專利名稱：攝像機標定靶及基于該標定靶的標定檢測方法
技術領域：
本發(fā)明涉攝像機視覺領域，特別是涉及-檢測方法。
-種攝像機標定靶及基于該標定靶的標定
背景技術：
電子標簽i維計算機視覺系統(tǒng)應能從攝像機拍攝的圖像信息出發(fā)，計算三維環(huán)境
物體的位置、形狀等幾何信息，并由此識別環(huán)境中的物體。圖像上每一點的亮度反映了空間 物體表面某點反射光的強度，而該點在圖像上的位置則與空間物體表面相應點的幾何位置 有關，這些位置的相互關系，由攝像機成像幾何模型所決定，該幾何模型的參數(shù)稱為攝像機 參數(shù)，這些參數(shù)必須由實驗與計算來確定，實驗與計算的過程稱為攝像機標定。攝像機標定技術是立體視覺技術研究中最關鍵的環(huán)節(jié)，在視覺測量、工業(yè)檢測以 及機器人技術應用研究中具有重要的意義。因此，攝像機標定技術獲得了快速的發(fā)展，其標 定的理論問題已得到較好的解決，以下詳述攝像機標定的原理首先，攝像機標定離不開坐標系的建立，那么從客觀世界三維(3-D)場景投影到 攝像機二維(2-D)像平面過程中主要涉及的坐標系有1)計算機圖像平面坐標系在計算機內部，數(shù)字圖像所用的坐標系是以像素為單位的坐標系u-v，每幅數(shù)字圖 像在計算機內為MXN矩陣，(u, ν)表示像素位于矩陣中的行數(shù)與列數(shù)，f (u，ν)即是像素點 的灰度值。2)圖像平面坐標系圖像平面坐標系x-y，坐標原點O1定義在光軸與圖像平面的交點，χ, y軸分別與u， ν軸平行，如圖1所示如果O1在u-v坐標系中的坐標為(Utl, Vtl)，每一個象素在χ軸與y軸 方向上的物理尺寸為dx，dy，則圖像中任意一個像素在兩個坐標系下的坐標有以下關系
χ-y ,
U = -—+ U0,V =- + V0
dxay
用齊次坐標與矩陣形式可表達為
10dx1000
vO
2
Xdx0-u0dxU
y-0-φνοΦχV10011
3) 3)攝像機坐標系
3
攝像機坐標系Xc-Yc-Zc以攝像機光心0為原點，X，Y軸分別平行于X，y軸，攝像機 光軸為Z軸，OO1為攝像機焦距。4)世界坐標系世界坐標系Xw-Yw-Zw即現(xiàn)實坐標系，是客觀世界的絕對坐標，可描述攝像機及其它 任何物體的位置。世界坐標系和攝像機坐標系之間的存在如下關系 其中R為3X3旋轉正交矩陣
rxr3rArSr6rIr9
4
T 為 3X 1 平移向量(tx，t￥, Ot ；O =
(ο，ο，ο)τ。其次，計算機視覺研究中，三維空間中的物體到像平面的投影關系即為成像模型， 理想的投影成像模型是光學中的中心投影，也稱為針孔模型。針孔模型假設物體表面的反 射光都經(jīng)過一個針孔投影到像平面上，即滿足光的直線傳播條件。在實際攝像系統(tǒng)中，小孔 成像由于透光量太小，因此需要很長的曝光時間，并且很難得到清晰的圖像，因此，通常都 由透鏡或者透鏡組來實現(xiàn)。然而，由于透鏡設計的復雜性和工藝水平等因素的影響，實際 透鏡成像系統(tǒng)不可能嚴格滿足針孔模型，產(chǎn)生所謂的鏡頭畸變(例如，徑向畸變、切向畸變 等)，而在遠離圖像中心處會有較大的畸變，因而常常采用非線性模型來描述成像關系。以帶有一階徑向畸變的針孔模型為例來描述攝像機標定的原理與主要步驟如 下如圖2，其中某世界坐標系內空間點P的三維坐標為(Xff, Yff, Zff) ； (X，Y，Ζ)為點P 在攝像機坐標系(以攝像機光心0為原點，Z軸與光軸重合)下的坐標；(xu，yu)為線性攝 像機模型(不考慮畸變)下P點的圖像坐標；(xd，yd)為由畸變引起的偏離(xu，yu)的實際 圖像坐標；(u，ν)是P點的計算機圖像坐標，以像素為單位，需要附加的參數(shù)將計算機圖像 坐標轉換到圖像坐標x-C^-y。從(XW，YW，ZW)到(u，ν)的變換可分為四步1)三維空間剛體位置變換(從(Xff, Yff, Zff)到(X，Y, Z))
'X'
Y=RYwZ
+ T
5 2)P點從攝像機坐標系到圖像平面坐標系的線性投影變換(f為有效焦距)
Xu700"'X'yu=0f0Y1001Z
(6)
3)畸變模型(從(xu, yu)到(xd, yd)的變換)
造成成像坐標偏差的因素有透鏡的徑向畸變，切向畸變，偏心畸變等。和切向畸變
4相比，徑向畸變?yōu)橛绊懝I(yè)機器視覺精度的主要因素。所以，我們主要考慮徑向透鏡畸變， 變換如下 4)從實際圖像坐標(xd，yd)到計算機圖像坐標(u，ν)的變換u = Cx-SxXdν = cy-syyd(8)式中(cx，cy)為計算機圖像中心坐標，(sx，sy)是圖像平面單位距離上的像素數(shù)， 即尺度因子，它們需要進行預標定。雖然攝像機標定的理論問題已得到較好的解決，但在實際應用中，人們希望獲得 更為簡便、實用、快速、準確的標定方法。于是標定靶的設計以及基于標定靶的標定方法得 到了快速的發(fā)展。例如，基于國際象棋棋盤黑白方格交點作為標定物的特征點的標定方法， 其往往通過Harris、Susan等角點提取方法獲得，盡管這種方法精度高，但抗噪性能弱、運 算量大。而且，采用這種方法，標定與檢測不能同時進行，當進行完標定之后，環(huán)境的變化 (例如光線變化或攝像機的移動等)會影響后續(xù)檢測的準確性。

發(fā)明內容
有鑒于此，本發(fā)明的目的是提供一種攝像機標定靶及基于該標定靶的標定檢測方 法，以改善現(xiàn)有技術的缺失。本發(fā)明提供一種攝像機標定靶，其表面具有八個標定圓，于該標定靶表面形成一 個矩形區(qū)域，且該標定靶表面灰度與所述標定圓灰度不同。進一步的，所述標定靶表面為黑色，所述標定圓為白色。進一步的，所述標定圓半徑為IOmm ；所述矩形長邊上兩標定圓圓心之間的距離為 600mm ；且所述矩形短邊上兩標定圓圓心之間的距離為450mm。本發(fā)明還提供一種標定檢測方法，基于具有八個標定圓的標定靶進行標定與檢 測，其中所述八個標定圓于標定靶表面形成一個矩形區(qū)域，且所述標定靶表面灰度與標定 圓灰度不同，該方法包括以下步驟將一被測物體置于所述矩形區(qū)域內；獲取包含所述八 個標定圓和被測物體的標定物的圖像并對其進行預處理，以將所述八個標定圓、被測物體 與背景分開；提取標定圓；利用所提取的標定圓進行標定并計算得到畸變系數(shù)；利用計算 得到的畸變系數(shù)對所述八個標定圓的位置進行畸變校正。進一步的，所述獲取包含所述八個標定圓和被測物體的標定物的圖像并對其進行 預處理的過程包括如下步驟1)固定攝像機，調整所述標定物所占視場內的比例；2)拍攝 所述標定物圖像，調節(jié)對比度增加其亮度，閾值分割將標定區(qū)域二值化；3)對所述標定物 圖像進行連通域分析，將八個標定圓及被測物體與背景分開。進一步的，所述提取標定圓的過程包括如下步驟對所述標定物的圖像預處理過 程中所獲得的標定圓與被測物體做Blob分析；分析每個Blob的圓度，判斷是否最接近于邊
5界位置；計算每個標定圓的圓心坐標。進一步的，利用所提取的標定圓進行標定并計算得到畸變系數(shù)的過程包括如下 步驟利用徑向排列約束準則將外部參數(shù)分離出來；利用求解線性方程的方法求解外部參數(shù)?？梢?，以上攝像機標定靶，以標準圓圓心作為標定物的特征點，計算的是特定區(qū)域 的當量中心，算法簡單，抗噪性能強，即使在圖像發(fā)生扭曲時(如圓被扭曲成橢圓)，也能準 確地提取其質心位置。另外，在標定過程中，可將被測物體置于標定圓所圈定的矩形區(qū)域 內，同時完成標定與檢測，從而減少環(huán)境變化對于檢測準確性的影響。


圖1為計算機圖像平面坐標系與圖像平面坐標系的位置示意圖；圖2為世界坐標系、攝像機坐標系與圖像平面坐標系的位置示意圖；圖3為本發(fā)明一實施例所提供的攝像機標定靶的俯視圖；圖4為本發(fā)明一實施例所提供的攝像機標定檢測方法的流程示意圖；圖5為本發(fā)明一實施例所提供的放置有被測物體的攝像機標定靶的俯視圖；圖6為非線性攝像機模型的坐標系示意圖。
具體實施例方式為使本發(fā)明的技術特征更明顯易懂，下面結合附圖與實施例，對本發(fā)明做進一步 的描述。請參考圖3，其為本發(fā)明一實施例所提供的攝像機標定靶的俯視圖。如圖所示，該 標定靶10表面具有八個標定圓20，于標定靶10表面形成一個矩形區(qū)域30，且標定靶10表 面的灰度與標定圓20的灰度不同。例如標定靶表面為黑色，而標定圓為白色，這樣他們的 灰度值相差較大，適于將標定圓與背景分開。在一較佳實施例中，可選用印著8個白色標 定圓的黑色臺布為標定靶。如此，以標準圓圓心作為標定物的特征點，計算的是特定區(qū)域的 當量中心，算法簡單，抗噪性能強，即使在圖像發(fā)生扭曲時(如圓被扭曲成橢圓)，也能準確 地提取其質心位置。另外，在標定過程中，可將被測物體置于標定圓20所圈定的矩形區(qū)域 30內，同時完成標定與檢測，從而減少環(huán)境變化對于檢測準確性的影響。在實際應用中，標定圓20的尺寸與位置的選取將根據(jù)實際所需來選取。例如在 一較佳實施例中，標定圓20的半徑為IOmm ；矩形長邊上兩標定圓20圓心之間的距離為 600mm ；矩形短邊上兩標定圓20圓心之間的距離為450mm。下面詳述基于以上標定靶10的攝像機標定檢測方法。目的是將一幅圖像(包含 八個標定圓及被測物體的圖像)輸入系統(tǒng)，通過計算機運算、處理，獲得攝像機的內外參數(shù) 矩陣M1J2以及幾何變換矩陣M，并檢測出圖像中包含的被測物體。即在完成攝像機標定的 同時，完成被測物體檢測。繼續(xù)參考圖4，其為本發(fā)明一實施例所提供的攝像機標定檢測方法的流程示意圖。 如圖所示，包括如下步驟Sl 將一被測物體40置于矩形區(qū)域30內(如圖5所示)；
S2:獲取包含八個標定圓20和被測物體40的標定物的圖像，并對所獲得的圖像進 行預處理，以將八個標定圓20、被測物體40與背景分開；S3 提取標定圓20 ；S4 利用所提取的標定圓20進行標定并計算得到畸變系數(shù)；S5 利用計算得到的畸變系數(shù)對八個標定圓20的位置進行畸變校正。下面以具體實施例描述以上各個步驟的實現(xiàn)方法一、圖像獲取與預處理(步驟S2)要進行圖像處理，需要先建立坐標系，故將所有標定圓20用序號標記，而后以其 中一個標定圓的圓心作為世界坐標原點(0，0，0)，兩條外邊軸為乂 ，Yw，使用右手法則建立 三世界坐標系。根據(jù)標定靶內圓心點之間的距離，可以依次設定其余圓心的三維坐標，由于 這里采用的是二維標定靶，所有特征點坐標的Zw均為0。而后，便可以進行以下步驟1)固定攝像機，調整標定物(包含八個標定圓20和被測物體40)所占視場內的比 例(一般在4 3以上)；2)拍攝標定物圖像，調節(jié)對比度增加其亮度，閾值分割將標定區(qū)域二值化；3)對標定物圖像進行連通域分析，將八個標定圓20及被測物體40與背景(黑 色)分開。二、提取標定圓(步驟S3)對檢測出來的對像(包括八個標定圓20及被測物體40)做Blob分析。分析每個 Blob的圓度，判斷是否最接近于邊界位置。然后利用公式(8)計算每個標定圓的圓心坐標， 其中，f(x，y)是大小為MXN的連通區(qū)域。
rM-IN-IM-IN-I
x=0 y=0I=O y=0
M-I N-IM-I W-I
yc=YLyf^'YLf ^y)
X=O 產(chǎn)0y=0( 8 )
三、標定過程(步驟S4)
1)、首先描述利用徑向排列約束標定攝像機參數(shù)的基本原理 如圖6，01為圖像中心，1(&，7(1)是圖像平面上畸變后的像點，(X，Y，Z)是P點在
攝像機坐標下的坐標，Pqz是(0，0，Ζ)這一點。由(4)式，得到X = ^Xfr2 Yw+r3Zw+txY = r4Xff+r5Yff+r6Zff+tyZ = r7Xff+r8Yff+r9Zff+tz(9)徑向排列約束RAC意味著對成像平面上的每一個目標點P，M*^同向，即方
向(ΟΛ)=方向(AJ)，即
XrI^w + rI^W+ tX — = —
Y yd rA^W +rsYW+r62W +ty( 10 ) 整理成矢量形式為
7
\.xwyd Ywyd yd ~xwxl ~Ywxh tJty =xJ (5)式中3 X 3旋轉矩陣R具有9個參數(shù)，但是其正交性規(guī)定了 R僅有3個自由度， 即R僅有3個獨立變量。由式(^丨可解出巧，巧，！^，！^共彳個獨立變量。而正交矩陣加上 一個比例因子1/\也正好有4個獨立變量，故式(11)可以唯一確定旋轉陣R和平移分量
Χ，tyO2)、下面描述標定過程上述利用RAC準則將外部參數(shù)分離出來，然后就可以用求解線性方程的方法求解 外部參數(shù)。具體算法如下第一步求解整個旋轉矩陣R和T中的tx，ty。1)由2. 2節(jié)，我們可以提取9個圓心，假設其圖像坐標為(Ui，Vi)，i = 1...N，并 設這些點相應世界坐標為(Xffi, Yffi, Zffi)。則由式(8)得U=-(Vi-S)/^(12)2)對每個APi，按式(11)可列出一個方程，聯(lián)立這9個方程，利用最小二乘法解 此超定方程組可得如下變量T1' = T1Zty, r2' = r2/ty, tx' = tx/ty，r4' = r4/ty, r5' = r5/ty (13)3)利用R的正交性可以算出ty和ri. . . r9,具體如下①計算|ty
f2 SxHSx2-Krjr；-r;r;frXy =^T"；
IirlT5 -r4r2)( 14 )其中，Sx= 2+r2' 2+r4' 2+r5' 2②求得|ty|后，尚有、的符號需要確定，這可由下面的事實得出在RAC中&和 口同向，而在計算中， 平行于口還包含了反向的情況，由成像幾何可知，Xd和X應有 相同的符號，yd和Y也有相同符號，可以利用這一點來確定ty的符號，即在求得|ty|后任選 一特征點Pk，首先假設ty為正號，計算下式Γι = r/ ty,r2 = r2' ty, r4 = r4' ty, r5 = r5' ty，χ = ^Xjr2Xjtx, y = r4xw+r5xw+ty若xd和X，yx和Y同號，則ty符號為正，否則ty為負。③現(xiàn)在對于R，已知r1; r2，r4，r5，利用正交性和右手坐標系可計算R
、r2 (l-rx2-r22f2 ‘R= r4 r5 s(l-r42-r52)m
/7 & 」(15 )
其中，s= -sgn(ΓιΓ4+Γ2Γ5)，r7, r8, r9 可由第一、二行的叉乘計算，即r7 = sr2 (l-r42-r52) 172T5 (IT12T22)1/2r8 = r4 (IT12T22) l7^sr1 (l-r42-r52)1/2r9 = Tir5-^r4(16)15六1在證明這個等式時指出，給定1~1，1~2，1~4，1~5，1 有兩個解，另一個為
、r2 -(1-^-r/)1'2 “R= ^ r5 -s{\-rA2-rs2f2
,7r9 J( 17 )具體選取哪一個可由試探法確定，即先任選一個，向下計算，若據(jù)此R值計算出的 焦距f < 0，則此次選取不對，應選取另一個R的解，否則，若f > 0就是選取正確。第二步計算有效焦距f，T的tx分量和透鏡畸變系數(shù)kXu=/Y = XdQ + krZ)
γ2yu=f^=yd(l+krd)(18 )式中rd2 = xd2+yd2，待求變量是 f，k，t。設Hx = rlXw+r2yw+tx, Hy = r4xw+r5yw+ty, W = r7xw+r8yw, fk = fk,可得Hx · f+Hx · rd2 · fk_xd · tz = xd · WHy · f+Hy · rd2 · fk-yd · tz = yd · W (19)對N個特征點，利用最小二乘法對上述兩個方程進行聯(lián)合最優(yōu)參數(shù)估計，就可得 求得f，fk，tz，近而求得f，k，tz以及實際圖像中心點坐標(uQ，V0)。至此，標定部分結束。四、校正(步驟S5)將畸變系數(shù)k代入式(7)，可以對八個標定圓的位置進行畸變校正。雖然本發(fā)明已以較佳實施例揭 露如上，然其并非用以限定本發(fā)明，任何熟習此技 藝者，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內，當可作些許的更動與潤飾，因此本發(fā)明的保護范圍 當視權利要求書所界定者為準。
權利要求
一種攝像機標定靶，其特征是，該標定靶表面有八個標定圓，于該標定靶表面形成一個矩形區(qū)域，且該標定靶表面度與所述標定圓度不同。F2009100507246C0000011.tif,F2009100507246C0000012.tif,F2009100507246C0000013.tif
2.根據(jù)權利要求1所述的攝像機標定靶，其特征是，所述標定靶表面為黑色，所述標定 圓為白色。
3.根據(jù)權利要求1所述的攝像機標定靶，其特征是，其中所述標定圓半徑為IOmm;所述矩形長邊上兩標定圓圓心之間的距離為600mm ；且所述矩形短邊上兩標定圓圓心之間的距離為450mm。
4.一種標定檢測方法，其特征是，基于具有八個標定圓的標定靶進行標定與檢測，其中 所述八個標定圓于標定靶表面形成一個矩形區(qū)域，且所述標定靶表面灰度與標定圓灰度 不同，該方法包括以下步驟(1)將一被測物體置于所述矩形區(qū)域內；(2)獲取包含所述八個標定圓和被測物體的標定物的圖像并對其進行預處理，以將所 述八個標定圓、被測物體與背景分開；(3)提取標定圓；(4)利用所提取的標定圓進行標定并計算得到畸變系數(shù)；(5)利用計算得到的畸變系數(shù)對所述八個標定圓的位置進行畸變校正。
5.根據(jù)權利要求4所述的標定檢測方法，其特征是，其中所述獲取包含所述八個標定 圓和被測物體的標定物的圖像并對其進行預處理的過程包括如下步驟(1)固定攝像機，調整所述標定物所占視場內的比例；(2)拍攝所述標定物圖像，調節(jié)對比度增加其亮度，閾值分割將標定區(qū)域二值化；(3)對所述標定物圖像進行連通域分析，將八個標定圓及被測物體與背景分開。
6.根據(jù)權利要求4所述的標定檢測方法，其特征是，其中所述提取標定圓的過程包括 如下步驟(1)對所述標定物的圖像預處理過程中所獲得的標定圓與被測物體做Blob分析；(2)分析每個Blob的圓度，判斷是否最接近于邊界位置；(3)計算每個標定圓的圓心坐標。
7.根據(jù)權利要求4所述的標定檢測方法，其特征是，其中利用所提取的標定圓進行標 定并計算得到畸變系數(shù)的過程包括如下步驟(1)利用徑向排列約束準則將外部參數(shù)分離出來；(2)利用求解線性方程的方法求解外部參數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明揭露了一種攝像機標定靶及基于該標定靶的標定檢測方法，以標準圓圓心作為標定物的特征點，計算的是特定區(qū)域的當量中心，算法簡單，抗噪性能強，即使在圖像發(fā)生扭曲時(如圓被扭曲成橢圓)，也能準確地提取其質心位置。另外，在標定過程中，可被測物體置于標定圓所圈定的矩形區(qū)域內，同時完成標定檢測，從而減少環(huán)境變化對于檢測準確性的影響。其中，所述標定靶表面具有八個標定圓，于該標定靶表面形成一個矩形區(qū)域，且該標定靶表面度與所述標定圓度不同。
文檔編號G06T7/00GK101882309SQ20091005072
公開日2010年11月10日 申請日期2009年5月7日 優(yōu)先權日2009年5月7日
發(fā)明者朱順興, 翟曉涵, 陸曉燕 申請人:上海世匯電子科技有限公司