專利名稱：基于計算機視覺立方體標定的三維測量方法
技術領域：
本發(fā)明涉及計算機視覺領域，ー種以立方體為標定模板的基于計算機視覺立方體標定三維測量方法。
背景技術：
計算機視覺要達到的最終目的是實現(xiàn)對于三維景物的理解，即實現(xiàn)人類視覺系統(tǒng)的某些功能。計算機立體視覺研究的目的是利用ニ維投影圖像恢復三維景物。在測量領域，盡管存在成熟的商業(yè)設備，但其標定系統(tǒng)復雜，需要精心地設計標定環(huán)境，且整個系統(tǒng)價格昂貴；更為關鍵的是，為保證精度，基于視覺的測量系統(tǒng)常常采用獨立的高像素的單反相機作為圖像獲取設裝備，這使得圖像采集和測量兩個過程必須分開完成，無法實時地得到測量結果。

發(fā)明內容
本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有技術的不足，提供ー種基于計算機視覺立方體標定的三維測量方法，該三維測量方法適用于多種場合，操作簡單，并且具有很高的精度。為達到上述目的，本發(fā)明的構思是采用的標定物是ー個50*50*50mm3的標定立方體，并且自帶夾持裝置。首先對攝像機進行標定，得到攝像機的內外參數；再對獲取的圖像對進行特征點識別，匹配，最后計算出關鍵點的三維坐標及其恢復實際長度。根據上述發(fā)明構思，本發(fā)明采用如下的技術方案ー種基于計算機視覺立方體標定的三維測量。其特征在于，操作步驟如下
1.首先制作立方體。本發(fā)明的立方體尺寸為50*50*50mm3且?guī)в袏A持裝置，表面貼有黒白標記模板(大黒白方框與三個小黑方塊的組合圖案)；
2.利用點陣圖形模板來標定攝像機內參數，然后利用標定立方體標定攝像機外參及采集圖像對；
3.然后利用SIFT方法對獲得的圖像對進行特征點識別，利用Flann進行特征點的匹
配；
4.最后計算出關鍵點的三維坐標，恢復實際長度。本發(fā)明與現(xiàn)有的技術相比較，具有如下顯而易見的突出實質性特點和顯著技術進步本方法只需表面貼有黑白標記模板的立方體，就能得到隨著攝像機位置變動而引起改變的外參，操作簡單，減小了人工干預帶來的誤差，提高了標定精度，擴大了標定范圍；并且無需高精度的單反相機，降低的測量的經濟成本；最重要的是能夠實時的獲取高精度的測量結果。該發(fā)明適用于計算機視覺中的攝像機標定，エ件測量，エ業(yè)設計等領域。


圖I為標定立方體及其夾持裝置等軸圖。圖2為標定立方體的各個方向的等軸圖。
3
圖3為本發(fā)明的基于計算機視覺立方體標定的三維測量方法的流程圖。圖4為攝像機內參標定板。中心點到相鄰中心點的距離為40mm,點陣數為4
x 6。圖5為立體視覺的對極幾何。圖6為理想測量系統(tǒng)物理模型。 圖7為理想測量系統(tǒng)幾何模型。
具體實施例方式本發(fā)明的實施例結合附圖詳述如下
實施例一
參見圖1和圖3，本基于計算機視覺立方體標定的三維測量方法，其特征在于，包括以 下步驟
1)利用表面貼有黑白標記——大黑白方框與三個小黑方塊的組合圖案的立方體自帶 夾持裝置，作為標定物；
2)利用點陣圖形模板來標定攝像機內參數，然后利用標定立方體標定攝像機外參及采 集圖像對；
3)對獲取的圖像對利用SIFT方法進行特征點識別，匹配；
4)最后計算出關鍵點的三維坐標，恢復實際長度。實施例二
本實施例與實施例一基本相同，特別之處在于
1)所述黑白標記為一套模板，并且各不相同。2)所述立方體標定物及其自帶的夾持裝置為50*50*50mm3，夾持裝置可以在0到 50mm之間自由滑動固定。3)所述攝像機標定分為兩個獨立部分，內參與外參的標定。提取多幅圖像，利用圖 像坐標系，世界坐標系及其圖像坐標系之間的關系得到投影矩陣，將投影矩證進行QR分解 得出攝像機的內外參數。4)所述以標定立方體任意一個黑白標記模板中心為三維坐標原點來求出攝像機 拍攝圖片時的轉移矩證，利用轉移矩證來恢復關鍵點的三維坐標。實施例三
本發(fā)明的基本思想是以表面貼有黑白標記模板的立方體為標定物，移動攝像機，使其 一直處于攝像機視場區(qū)域內，從不同的角度拍攝兩幅圖片，即可完成攝像機的標定。標定后 利用SIFT方法對進行特征點識別，利用Flann進行特征點的匹配，計算出關鍵點的三維坐 標，最后恢復實際長度。下面結合具體的實施和附圖對本發(fā)明做進一步的詳細說明。圖1為本實施例的標定立方體及其夾持裝置。其中1-1為標定立方體裝置，表面 貼有黑白標記模板，如圖2所示，其中立方體四面都貼有黑白標記模板，另外兩面為槽口， 方便于夾持裝置的安裝于卸載。1-2為夾持裝置的導軌，1-3為夾持裝置的定位滑塊，可以 在導軌上任意滑動；1_2和1-3 —起用于對標定立方體的固定。圖3為本實施例的攝像機標定法的流程圖。如圖所示，本實施例包含以下步驟步驟3-1 :制作ー個圖I所示的立方體，四面貼有黑白標記模板。其中立方體尺寸為50*50*50mm3，黑白標記模板必須事先通過模式匹配的工具包訓練成功，保證攝像頭能夠任意角度正確地識別，并且按順序編號模板1，2，3，4。步驟3-2 :利用點陣圖形模板來標定攝像機內參數，然后進行圖像采集，利用標定立方體標定攝像機外參。攝像機標定是為了建立三維世界坐標與ニ維圖像坐標之間的ー種對應關系。本實施例采用ー個攝像機進行圖像采集。點陣圖標定板規(guī)格如圖4所示，中心點到相鄰中心點的距離為40mm,點陣數為4 X 6。本實施例的標定方法需要攝像機從不同的角度拍攝點陣圖形標定板的多幅圖像標定攝像機內參A，即為得到焦距f，成像原點(％，V0) 0然后攝像機平移，使得標定立方體與測量物同時在攝像機視域內，獲取一幅圖像；然后平移攝像機，獲取另一位置的圖像。利用兩次的位置關系即可獲得攝像機的兩個外參[R1 tj和[R2 t2]。攝像機為針孔I旲型，則空間點P (XW，YW，ZW)與圖像點P (u, V)之間的映射關系為
其中，A=
.1/め O O I/も O O
vO
O U0 O
fy vO 0
O I O
為攝像機的內參，dx, dy
為每ー像素在X軸和y軸方向上的物理尺寸，( , v0)為以像素為單位的圖像中心點的坐標，f為攝像機的焦距，fx=f/dx，fy=f/dy。[R t]為攝像機外參，令= Fw If,
= [κ V If，則上式可寫為
為投影矩陣，它是標定
，其中/f = A[rj r2 t] = Ihl / = si asm = HML%i
板上的點和其像點之間的映射。在已知空間點和其對象點后，可根據最小ニ乘方程，采用Levenberg-Marquardt算法求解得到H矩陣,將投影矩陣H利用QR分解分解出攝像機內參A，和外參[R t]。得到攝像頭的[Ri tj和[R2 t2]后，即可完成攝像機姿態(tài)估計攝像頭拍攝弟一幅圖像I時，此時攝像頭在以標定立方體上任意一個黑白標記模板(假設為模板I)中心為原點的轉移矩陣為[R1 tj ;拍攝另一幅圖像2，利用同樣的方法得到此時攝像頭在以任意一個黑白標記模板(假設為模板2)中心為原點的轉移矩陣[R2 t2]。由于兩轉移矩證的坐標系不同，此時必須將兩矩陣轉換到同一坐標系下將兩個黒白標記模板中心
之間的轉移矩證M12乘以轉移矩陣[R2 t2]得到！^ 41 - BP [4 41=^[^ら](此時
權利要求
1.ー種基于計算機視覺立方體標定的三維測量方法，其特征在于，包括以下步驟 1)利用表面貼有黑白標記——大黒白方框與三個小黑方塊的組合圖案的立方體自帶夾持裝置，作為標定物； 2)利用點陣圖形模板來標定攝像機內參數，然后利用標定立方體標定攝像機外參及采集圖像對； 3)對獲取的圖像對利用SIFT方法進行特征點識別，匹配； 4)最后計算出關鍵點的三維坐標，恢復實際長度。
2.根據權利要求I所述的基于計算機視覺立方體標定的三維測量方法，其特征在干，所述黑白標記為ー套模板，并且各不相同。
3.根據權利要求I所述的基于計算機視覺立方體標定的三維測量方法，其特征在干，所述立方體標定物及其自帶的夾持裝置為50*50*50mm3，夾持裝置可以在O到50mm之間自由滑動固定。
4.根據權利要求I所述的基于計算機視覺立方體標定的三維測量方法，其特征在干，所述攝像機標定分為兩個獨立部分，內參與外參的標定；提取多幅圖像，利用圖像坐標系，世界坐標系及其圖像坐標系之間的關系得到投影矩陣，將投影矩證進行QR分解得出攝像機的內外參數。
5.跟據權利要求I所述的基于計算機視覺立方體標定的三維測量方法，其特征在干，所述以標定立方體任意一個黑白標記模板中心為三維坐標原點來求出攝像機拍攝圖片時的轉移矩證，利用轉移矩證來恢復關鍵點的三維坐標。全文摘要
本發(fā)明公開一種基于計算機視覺立方體標定的三維測量方法。該方法包括以下幾個步驟制作一個立方體，并且表面貼有黑白標記模板(大黑白方框與三個小黑方塊的組合圖案)；通過標定板標定來獲取攝像機內參；然后提取圖像對，通過對標定立方體進行計算求得攝像機的外參，完成攝像機的標定。再對獲取圖像對進行特征點識別，匹配，最后計算出關鍵點的三維坐標及其恢復實際長度。采用本發(fā)明的三維測量方法，操作簡單，成本低廉，能夠實時的獲取測量結果，擴大了三維測量的應用范圍。
文檔編號G01C11/00GK102914295SQ20121035236
公開日2013年2月6日 申請日期2012年9月21日 優(yōu)先權日2012年9月21日
發(fā)明者張林劍, 姚遠, 詹航敏, 黃小虎, 車雨芳 申請人:上海大學