專利名稱：：一種基于雙一維靶標(biāo)的攝像機標(biāo)定方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及計算機視覺技術(shù)，具體涉及一種基于雙一維靶標(biāo)的攝像機標(biāo)定方法。
背景技術(shù)：
：攝像機標(biāo)定是計算機視覺以及攝影測量學(xué)中的一個重要而關(guān)鍵的問題，所謂攝像機標(biāo)定就是指確定攝像機圖像像素與對應(yīng)場景點之間的位置關(guān)系，具體為根據(jù)攝像機模型，由已知特征點的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)求解攝像機模型的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)。早期R.Y.Tsai在文章"Anefficientandaccuratecameracalibrationtechniquefor3Dmachinevision,Proc.ofIEEEConferenceofComputerVisionandPatternRecognition,pp364-374，1986"中提出了基于結(jié)構(gòu)已知的三維標(biāo)定物的攝像機標(biāo)定方法，采用該標(biāo)定方法雖然能夠得到比較高的標(biāo)定精度，但是三維標(biāo)定物在制作上難度較大，所以該方法在工程中的應(yīng)用受到限制。Z.Zhang在"Aflexiblenewtechniqueforcameracalibration,IEEETrans,onPatternAnalysisandMachineIntelligence,22(11):ppl330-1334，2000"中提出了基于平面耙標(biāo)的攝像機標(biāo)定方法，該方法通過拍攝平面靶標(biāo)在兩個以上不同位置的圖像，在不需要知道平面靶標(biāo)與攝像機之間相對運動參數(shù)的情況下便可以進行攝像機標(biāo)定，但是采用該標(biāo)定方法進行攝像機標(biāo)定時，標(biāo)定精度在很大程度上依賴于平面靶標(biāo)的精度，而攝像機標(biāo)定一般又要求靶標(biāo)在視場中占有盡量大的面積，當(dāng)測量范圍比較大時，大尺度、高精度的平面靶標(biāo)制作比較困難，且精度很難保障，從而會導(dǎo)致標(biāo)定精度降低。由于一維標(biāo)定物具有構(gòu)造簡單、易于加工、不存在自身遮擋等特點，并且在大視場測量應(yīng)用中，加工一個大尺寸的一維靶標(biāo)要比加工一個同等尺度的二維平面靶標(biāo)或三維靶標(biāo)要容易得多。所以，基于一維靶標(biāo)的攝像機標(biāo)定方法逐漸成為人們關(guān)注的熱點。Z.Zhang在"Cameracalibrationwithone-dimensionalobjects,IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2004,VOL26,NO.7,892~899"中提出了一種基于一維靶標(biāo)的攝像機標(biāo)定方法，采用該標(biāo)定方法進行攝像機標(biāo)定時，需要固定一維靶標(biāo)的一端，拍攝多幅一維靶標(biāo)任意轉(zhuǎn)動的圖片進行標(biāo)定，然而這一點在工程上難以精確地得以實現(xiàn)，操作繁瑣且會影響標(biāo)定精度。吳福朝等在"Cameracalibrationwithmovingone-dimensionalobjects.PatternRecognition,2005，38(5),755~765"中提出了一種基于平面運動的一維耙標(biāo)標(biāo)定方法，但其中平面運動的實現(xiàn)依賴于運動平臺的支持，即釆用該標(biāo)定方法進行攝像機標(biāo)定需要輔助設(shè)備。王亮等在"基于一維標(biāo)定物的多攝像機標(biāo)定，自動化學(xué)報，第33卷，第3期，2007，225231"中提出了一種利用做任意剛體運動的一維靶標(biāo)進行攝像機標(biāo)定的標(biāo)定方法，但該標(biāo)定方法只適用于標(biāo)定多攝像機，而不能標(biāo)定單攝像機。可以看出，現(xiàn)有技術(shù)中，基于一維靶標(biāo)的攝像機標(biāo)定方法雖然在大視場測量的攝像機標(biāo)定中具有許多優(yōu)勢，但仍存在標(biāo)定精度較低、操作繁瑣、需要輔助設(shè)備、標(biāo)定范圍有限等不足。
發(fā)明內(nèi)容有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供一種基于雙一維靶標(biāo)的攝像機標(biāo)定方法，能夠提高標(biāo)定精度、擴大標(biāo)定范圍、無需輔助設(shè)備，且操作簡單。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的一種基于雙一維靶標(biāo)的攝像機標(biāo)定方法，該方法包括a、設(shè)置兩個隨意放置的一維靶標(biāo)；b、攝像機從不同角度拍攝靶標(biāo)圖像，分別建立攝像機在不同拍攝位置下的攝像機坐標(biāo)系、圖像平面坐標(biāo)系，并建立世界坐標(biāo)系；c、分別對拍攝的耙標(biāo)圖像進行畸變校正后，求解攝像機內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)。步驟c之后，該方法進一步包含對攝像機內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)進行非線性優(yōu)化得到攝像機內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)的最優(yōu)解。步驟b所述拍攝的靶標(biāo)圖像至少包含兩個一維靶標(biāo)，且每個一維靶標(biāo)至少包含三個共線的特征點。步驟b所述建立世界坐標(biāo)系為以攝像機第一個拍攝位置的攝像機坐標(biāo)系作為世界坐標(biāo)系。步驟c所述求解攝像機內(nèi)部參數(shù)為分別求取每幅靶標(biāo)圖像畸變校正后兩個一維乾標(biāo)特征點所在直線的消影點的坐標(biāo)；根據(jù)兩個一維靶標(biāo)在空間上夾角不變，結(jié)合所得到的消影點的坐標(biāo)求解攝像機內(nèi)部參數(shù)。步驟c所述求解攝像機外部參數(shù)為cl、任選一幅乾標(biāo)圖像，利用一維靶標(biāo)特征點所在直線的消影點的坐標(biāo)、畸變校正后靶標(biāo)圖像中兩端點特征點的坐標(biāo)以及兩端點特征點間的空間距離，求得一維靶標(biāo)兩端點特征點在攝像機坐標(biāo)系下的坐標(biāo)；c2、獲取兩個一維乾標(biāo)端點特征點在世界坐標(biāo)系下的坐標(biāo)；c3、根據(jù)同名坐標(biāo)統(tǒng)一法求得攝像機拍攝步驟cl所述靶標(biāo)圖像時所處位置下，世界坐標(biāo)系到攝像機坐標(biāo)系的變換矩陣，作為攝像機在該位置時的外部參數(shù)。所述對攝像機內(nèi)外部參數(shù)進行非線性優(yōu)化為建立以攝像機內(nèi)部參數(shù)、外部參數(shù)以及兩個一維靶標(biāo)相對位置為參數(shù)的目標(biāo)函數(shù)；以步驟c求得的攝像機內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)為初值，優(yōu)化得到攝像機內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)的最優(yōu)解。本發(fā)明提供的基于雙一維靶標(biāo)的攝像機標(biāo)定方法，以兩個一維靶標(biāo)作為標(biāo)定物，在攝像機的視場區(qū)域任意放置兩個一維靶標(biāo)，從不同角度拍攝靶標(biāo)圖像,對每幅靶標(biāo)圖像只需提取三個或三個以上特征點便可進行攝像機內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定，無需輔助設(shè)備、操作簡單，且提高了標(biāo)定精度、擴大了標(biāo)定范圍。圖l為本發(fā)明基于雙一維靶標(biāo)的攝像機標(biāo)定方法流程圖；圖2為一維靶標(biāo)結(jié)構(gòu)示意圖；圖3為本發(fā)明標(biāo)定原理示意圖；圖4、圖5、圖6分別為攝像機拍攝的三幅靶標(biāo)圖像。具體實施方式本發(fā)明的基本思想是以兩個一維靶標(biāo)作為標(biāo)定物，在攝像機的視場區(qū)域任意放置兩個一維靶標(biāo)，從不同角度拍攝靶標(biāo)圖像，對每幅靶標(biāo)圖像只需提取三個或三個以上特征點進行攝像機內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定。下面結(jié)合具體實施例及附圖對本發(fā)明作進一步詳細(xì)說明。圖1為本發(fā)明基于雙一維靶標(biāo)的攝像機標(biāo)定方法流程圖，如圖l所示，本發(fā)明基于雙一維靶標(biāo)的攝像機標(biāo)定方法包括以下步驟步驟ll:設(shè)置兩個隨意放置的一維靶標(biāo)。這里，所述一維靶標(biāo)即標(biāo)志點共線的直線型靶標(biāo)，圖2為一維靶標(biāo)結(jié)構(gòu)示意圖，如圖2所示，其上設(shè)置有310個圓點標(biāo)記，圓點直徑為320mm，精度為0.0010.01mm，圓點中心為特征點，各個特征點共線。步驟12:攝像機從不同角度拍攝靶標(biāo)圖像，分別建立攝像機在不同拍攝位置下的攝像機坐標(biāo)系、圖像平面坐標(biāo)系，并建立世界坐標(biāo)系。這里，攝像機拍攝的靶標(biāo)圖像需要包含兩個一維靶標(biāo)，且每個一維靶標(biāo)至少包含三個共線的特征點。圖3為本發(fā)明標(biāo)定原理示意圖，如圖3所示，根據(jù)攝像機的擺放位置建立攝像機坐標(biāo)系化-xjA及攝像機的圖像平面坐標(biāo)系o-w。建立世界坐標(biāo)系時，可以以攝像機在任一拍攝位置下的坐標(biāo)系為世界坐標(biāo)系，不失一般性，本發(fā)明取攝像機在第一個拍攝位置下的攝像機坐標(biāo)系作為世界坐標(biāo)系。步驟13:分別對拍攝的靶標(biāo)圖像進行畸變校正，并求取畸變校正后每幅靶標(biāo)圖像中兩個一維靶標(biāo)特征點所在直線的消影點的坐標(biāo)。對耙標(biāo)圖像進行畸變校正時，需要提取每幅靶標(biāo)圖像中一維靶標(biāo)特征點在圖像坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，在本實施例中，靶標(biāo)上的特征點為圓點。根據(jù)透視投影變換，圓在攝像機像平面上所成的像近似為橢圓。所以，本實施例中通過對邊緣點進行橢圓擬合的方法來確定橢圓中心，即可提取靶標(biāo)圖像上的特征點。具體提取方法在魏振忠博士的論文"基于機器視覺的在線柔性三坐標(biāo)測量系統(tǒng)研究，北京航空航天大學(xué)博士研究生學(xué)位論文"中有詳細(xì)描述，這里不再贅述。對靶標(biāo)圖像進行畸變校正為現(xiàn)有技術(shù)，攝像機的畸變模型如下所示<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>其中，(",v)為(,vj經(jīng)過畸變后的實際圖像坐標(biāo)，("。,v。)為攝像機主點坐標(biāo)，v/t2為攝像機徑向畸變系數(shù)。進行畸變校正時，可以先建立基于圖像中共線特征點直線度的目標(biāo)函數(shù)，然后通過非線性優(yōu)化求解最優(yōu)的畸變系數(shù)。具體的畸變校正方法在MoumenAhmed的文章"NonmetricCalibrationofCameraLensDistortion:DifferentialMethodsandRobustEstimation,IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2005，VOL.14，NO.8,12151230，，中有詳細(xì)描述。利用一維靶標(biāo)上彼此距離已知的三個或三個以上特征點可以求得空間直線在圖像中的消影點的坐標(biāo)，具體求取方法可采用R.Harley所著的"R.Harley,A.Zisserman,AMultipleViewGeometryinComputerVision.Cambridge:CambridgeUniversityPress,2000"中所提供的方法。步驟14:根據(jù)兩個一維靶標(biāo)在空間夾角不變，結(jié)合步驟13所得到的消影<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>(2)其中，X，A分別為圖像平面坐標(biāo)系c/軸和r軸的尺度因子，"是t/軸和F軸的不垂直因子。由于厶》力'《0，w?！?.5W,v。^0.5乂，其中7V、從分別為圖像在"軸和K軸方向的像素數(shù)。設(shè)/,入=/，將坐標(biāo)系原點平移到主點，內(nèi)部參數(shù)矩陣'然<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>(3)又由于，如果兩個一維耙標(biāo)在圖像中的消影點在圖像坐標(biāo)系下的齊次坐標(biāo)分別為v,=(x,,m,V和V2=(X2,y2,i)T,兩個一維靶標(biāo)特征點所在直線在空間的夾角為^,則有<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>(4)其中，<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>將坐標(biāo)系原點平移到主點后，公式(4)變?yōu)?lt;formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>(5)其中<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>分別為兩個一維靶標(biāo)的消影點在平移后坐標(biāo)系下的齊次坐標(biāo)。設(shè)第m幅圖像和第w幅圖像中，兩個一維靶標(biāo)的消影點分別為、,、、2和、，、、2,則根據(jù)兩個一維靶標(biāo)在空間夾角不變有<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>(6)根據(jù)公式(3)以及S-求g7')-'，可將公式(6)寫為關(guān)于+的一元三次方程，解此方程，取正根，即可求得/。然后，建立關(guān)于內(nèi)部參數(shù)矩陣K中所有參數(shù)厶，&，MQ，w的目標(biāo)函數(shù)如下<formula>formulaseeoriginaldocumentpage10</formula>其中，cos^二M為拍攝的靶標(biāo)圖像幅數(shù)。再將^=/，^=/，《=0,m。=0.5A^，v(f0.57Vv作為初值，對五個變量采用Levenberg-Marquardt非線性優(yōu)化算法進行優(yōu)化，便可獲得攝像機內(nèi)部參數(shù)矩陣K。步驟15:根據(jù)步驟13所述消影點的坐標(biāo)、畸變校正后靶標(biāo)圖像中兩端點特征點的坐標(biāo)以及兩端點特征點間的空間距離，求解攝像機外部參數(shù)。對于任意一幅靶標(biāo)圖像中的任意一個一維靶標(biāo)，都有方程組(8)成立<formula>formulaseeoriginaldocumentpage10</formula>其中，P,"UdA,，l)T、P2=^.2,^2&2,1)7為一維靶標(biāo)兩端點特征點在攝像機坐標(biāo)系Q,XJA下的三維坐標(biāo)，Pl=(Ml,Vl,l)T、p^("2,V2,l)T為一維靶標(biāo)兩個端點特征點的圖像坐標(biāo)，v^x,y,l)T為一維耙標(biāo)特征點所在直線的消影點的坐標(biāo)，L為一維乾標(biāo)兩端點特征點間的空間距離，&、^均為不等于零的常數(shù)。這里，任選一幅靶標(biāo)圖像，利用一維靶標(biāo)特征點所在直線的消影點的坐標(biāo)、畸變校正后靶標(biāo)S像t兩端點特征點的坐標(biāo)以及兩端點特征點間的空間距離，通過求解方程組(8)，得到一維靶標(biāo)兩端點特征點在攝像機坐標(biāo)系Q,xjA下的三維坐標(biāo)P,和&。根據(jù)方程組(8)求得兩個靶標(biāo)所有特征點在攝像機處于不同位置的局部測量坐標(biāo)系下的坐標(biāo)。然后根據(jù)同名坐標(biāo)統(tǒng)一法求得攝像機拍攝靶標(biāo)圖像時所處位置下，世界坐標(biāo)系到攝像機坐標(biāo)系的變換矩陣，即攝像機在該位置時的外部參數(shù)。具體求取方法在張廣軍編著的《機器視覺》(ISBN:7-03-014717-0)第186頁至第187頁有詳細(xì)描述。步驟16:對攝像機內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)進行非線性優(yōu)化，得到攝像機內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)的最優(yōu)解。這里，以步驟14所得的攝像機內(nèi)部參數(shù)及步驟15所得的攝像機外部參數(shù)為初值，以兩個靶標(biāo)上所有特征點在圖像平面上的投影誤差的平方和為目標(biāo)函數(shù)對各參數(shù)進行非線性優(yōu)化。首先，建立以攝像機內(nèi)部參數(shù)、外部參數(shù)以及兩個一維靶標(biāo)相對位置為參數(shù)的目標(biāo)函數(shù)mi、廠、(K,m,n"^)『(9)其中，m表示第m幅圖像，r表示第r個靶標(biāo)，)表示靶標(biāo)上第y個特征點，i,(K，^^HK^)為通過攝像機模型求出的圖像坐標(biāo)，、w為實際圖像坐標(biāo)。~,表示第^個靶標(biāo)上第一個端點在世界坐標(biāo)系下的位置，《為第r個靶標(biāo)在世界坐標(biāo)系下在^平面內(nèi)的投影與x軸所成的夾角，％為第r個靶標(biāo)在世界坐標(biāo)系下與^平面所成的夾角。然后，將步驟14和步驟15求得的攝像機內(nèi)外參數(shù)作為初值，利用Levenberg-Marquardt優(yōu)化方法求解此非線性優(yōu)化問題，即可得到攝像機內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)的最優(yōu)解。如果被標(biāo)定的攝像機為CannonEOS-5D數(shù)碼相機，鏡頭采用50mmF/4鏡頭，CMOS傳感器分辨率為4368x2912。工作距離為200mm,測量范圍為200mmx160mm。在兩個一維耙標(biāo)上分別取六個特征點，特征點間隔為12.728mm。攝像機從不同角度拍攝了共三幅靶標(biāo)圖像分別如圖4、圖5、圖6所示，根據(jù)步驟13所述的方法，得到靶標(biāo)圖像中特征點坐標(biāo)數(shù)據(jù)見表l:<table>tableseeoriginaldocumentpage12</column></row><table>表1按步驟13所述方法利用圖4所示靶標(biāo)圖像得到的數(shù)據(jù)求得畸變系數(shù)k產(chǎn)0.55,k2=-3.93。按步驟13步驟14所述方法求得攝像機內(nèi)部參數(shù)矩陣如下K=6131.0202187.8606111.011469.64001按步驟15所述方法求得各幅圖像對應(yīng)的攝像機外部參數(shù)如下:圖4所示靶標(biāo)圖像對應(yīng)的攝像機外部參數(shù)為0.6380.6840.3510.684_0.7140.1460.3510.147—0.924T,135.35-81,36625.81圖5所示靶標(biāo)圖像對應(yīng)的攝像機外部參數(shù)為R，=0.7230.669-0.1730.688-0.7210.082-0.070-0.179-0.981T，=圖6所示靶標(biāo)圖像對應(yīng)的攝像機外部參數(shù)為R，=0.5900.791-0.1610.686-0.596-0.417—0.4260.136_0.895121.67-107.93654.70131.32_84.15672.25最后，按步驟16所述的方法對攝l-數(shù)進行優(yōu)化，得到最優(yōu)解見2:VoRMS5864.305861.772222.921459.708.030.263表2計算特征點通過攝像機模型投影所得圖像坐標(biāo)與實際圖像坐標(biāo)的均方根誤差為0.263像素。以上所述，僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護范權(quán)利要求1.一種基于雙一維靶標(biāo)的攝像機標(biāo)定方法，其特征在于，該方法包括a、設(shè)置兩個隨意放置的一維靶標(biāo)；b、攝像機從不同角度拍攝靶標(biāo)圖像，分別建立攝像機在不同拍攝位置下的攝像機坐標(biāo)系、圖像平面坐標(biāo)系，并建立世界坐標(biāo)系；c、分別對拍攝的靶標(biāo)圖像進行畸變校正后，求解攝像機內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)。2、根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，其特征在于，步驟c之后，該方法進一步包含對攝像機內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)進行非線性優(yōu)化得到攝像機內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)的最優(yōu)解。3、根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，其特征在于，步驟b所述拍攝的靶標(biāo)圖像至少包含兩個一維靶標(biāo)，且每個一維靶標(biāo)至少包含三個共線的特征點。4、根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，其特征在于，步驟b所述建立世界坐標(biāo)系為以攝像機第一個拍攝位置的攝像機坐標(biāo)系作為世界坐標(biāo)系。5、根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，其特征在于，步驟c所述求解攝像機內(nèi)部參數(shù)為分別求取每幅靶標(biāo)圖像畸變校正后兩個一維靶標(biāo)特征點所在直線的消影點的坐標(biāo)；根據(jù)兩個一維靶標(biāo)在空間上夾角不變，結(jié)合所得到的消影點的坐標(biāo)求解攝像機內(nèi)部參數(shù)。6、根據(jù)權(quán)利要求1或5所述的方法，其特征在于，步驟c所述求解攝像機外部參數(shù)為cl、任選一幅乾標(biāo)圖像，利用一維靶標(biāo)特征點所在直線的消影點的坐標(biāo)、畸變校正后靶標(biāo)圖像中兩端點特征點的坐標(biāo)以及兩端點特征點間的空間距離，求得一維靶標(biāo)兩端點特征點在攝像機坐標(biāo)系下的坐標(biāo)；c2、獲取兩個一維靶標(biāo)端點特征點在世界坐標(biāo)系下的坐標(biāo)；c3、根據(jù)同名坐標(biāo)統(tǒng)一法求得攝像機拍攝步驟cl所述靶標(biāo)圖像時所處位置下，世界坐標(biāo)系到攝像機坐標(biāo)系的變換矩陣，作為攝像機在該位置時的外部參7、根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述對攝像機內(nèi)外部參數(shù)進行非線性優(yōu)化為建立以攝像機內(nèi)部參數(shù)、外部參數(shù)以及兩個一維靶標(biāo)相對位置為參數(shù)的目標(biāo)函數(shù)；以步驟c求得的攝像機內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)為初值，優(yōu)化得到攝像機內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)的最優(yōu)解。全文摘要本發(fā)明公開一種基于雙一維靶標(biāo)的攝像機標(biāo)定方法，該方法包括以下步驟設(shè)置兩個隨意放置的一維靶標(biāo)；攝像機從不同角度拍攝靶標(biāo)圖像，分別建立攝像機在不同拍攝位置下的攝像機坐標(biāo)系、圖像平面坐標(biāo)系，并建立世界坐標(biāo)系；分別對拍攝的靶標(biāo)圖像進行畸變校正后，求解攝像機內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)。采用本發(fā)明的標(biāo)定方法，以兩個一維靶標(biāo)作為標(biāo)定物，在攝像機的視場區(qū)域任意放置兩個一維靶標(biāo)后，從不同角度拍攝靶標(biāo)圖像，對每幅靶標(biāo)圖像只需提取三個或三個以上特征點即可進行攝像機內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定，無需輔助設(shè)備、操作簡單，且能提高攝像機標(biāo)定精度、擴大攝像機標(biāo)定范圍。文檔編號G01B11/00GK101261738SQ200810102978公開日2008年9月10日申請日期2008年3月28日優(yōu)先權(quán)日2008年3月28日發(fā)明者吳子彥,孫軍華,張廣軍,珍楊,魏振忠申請人:北京航空航天大學(xué)