基于角点检测及特征点提取的系统标定方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及角点检测技术领域，具体公开了基于角点检测及特征点提取的系统标定方法及系统，所述方法包括：S1、使用双目相机采集标定板图像，分别检测棋盘格标定板的角点；S2、根据对应角点的世界坐标和图像坐标运行标定算法来获取相机参数及相机之间的位置数据，根据相机参数及相机之间的位置数据对双目相机进行校正；S3、根据校正后的图像进行平行等位验证，完成标定过程。该方法无需通过特征信息的标定板，即可得到可见光边缘图像与红外边缘图像中的匹配点对的标定方法，实现对测量对象的图像边缘检测和特征点提取，求解外参矩阵，进而降低相机参数的标定成本，同时保证了标定的准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
基于角点检测及特征点提取的系统标定方法及系统


[0001]本专利技术涉及角点检测
，具体为基于角点检测及特征点提取的系统标定方法及系统。

技术介绍

[0002]变电站广域多光谱智能采集系统是一套实时对变电站环境状态进行监测的智能巡检系统；其具有电气设备发热故障智能检测、电气设备微损检测、火灾的早期预警、站内智能安防、作业现场智能化管控等功能，变电站智能多光谱巡检系统为后台指挥人员提供高成像质量的红外、可见光图像；由于红外在温度识别方面的优势，系统方案采用红外数据采集系统全天侯监控，后台智能分析系统根据红外数据采集系统采集到的红外图像信息进行智能分析，可见光图像在白天对智能分析系统报警设备故障进行定性、定量分析。
[0003]目前常见的红外标定板都是通过加热或者制冷等制造温差的方式在红外相机下成像，这类标定板通常会有角点模糊，图像对比度差，结构复杂、操作繁琐、制作成本高，存在安全隐患的缺点；在拍摄现有的红外标定板时，棋盘格图案不能覆盖满整个相机的视场角，即当前的角点检测算法只能检测完整的棋盘格图像，无法提取出镜头成像边缘区域的特征点，这样标定出来的双目相机内外参数不准确。
[0004]传统可见光与红外相机标定需借助两相机系统都能提取特征信息的标定板实现，该类标定板的制作要求较高，进而使得相机参数的标定成本较高。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供基于角点检测及特征点提取的系统标定方法及系统，解决以下技术问题：
[0006]如何基于低成本提高相机标定的准确性。
[0007]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0008]基于角点检测及特征点提取的系统标定方法，所述方法包括：
[0009]S1、使用双目相机采集标定板图像，分别检测棋盘格标定板的角点；
[0010]S2、根据对应角点的世界坐标和图像坐标运行标定算法来获取相机参数及相机之间的位置数据，根据相机参数及相机之间的位置数据对双目相机进行校正；
[0011]S3、根据校正后的图像进行平行等位验证，完成标定过程。
[0012]于一实施例中，双目相机的校正过程为：
[0013]S21、将双目图像转为正规坐标系，并进行去畸变,通过bouguet极线校正将双目相机上的角点投射到新的位置；
[0014]S22、对右图进行缩放和平移，选取缩放系数scale使得缩放之后的右图和左图对应角点的y坐标之差的绝对值最小；根据scale来确定平移系数offset；
[0015]S23、将左右图像进行旋转使得两图平面共面且光轴平行，再根据两个单目镜头的参数选取共同的新的内参并根据该内参将旋转后的两图还原为图像坐标系；根据校正结果
计算校正后图像坐标到校正前图像坐标的重映射表，将其保存为二进制文件。
[0016]于一实施例中，所述棋盘格标定板的角点检测方法为：
[0017]S11、在棋盘格上设置标识来标记初始位置；
[0018]S12、使用红外相机采集棋盘格标定板图像，并进行初步图像处理；
[0019]S13、基于颜色检测算法检测出预先设定标记的像素坐标；
[0020]S14、根据预先标记的像素坐标确定出初始栅格四个点的像素坐标，通过迭代求出精确的亚像素级角点坐标；
[0021]S15、根据这四个点的亚像素级角点坐标和它们在世界坐标系中的世界坐标，求出单应性矩阵；根据单应性矩阵和相邻栅格在世界坐标系中的世界坐标求出该相邻格子另外两个未知点的起始粗略亚像素级角点；再根据亚像素级角点求解原理求出最终的亚像素级角点坐标。
[0022]于一实施例中，步骤S11的过程为：
[0023]将五个圆分布在棋盘格3
×
3中心区域及四角区域的栅格内；
[0024]将中心圆编号为C0，其余四个圆分别编号为C1、C2、C3、C4；
[0025]步骤S12的过程为：
[0026]使用红外相机拍摄红外标定板，直到标定板角点能够覆盖满整个相机的成像区域；
[0027]初步图像处理的过程为：
[0028]采用分块二值化方法，将图像I分为M
×
N块，每一块命名为I
i
；对每一块I
i
使用最大类间方差法，得到二值化图像binary_I。
[0029]于一实施例中，步骤S13及S14的过程为：
[0030]通过MATLAB中imfindcircles函数对采集到的棋盘格原图进行霍夫圆检测，检测出图像中的五个圆并记录它们的像素坐标；
[0031]周围四个圆C1、C2、C3、C4与中间圆编号C0的连线求出四条连线各自的中点，编号为P1、P2、P3、P4，将这四个点作为初始的四个角点；
[0032]根据亚像素级角点求解原理，迭代求解出初始栅格在像素坐标系中的四个亚像素级角点p1、p2、p3、p4。
[0033]于一实施例中，步骤S15的过程为：
[0034]根据世界坐标系中四个点的坐标和这四个点的像素级坐标求出单应性矩阵H；
[0035]H＝A[r1r2][0036][0037]其中，R为旋转矩阵，r1、r2、r3分别为旋转矩阵R的三个列向量；u0为x方向图像中心坐标，v0为y方向图像中心坐标；f
x
为u轴的尺度因子，f
y
为v轴的尺度因子，t为x和y方向的平移向量；
[0038]利用初始四个点的单应性矩阵H和相邻格子的一对待求点P5、P6在世界坐标系中的坐标，获得接下来两个点的像素坐标P5、P6；再根据亚像素级角点求解原理，迭代求解出新的亚像素级角点p5、p6；
[0039]从初始四个点确定的这个小方格向X正半轴，X负半轴，Y正半轴，Y负半轴四个方向向外扩展发散，求出棋盘格上所有的亚像素级角点。
[0040]于一实施例中，步骤S21的过程为：
[0041]求出左右图像上共有的角点对(p
li
，p
ri
)对应的正规化坐标系中的坐标对为(P
li
，P
ri
)，其中：
[0042][0043][0044]K
L
及K
R
为相机内参；
[0045]进行去畸变旋转，获得去畸变点(P
newli
，P
newli
)；
[0046][0047][0048]将去畸变旋转之后的图像还原到像素坐标系，计算去畸变旋转之后的图像坐标(P
nli
，P
nli
)；
[0049]P
nli
＝K
L
P
newli
[0050]P
nri
＝K
R
P
newri
。
[0051]于一实施例中，步骤S22的过程为：
[0052]从本质矩阵分解出校正之后本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于角点检测及特征点提取的系统标定方法，其特征在于，所述方法包括：S1、使用双目相机采集标定板图像，分别检测棋盘格标定板的角点；S2、根据对应角点的世界坐标和图像坐标运行标定算法来获取相机参数及相机之间的位置数据，根据相机参数及相机之间的位置数据对双目相机进行校正；S3、根据校正后的图像进行平行等位验证，完成标定过程。2.根据权利要求1所述的基于角点检测及特征点提取的系统标定方法，其特征在于，双目相机的校正过程为：S21、将双目图像转为正规坐标系，并进行去畸变,通过bouguet极线校正将双目相机上的角点投射到新的位置；S22、对右图进行缩放和平移，选取缩放系数scale使得缩放之后的右图和左图对应角点的y坐标之差的绝对值最小；根据scale来确定平移系数offset；S23、将左右图像进行旋转使得两图平面共面且光轴平行，再根据两个单目镜头的参数选取共同的新的内参并根据该内参将旋转后的两图还原为图像坐标系；根据校正结果计算校正后图像坐标到校正前图像坐标的重映射表，将其保存为二进制文件。3.根据权利要求1所述的基于角点检测及特征点提取的系统标定方法，其特征在于，所述棋盘格标定板的角点检测方法为：S11、在棋盘格上设置标识来标记初始位置；S12、使用红外相机采集棋盘格标定板图像，并进行初步图像处理；S13、基于颜色检测算法检测出预先设定标记的像素坐标；S14、根据预先标记的像素坐标确定出初始栅格四个点的像素坐标，通过迭代求出精确的亚像素级角点坐标；S15、根据这四个点的亚像素级角点坐标和它们在世界坐标系中的世界坐标，求出单应性矩阵；根据单应性矩阵和相邻栅格在世界坐标系中的世界坐标求出该相邻格子另外两个未知点的起始粗略亚像素级角点；再根据亚像素级角点求解原理求出最终的亚像素级角点坐标。4.根据权利要求2所述的基于角点检测及特征点提取的系统标定方法，其特征在于，步骤S11的过程为：将五个圆分布在棋盘格3
×
3中心区域及四角区域的栅格内；将中心圆编号为C0，其余四个圆分别编号为C1、C2、C3、C4；步骤S12的过程为：使用红外相机拍摄红外标定板，直到标定板角点能够覆盖满整个相机的成像区域；初步图像处理的过程为：采用分块二值化方法，将图像I分为M
×
N块，每一块命名为I
i
；对每一块I
i
使用最大类间方差法，得到二值化图像binary_I。5.根据权利要求4所述的基于角点检测及特征点提取的系统标定方法，其特征在于，步骤S13及S14的过程为：通过MATLAB中imfindcircles函数对采集到的棋盘格原图进行霍夫圆检测，检测出图像中的五个圆并记录它们的像素坐标；周围四个圆C1、C2、C3、C4与中间圆编号C0的连线求出四条连线各自的中点，编号为P1、P2、
P3、P4，将这四个点作为初始的四个角点；根据亚像素级角点求解原理，迭代求解出初始栅格在像素坐标系中的四个亚像素级角点p1、p2、p3、p4。6.根据权利要求5所述的基于角点检测及特征点提取的系统标定方法，其特征在于，步骤S15的过程为：根据世界坐标系中四个点的坐标和这四个点的像素级坐标求出单应性矩阵H；H＝A[r
1 r
2 t]其中，R为旋转矩阵，r1、r2、r3分别为旋转矩阵R的三个列向量；u0为x方向图像中心坐标，v0为y方向图像中心坐标；f
x
为u轴的尺度因子，f
y
为v轴的尺度因子，t为x和y方向的平移向量；利用初始四个点的单应性矩阵H和相邻格子的一对待求点P5、P6在世界坐标系中的坐标，获得接下来两个点的像素坐标P5、P6；再根据亚像素级角点求解原理，迭代求解出新的亚像素级角点p5、p6；从初始四个点确定的这个小方格向X正半轴，X负半轴，Y正半轴，Y负半轴四个方向向外扩展发散，求出棋盘格上所有的亚像素级角点。7.根据权利要求2所述的基于角点检测及特征点提取的系统标定方法，其特征在于，步骤S21的过程为：求出左右图像上共有的角点对(p
li
，p
ri...

【专利技术属性】
技术研发人员：莫洪怀，邹宇，蒋再新，邹清林，刘登科，杨光源，王刚，庞萍，罗端，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司钦州供电局，
类型：发明
国别省市：