
T
为相机主点pp的齐次坐标矩阵形式；m0，n0分别为主点在图像坐标系下的像素坐标；根据第j幅所述标定图像中的一组所述正交消失点，确定第j条主线的方向；一组所述正交消失点的齐次表达式分别为p
j1
＝[m
j1 n
j1 1]
T
和p
j2
＝[m
j2 n
j2 1]
T
；第j条主线l
j
＝[a
j b
j c
j
]
T
，a
j
＝m
j2
‑
m
j1
，b
j
＝n
j2
‑
n
j1
；其中，j∈{1,2,
···
,k}；S32：根据所述第j幅所述标定图像中的另一组所述正交消失点，确定所述第j条主线的截距c
j
；所述截距c
j
的表达式为：另一组所述正交消失点的齐次表达式分别为p
j3
＝[m
j3 n
j3 1]
T
和p
j4
＝...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵龙，杨丰澧，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：