一种适用于无人机云台相机的改进标定方法技术

本发明专利技术提供了一种适用于无人机云台相机的改进标定方法，该方法首先利用无人机云台相机拍摄圆点标定板，通过数字图像处理算法获取标定板图像上的离散尺度因子，然后通过移动最小二乘算法将离散的尺度因子拟合出尺度场，再分别改变云台相机的测量距离和角度，重复上述步骤获得多组相关的图像尺度场，最后分析测距和测角参数对图像尺度场变化的影响，建立线性插值的数学模型。本发明专利技术的改进标定方法对无人机云台相机进行标定，可在实际测量时无需重复标定，解决无人机测量面临的拍摄姿态问题。同时本方法采用了分段变焦标定策略，使获取的照片同时具有较高的成像质量和足够多的像素数量。量。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于无人机云台相机的改进标定方法


[0001]本专利技术涉及无人机技术、图像测量和相机标定领域，尤其是涉及一种适用于无人机云台相机的改进标定方法。

技术介绍

[0002]当前，无人机因体积小、机动性强、安全可靠等优势，利用其搭载高分辨率的云台相机对各类难以触及的目标(高层建筑和大跨径桥梁等)进行图像检测已展现巨大潜力。对于传统的图像测量系统，较多是采用固定放置的工业相机或者数码单反相机作为测量设备，为获取三维世界坐标到图像二维坐标的联系，需要进行相机内、外参数和畸变参数的标定计算。目前常采用标定板进行标定，通过拍摄多张不同角度下的标定板照片，获得多个空间中三维坐标与成像平面二维坐标之间的对应关系，进而求解相机的畸变参数、内部参数和外部参数。
[0003]图像测量技术的精度通常高度依赖图像采集系统的标定参数，但针对不同的测量姿态(测量距离和角度)和相机属性(焦距和光圈等)，标定参数是唯一的，因此需要重复进行标定操作。同时，因为畸变参数、内部参数和外部参数过多，系统敏感性过高，难以在测量条件改变的情况下进行量化与修正，使得标定结果难以重复利用。
[0004]但在无人机的测量环境中，往往会面临需要改变测量距离和角度的情况，同时要保证成像质量和使测量目标包含足够多的像素数，因此需要调节焦距以获取合适的图像进行识别和测量。这进一步给无人机云台相机的标定带来障碍。因此，专利技术一种适用于无人机云台相机的改进标定方法是非常必要的，可以提升无人机平台的实用性和测量精度，具有重要的应用价值。

技术实现思路

[0005]为克服以上问题，本专利技术提出一种适用于无人机云台相机的改进标定方法。该方法在标定过程中无需通过复杂的计算获得计算相机内、外参数和畸变参数，直接获取图像坐标和世界坐标系的映射，便可利用无人机云台相机进行准确的图像测量。
[0006]本专利技术采用的技术方案为：一种适用于无人机云台相机的改进标定方法，包括如下步骤：
[0007]步骤一：首先利用无人机云台相机拍摄圆点标定板，获得标定板图像，通过数字图像处理算法获取标定板上圆形目标的质心坐标。进而计算出相邻圆点的物理间距与其在图像中的像素间距之比，作为此测量条件下的离散尺度因子。
[0008]步骤二：通过移动最小二乘算法将步骤一求得的离散尺度因子拟合出图像尺度场。
[0009]步骤三：分别改变云台相机的测量距离和测量角度，重复步骤一和步骤二，获得多组相关的图像尺度场。
[0010]步骤四：最后分析测量距离和测量角度参数对图像尺度场变化的影响，定量表征
此变化关系，并建立线性插值的数学模型。
[0011]进一步地，所述的步骤一具体为：通过无人机云台相机获取标定板图像后，依次进行图像灰度化、边缘检测、轮廓质心计算和质心像素间距计算操作，最后获取到图像中x和y方向的离散尺度因子。
[0012]进一步地，所述的步骤三具体为：首先保持无人机与标定板的相对垂直，以0.5m的距离变量依次改变测量距离，并利用云台相机拍摄标定板照片；在不同测量距离范围内采用不同的焦距，通过变焦条件下的分级标定，满足测量距离变化的需求，并充分利用相机的硬件性能；再依次改变测量角度，分别实现0
°
，15
°
，30
°
，45
°
下的拍摄，所述测量角度为相机光轴与被测物表面法线的夹角；最后重复步骤一和步骤二的计算流程，获取云台相机在不同测量距离和测量角度条件下的图像尺度场。
[0013]进一步地，所述的步骤四具体为：选取不同距离下的图像尺度场中心处数值进行分析，计算出线性拟合对应的R_square系数分析线性度，建立测量距离参数和图像尺度场的线性插值数学模型，如公式(1)所示：
[0014][0015]式中：H
θ
(l,x,y)和G
θ
(l,x,y)分别为x和y方向的尺度场，l和θ为云台相机的测量距离和角度，l0和l1分别为根据l匹配的插值节点，x,y为图像中的像素坐标。
[0016]本专利技术的有益效果是，本专利技术的改进标定方法对无人机云台相机进行标定，在实际测量时无需重复标定，解决了无人机测量面临的拍摄姿态问题。同时本方法采用了分段变焦标定策略，使获取的照片同时具有较高的成像质量和足够多的像素数量。
附图说明
[0017]为了更加清楚地介绍本专利技术具体实施方案，下面对具体实施例中所使用的附图进行简要的介绍。
[0018]图1为标定板图像的离散尺度因子计算流程图；
[0019]图2为x方向上图像离散尺度因子分布图；
[0020]图3为x方向上图像尺度场示意图；
[0021]图4为无人机云台相机测量距离改变示意图；
[0022]图5为无人机云台相机测量角度改变示意图；
[0023]图6为不同测量角度下图像中心处的x方向尺度线性关系示例图，其中，图6(a)为5
°
下图像中心处的x方向尺度线性关系示例图，图6(b)为5
°
下图像中心处的x方向尺度线性关系示例图，图6(c)为5
°
下图像中心处的x方向尺度线性关系示例图，图6(d)为5
°
下图像中心处的x方向尺度线性关系示例图。
具体实施方式
[0024]下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本专利技术，在此本专利技术的示意性实施例以及说明用来解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定。
[0025]本实施例公开了一种适用于无人机云台相机的改进标定方法，包括如下步骤：
[0026]步骤一：首先利用无人机云台相机拍摄圆点标定板，获得标定板图像，通过数字图像处理算法获取标定板上圆形目标的质心坐标。进而计算出相邻圆点的物理间距与其在图像中的像素间距之比(mm/pixel)，作为此测量条件下的离散尺度因子。
[0027]步骤一中，通过无人机云台相机获取标定板图像后，依次进行图像灰度化、边缘检测、轮廓质心计算、质心像素间距计算和尺度因子计算操作，如图1所示。
[0028]其中图像灰度化算法对云台相机拍摄得到的RGB格式图像的处理为加权平均法，如公式(1)：
[0029]g(i,j)＝0.299R(i,j)+0.587G(i,j)+0.114B(i,j)
ꢀꢀ
(1)
[0030]式中：g(i,j)为像素点(i,j)处的灰度值，R(i,j)、G(i,j)和B(i,j)分别为红、绿、蓝通道的颜色强度。
[0031]边缘检测算法采用基于非微分边缘检测的Canny算子，寻找图像梯度局部最大值，具体步骤为：
[0032]1.利用高斯滤波模板与图像做卷积运算，进行图像平滑。
[0033]2.利用一阶微分算子计算滤波后图像梯度的幅值和方向。
[0034]3.对图像梯度幅值进行非极大值抑制。将梯度方向划分为4个方向范围，若某点的像素梯度值与其对应的梯度方向上前后两点相比是最大值的话，将其保留，作本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于无人机云台相机的改进标定方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：首先利用无人机云台相机拍摄圆点标定板，获得标定板图像，通过数字图像处理算法获取标定板上圆形目标的质心坐标；进而计算出相邻圆点的物理间距与其在图像中的像素间距之比，作为此测量条件下的离散尺度因子；步骤二：通过移动最小二乘算法将步骤一求得的离散尺度因子拟合出图像尺度场；步骤三：分别改变云台相机的测量距离和测量角度，重复步骤一和步骤二，获得多组相关的图像尺度场；步骤四：最后分析测量距离和测量角度参数对图像尺度场变化的影响，定量表征此变化关系，并建立线性插值的数学模型。2.根据权利要求1所述的一种适用于无人机云台相机的改进标定方法，其特征在于，所述的步骤一具体为：通过无人机云台相机获取标定板图像后，依次进行图像灰度化、边缘检测、轮廓质心计算和质心像素间距计算操作，最后获取到图像中x和y方向的离散尺度因子。3.根据权利要求1所述的一种适用于无人机云台相机的改进标定方法，其特征在于，所述的步骤三具体为：首先保持无人机与标定板的相对垂直，以0.5m的距离变量依次改变测量距离，...

【专利技术属性】
技术研发人员：舒江鹏，丁威，叶建龙，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：