相机参数标定方法、系统和设备技术方案

本申请公开一种相机参数标定方法、系统和设备。相机参数标定方法包括如下步骤：使相机分别在多个距离下正对参考白板拍摄，以获得多组像素参数；根据各个所述距离和对应的像素参数构建内参关系式；根据所述内参关系式计算相机的内参。本申请可以获得精准的相机内参及外参数据，实现低分辨率TOF相机的内参和外参等相机数据的标定，应用灵活性高。应用灵活性高。应用灵活性高。

【技术实现步骤摘要】
相机参数标定方法、系统和设备


[0001]本申请涉及信号处理
，具体涉及一种相机参数标定方法、系统和设备。

技术介绍

[0002]相机标定目前常用的主要是张正友相机标定法，或者使用3D立体靶标对相机进行标定。无论使用何种方法都要进行特征点提取，且需要保证足够的数量和精度。低分辨相机在提取特征点上较为困难。目前使用棋盘格图案和圆形图案的标定板较为常见，若分辨率为80*60，拍摄棋盘格图像，并进行角点检测，大部分情况下角点检测会失败，少数情况下会成功，但是提取的角点精度较差。使用圆形图案的标定板，提取圆心则需要对图像进行预处理，当一个圆的面积在图像中像素较少时，无论是二值化还是边缘检测都较为困难。若将圆的个数较少，面积增大，则会对优化造成一定的困难。张正友相机标定采用如下公式计算单应性矩阵，从而对单应性矩阵进行分解，计算出内参矩阵初值以及外参矩阵初值。
[0003]相机内参共有f
x
、f
y
、cx、cy、k1和k2六个待求解，外参包含3个旋转角度，三个平移距离，共6个参数，总共共有12个待求解。一个特征点可得到两个方程，至少需要6个标志点才能求出相应的解，但由于方程数量较少、提取特征点存在误差、初值是否准确这些原因，会导致最终计算出的结果存在较大误差。
[0004]对于分辨率低于100*100的这类低分辨率相机，特点数量及提取精度难以保证；特征点数量变多，则提取较为困难，精度也难以保证；特征点数量较少，则容易提取，精度也会变高，但数量不够则无法进行最终的优化。因而传统的相机参数标定方法不适合上述分辨率较低的相机。

技术实现思路

[0005]鉴于此，本申请提供一种相机参数标定方法、系统和设备，以解决传统的相机参数标定方法不适合低分辨率相机的问题。
[0006]本申请一种相机参数标定方法，所述相机参数标定方法包括如下步骤：
[0007]使相机分别在多个距离下正对参考白板拍摄，以获得多组像素参数；
[0008]根据各个所述距离和对应的像素参数构建内参关系式；
[0009]根据所述内参关系式计算相机的内参。
[0010]可选地，所述内参关系式包括：
[0011][0012]式中，Z
k
表示所拍摄的像素参数中第k个像素点至参考白板的距离，D
k
表示所拍摄的像素参数中第k个像素点采集的距离值，(i,j)表示像素点在像平面中的坐标，cx表示x方向的像主点坐标，cy表示y方向的像主点坐标，f
x
表示第一相机焦距，f
y
表示第二相机焦距。
[0013]可选地，所述参考白板包括白墙或者漫反射白板。
[0014]可选地，所述相机参数标定方法还包括如下步骤：
[0015]获取所述相机面对标定板上的多个圆采集的多组圆心坐标；
[0016]分别根据各组圆心坐标构建对应关系方程和误差方程，根据所述对应关系方程和所述误差方程求解相机的畸变系数及外参数据。
[0017]可选地，所述获取相机面对标定板上的多个圆采集的多组圆心坐标，包括：
[0018]获取相机面对标定板上的多个圆采集的灰度图像；
[0019]对各个所述灰度图像进行二值化，并分别提取二值化所得图像的圆形标志点轮廓；
[0020]将各个圆形标志点轮廓进行最小二乘椭圆拟合，获取各组所述圆心坐标。
[0021]可选地，所述分别根据各组圆心坐标构建对应关系方程和误差方程，根据所述对应关系方程和所述误差方程求解相机的畸变系数及外参数据，包括：
[0022]根据各组圆心坐标构建不考虑畸变系数的初始对应关系方程，根据所述初始对应关系方程计算所述相机与所述标定板之间的旋转矩阵初值和平移矩阵初值；
[0023]分别根据各组圆心坐标构建考虑畸变系数的畸变对应关系方程和误差方程；
[0024]基于所述旋转矩阵初值和所述平移矩阵初值，采用LM法对所述畸变对应关系方程和所述误差方程进行迭代求解，以得到所述相机的畸变系数及外参数据。
[0025]可选地，所述畸变对应关系方程包括：
[0026][0027][0028]x
d
＝x(1+k1*r+k2*r2)，
[0029]y
d
＝y(1+k1*r+k2*r2)，
[0030]u
d
＝f
x
*x
d
+cx，
[0031]v
d
＝f
y
*y
d
+cy，
[0032]其中，(x,y)表示将标定板上的坐标转换至相机坐标系得到的坐标参数，并进行归一化处理后的点，(x
d
,y
d
)表示对(x,y)施加畸变后的点，r0、r1、r2、r2、r2、r2、r6、r7和r8分别是旋转矩阵R中的元素，X0、Y0和Z0分别是平移矩阵T中的元素，r＝x2+y2，(X
W
,Y
W
,Z
w
)表示标定板所在坐标系的原点坐标，k1表示第一畸变系数，k2表示第二畸变系数，fx表示第一相机焦距，fy表示第二相机焦距，(u
d
,v
d
)表示将对应圆进行最小二乘椭圆拟合获取的圆心坐标，cx表示x方向的像主点坐标，cy表示y方向的像主点坐标。
[0033]可选地，所述误差方程包括：
[0034]u
′
d
‑
u
d
＝0，
[0035]v
′
d
‑
v
d
＝0，
[0036]其中，(u'
d
,v'
d
)表示标定板上对应圆的圆心坐标。
[0037]本申请还提供一种相机参数标定系统，所述相机参数标定系统包括：
[0038]获取模块，用于使相机分别在多个距离下正对参考白板拍摄，以获得多组像素参数；
[0039]构建模块，用于根据各个所述距离和对应的像素参数构建内参关系式；
[0040]计算模块，用于根据所述内参关系式计算相机的内参。
[0041]本申请还提供一种相机参数标定设备，所述相机参数标定设备包括处理器和存储介质；所述存储介质上存储有程序代码；所述处理器用于调用所述存储介质存储的程序代码，以执行上述任一种相机参数标定方法。
[0042]本申请上述相机参数标定方法、系统和设备，通过相机分别在多个距离下正对参考白板拍摄，以获得多组像素参数，根据各个距离和对应的像素参数构建内参关系式，从而根据内参关系式计算相机的内参，整个内侧计算过程以相机自身特定为依据，适用于低分辨率TOF相机等各类相机的内参标定，能够精准地求取内参，提高内参标定过程的效率和准确性。
[0043]进一步地，本申请还可以依据多组圆心坐标分别对应的畸变对应关系式，将误差方程本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种相机参数标定方法，其特征在于，所述相机参数标定方法包括如下步骤：使相机分别在多个距离下正对参考白板拍摄，以获得多组像素参数；根据各个所述距离和对应的像素参数构建内参关系式；根据所述内参关系式计算相机的内参。2.根据权利要求1所述的相机参数标定方法，其特征在于，所述内参关系式包括：式中，Z
k
表示所拍摄的像素参数中第k个像素点至参考白板的距离，D
k
表示所拍摄的像素参数中第k个像素点采集的距离值，(i,j)表示像素点在像平面中的坐标，cx表示x方向的像主点坐标，cy表示y方向的像主点坐标，f
x
表示第一相机焦距，f
y
表示第二相机焦距。3.根据权利要求1所述的相机参数标定方法，其特征在于，所述参考白板包括白墙或者漫反射白板。4.根据权利要求1所述的相机参数标定方法，其特征在于，所述相机参数标定方法还包括如下步骤：获取所述相机面对标定板上的多个圆采集的多组圆心坐标；分别根据各组圆心坐标构建对应关系方程和误差方程，根据所述对应关系方程和所述误差方程求解相机的畸变系数及外参数据。5.根据权利要求4所述的相机参数标定方法，其特征在于，所述获取相机面对标定板上的多个圆采集的多组圆心坐标，包括：获取相机面对标定板上的多个圆采集的灰度图像；对各个所述灰度图像进行二值化，并分别提取二值化所得图像的圆形标志点轮廓；将各个圆形标志点轮廓进行最小二乘椭圆拟合，获取各组所述圆心坐标。6.根据权利要求4所述的相机参数标定方法，其特征在于，所述分别根据各组圆心坐标构建对应关系方程和误差方程，根据所述对应关系方程和所述误差方程求解相机的畸变系数及外参数据，包括：根据各组圆心坐标构建不考虑畸变系数的初始对应关系方程，根据所述初始对应关系方程计算所述相机与所述标定板之间的旋转矩阵初值和平移矩阵初值；分别根据各组圆心坐标构建考虑畸变系数的畸变对应关系方程和误差方程；基于所述旋转矩阵初值和所述平移矩阵初值，采用LM法对所述畸变对应关系方程和所述误差方程进行迭代求解，以得到所述相机的畸变系数及外参数据。7.根据权利要求6所述的相机参数标定方法，其特征在于，所述畸变对应关系方程包括：括：
x
...

【专利技术属性】
技术研发人员：于彭，莫俊，
申请(专利权)人：上海炬佑智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：