本發(fā)明涉及三維測量和工業(yè)檢測領(lǐng)域，是一種基于可變標定目標的主動視覺相機標定方法。

背景技術(shù)：

在三維重建，結(jié)構(gòu)光測量，全景視頻獲取等各計算機視覺的研究方向中，相機都是重要的測量和圖像信號獲取手段。準確地標定相機的內(nèi)外參數(shù)是很多計算機視覺研究中的重要步驟。因此，對于相機參數(shù)的標定方法的研究一直是計算機視覺領(lǐng)域的一個熱門方向。

目前主流的相機標定方法分為三類，分別為傳統(tǒng)相機標定方法，相機自標定方法以及主動視覺相機標定方法。與其他兩種方法相比，主動視覺相機標定方法在應(yīng)用的時候一般將相機放置在可精確讀取移動以及旋轉(zhuǎn)參數(shù)的精密平臺上，利用已知的相機移動信息建立關(guān)于相機參數(shù)的方程，具有標定速度快、可自動化和標定精度高等特點。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為解決現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種基于可變標定目標的主動視覺相機標定方法，使用本發(fā)明的標定方法不僅減少人力，而且提高了標定的效率，提高標定的準確率。

為了實現(xiàn)上述目標，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案：

一種基于可變標定目標的主動視覺相機標定方法，包括：如下步驟：

步驟一：以液晶面板的左上角為原點建立世界坐標系，面板平面為z＝0平面，z軸向外，記錄顯示屏中各標定板特征點在世界坐標系中的坐標，用標定相機拍攝顯示在液晶面板上的標定板；

步驟二：控制器控制標定板的位置平移運動多次，重復(fù)記錄各特征點坐標，標定相機重復(fù)拍攝標定板；

步驟三：控制器控制旋轉(zhuǎn)裝置多次轉(zhuǎn)動，帶動固定在旋轉(zhuǎn)裝置上的液晶面板也轉(zhuǎn)動，測量轉(zhuǎn)動角，重復(fù)步驟一、步驟二，采集標定板各特征點世界坐標系中的坐標以及采集相機拍攝標定板得到的圖片；

步驟四：計算相機平移運動的極點坐標；同一相機在不同位置拍攝空間中同一點，得到的該點的不同像素坐標稱為對應(yīng)點，在相差一個常數(shù)因子的情況下，通過兩個對應(yīng)點解出基礎(chǔ)矩陣F，通過公式Fe＝0解得此平移運動的極點坐標；

步驟五：利用相機的平移運動信息和極點坐標建立方程，計算從世界坐標到相機坐標的相機內(nèi)外參數(shù)，內(nèi)外參數(shù)包括：平移向量t_p，內(nèi)參數(shù)矩陣K和旋轉(zhuǎn)矩陣R_p；

步驟六：將計算得到的內(nèi)外參數(shù)作為初值進行最速下降擬合優(yōu)化，得到最終結(jié)果。

前述的一種基于可變標定目標的主動視覺相機標定方法，步驟三：控制器控制旋轉(zhuǎn)裝置多次轉(zhuǎn)動，帶動固定在旋轉(zhuǎn)裝置上的液晶面板也轉(zhuǎn)動，測量轉(zhuǎn)動角，重復(fù)步驟一、步驟二，采集標定板各特征點世界坐標系中的坐標以及采集相機拍攝標定板得到的圖片；旋轉(zhuǎn)裝置轉(zhuǎn)動次數(shù)大于或等于5次。

前述的一種基于可變標定目標的主動視覺相機標定方法，

步驟四：計算相機平移運動的極點坐標；同一相機在不同位置拍攝空間中同一點，得到的該點的不同像素坐標稱為對應(yīng)點，對應(yīng)點像素坐標分別為m₁和m₂，利用公式在相差一個常數(shù)因子的情況下，通過兩個對應(yīng)點解出基礎(chǔ)矩陣F，再通過公式Fe＝0解得此平移運動的極點坐標；

前述的一種基于可變標定目標的主動視覺相機標定方法，

步驟五：利用相機的平移運動信息和極點坐標建立方程，計算從世界坐標到相機坐標的相機內(nèi)外參數(shù)，內(nèi)外參數(shù)包括：平移向量t_p，內(nèi)參數(shù)矩陣K和旋轉(zhuǎn)矩陣R_p；

面板中兩點的世界坐標為P₁和P₂，其在相機坐標系中的坐標為：

若面板中的點由從P₂移動到P₁，則相當于相機沿向量進行了一次平移運動，此平移運動在相機坐標系中表示為：

由極點與運動向量之間的關(guān)系可以得到λ₁e₁＝KR_pT₀，

令A(yù)＝KR_p，A有九個未知量，如下所示：

假設(shè)平移運動向量T₀＝(t₁₁，t₁₂，t₁₃)，極點坐標為e₁＝(e₁₁，e₁₂，1)；

將A展開為一維的列向量整理得到

在標定板完成兩次位置變換之后，需要將液晶面板轉(zhuǎn)動5至10度，使得接下來的運動與前兩次運動不在同一平面內(nèi)；在這一步驟中，需要人為測量液晶面板的轉(zhuǎn)動角度，以便將面板轉(zhuǎn)動后測量得到的標定板位置坐標統(tǒng)一到初始的世界坐標系中；本文提出的方法在標定時利用的是液晶面板中標定板的運動向量Tc，由于向量的平移不變性，液晶面板旋轉(zhuǎn)前后位置的平移變化并不影響標定精度，可簡單地設(shè)為(0，0，0)；

求解矩陣A后，假設(shè)矩陣A、內(nèi)參數(shù)矩陣K和旋轉(zhuǎn)矩陣R_p具有以下形式；

按照下面公式分解矩陣A得到內(nèi)參數(shù)矩陣K和旋轉(zhuǎn)矩陣R_p；

每一點在液晶面板中的坐標，即空間坐標為M，定義相機實際拍攝標定板中特征點的圖像坐標為m；解得相機的內(nèi)矩陣和旋轉(zhuǎn)矩陣后，可得

其中

整理上面各式得到

αt_p1+γt_p2+(u₀-m₁)t_p3＝b₂m₁-αb₁-γb₂-u₀b₃

βt_p2+(v₀-m₂)t_p3＝b₃m₂-βb₂-v₀b₃；

公式中共有三個未知數(shù)，每一個空間中點可以建立兩個方程，因此至少需要兩個空間點來計算平移向量t；

假設(shè)液晶面板中標定板共有i個特征點，利用標定得到的參數(shù)K，R_p，t_p，由M_i根據(jù)公式λm＝K(RM+t)計算得到的圖像坐標為定義下面這個函數(shù)計算兩坐標值之間的差異為：

前述的一種基于可變標定目標的主動視覺相機標定方法，步驟六：將計算得到的內(nèi)外參數(shù)作為初值進行最速下降擬合優(yōu)化，得到最終結(jié)果；最速下降擬合優(yōu)化的定義為：也稱為梯度下降法，要使用梯度下降法找到一個函數(shù)的局部極小值，必須向函數(shù)上當前點對應(yīng)梯度(或者是近似梯度)的反方向的規(guī)定步長距離點進行迭代搜索。具體步驟如下：a)求目標函數(shù)梯度；b)向梯度相反的方向移動x；c)循環(huán)迭代步驟b，直到目標函數(shù)自變量的值變化到使得目標函數(shù)取值在兩次迭代之間的差值足夠??；d)此時，輸出自變量，這個自變量就是使得目標函數(shù)取值最小時的自變量的取值。

前述的一種基于可變標定目標的主動視覺相機標定方法，旋轉(zhuǎn)裝置組成有：連接于液晶面板的轉(zhuǎn)動軸，連接于轉(zhuǎn)動軸并讀取轉(zhuǎn)動軸轉(zhuǎn)動角度的讀取器。

前述的一種基于可變標定目標的主動視覺相機標定方法，控制器為intelPentium 4中央處理器。

本發(fā)明的有益之處在于：本發(fā)明提供一種基于可變標定目標的主動視覺相機標定方法，本發(fā)明采用主動視覺原理，利用已知的標定目標運動信息對相機的內(nèi)外參數(shù)建立線性方程組進行求解；使用本發(fā)明的標定方法不僅減少人力，而且提高了標定的效率，提高標定的準確率。

附圖說明

圖1是本發(fā)明標定裝置一種實施例的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明的液晶面板中標定板平移運動的示意圖。

圖3為本發(fā)明的液晶面板坐標系建立方式與旋轉(zhuǎn)方式示意圖。

圖4是本發(fā)明旋轉(zhuǎn)裝置的一種實施例的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖中附圖標記的含義：

1液晶面板，2旋轉(zhuǎn)裝置，3標定相機，201轉(zhuǎn)動軸，202讀取器。

具體實施方式

以下結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明作具體的介紹。

一種基于可變標定目標的主動視覺相機標定方法，包括：如下步驟：

步驟一：以液晶面板1的左上角為原點建立世界坐標系，面板平面為z＝0平面，z軸向外，記錄顯示屏中各標定板特征點在世界坐標系中的坐標，用標定相機3拍攝顯示在液晶面板1上的標定板。

步驟二：控制器控制標定板的位置平移運動多次，重復(fù)記錄各特征點坐標，標定相機3重復(fù)拍攝標定板。

步驟三：控制器控制旋轉(zhuǎn)裝置2多次轉(zhuǎn)動，帶動固定在旋轉(zhuǎn)裝置2上的液晶面板1也轉(zhuǎn)動，測量轉(zhuǎn)動角，重復(fù)步驟一、步驟二，采集標定板各特征點世界坐標系中的坐標以及采集相機拍攝標定板得到的圖片；作為一種優(yōu)選，旋轉(zhuǎn)裝置2轉(zhuǎn)動5次以上為宜；需要說明的是：物體的運動是相對的，相機在位置不變的情況下拍攝在液晶面板1中的位置變化的標定板，并且將標定所需要的特征點的選取位置局限在標定板內(nèi)，可以等效地看作標定板位置不變，相機做了相應(yīng)地平移運動。液晶面板1中標定板的移動即相當于相機在相反方向完成里一次平移運動。如圖2左所示，標定板在液晶面板1中向右平移一段距離，等效于圖2右中標定板位置不變，相機平移向左移動相同距離。

步驟三：計算相機平移運動的極點坐標；同一相機在不同位置拍攝空間中同一點，得到的該點的不同像素坐標稱為對應(yīng)點，對應(yīng)點像素坐標分別為m₁和m₂，利用公式在相差一個常數(shù)因子的情況下，通過兩個對應(yīng)點解出基礎(chǔ)矩陣F，再通過公式Fe＝0解得此平移運動的極點坐標；

步驟四：利用相機的平移運動信息和極點坐標建立方程，計算從世界坐標到相機坐標的相機內(nèi)外參數(shù)，內(nèi)外參數(shù)包括：平移向量t_p，內(nèi)參數(shù)矩陣K和旋轉(zhuǎn)矩陣R_p；

面板中兩點的世界坐標為P₁和P₂，其在相機坐標系中的坐標為：

若面板中的點由從P₂移動到P₁，則相當于相機沿向量進行了一次平移運動，此平移運動在相機坐標系中表示為：

由極點與運動向量之間的關(guān)系可以得到λ₁e₁＝KR_pT₀，

令A(yù)＝KR_p，A有九個未知量，如下所示：

假設(shè)平移運動向量T₀＝(t₁₁，t₁₂，t₁₃)，極點坐標為e₁＝(e₁₁，e₁₂，1)；

將A展開為一維的列向量整理得到

在標定板完成兩次位置變換之后，需要將液晶面板1轉(zhuǎn)動5至10度，使得接下來的運動與前兩次運動不在同一平面內(nèi)；在這一步驟中，需要人為測量液晶面板1的轉(zhuǎn)動角度，以便將面板轉(zhuǎn)動后測量得到的標定板位置坐標統(tǒng)一到初始的世界坐標系中；本方法在標定時利用的是液晶面板1中標定板的運動向量T_c，由于向量的平移不變性，液晶面板1旋轉(zhuǎn)前后位置的平移變化并不影響標定精度，可簡單地設(shè)為(0，0，0)；

求解矩陣A后，假設(shè)矩陣A、內(nèi)參數(shù)矩陣K和旋轉(zhuǎn)矩陣R_p具有以下形式；

按照下面公式分解矩陣A得到內(nèi)參數(shù)矩陣K和旋轉(zhuǎn)矩陣R_p；

每一點在液晶面板1中的坐標，即空間坐標為M，定義相機實際拍攝標定板中特征點的圖像坐標為m；解得相機的內(nèi)矩陣和旋轉(zhuǎn)矩陣后，可得

其中

整理上面各式得到

αt_p1+γt_p2+(u₀-m₁)t_p3＝b₂m₁-αb₁-γb₂-u₀b₃

βtp₂+(v₀-m₂)t_p3＝b₃m₂-βb₂-v₀b₃；

公式中共有三個未知數(shù)，每一個空間中點可以建立兩個方程，因此至少需要兩個空間點來計算平移向量t；

假設(shè)液晶面板1中標定板共有i個特征點，利用標定得到的參數(shù)K，R_p，t_p，由M_i根據(jù)公式λm＝K(RM+t)計算得到的圖像坐標為定義下面這個函數(shù)計算兩坐標值之間的差異為：

步驟五：將計算得到的內(nèi)外參數(shù)作為初值進行最速下降擬合優(yōu)化，得到最終結(jié)果。最速下降擬合優(yōu)化的定義為：也稱為梯度下降法，要使用梯度下降法找到一個函數(shù)的局部極小值，必須向函數(shù)上當前點對應(yīng)梯度(或者是近似梯度)的反方向的規(guī)定步長距離點進行迭代搜索。具體步驟如下：a)求目標函數(shù)梯度；b)向梯度相反的方向移動x；c)循環(huán)迭代步驟b，直到目標函數(shù)自變量的值變化到使得目標函數(shù)取值在兩次迭代之間的差值足夠??；d)此時，輸出自變量，這個自變量就是使得目標函數(shù)取值最小時的自變量的取值。

如圖1所示，標定裝置組成有：標定相機3，連接于標定相機3的液晶面板1，連接于液晶面板1的旋轉(zhuǎn)裝置2。如圖4所示，旋轉(zhuǎn)裝置2組成有：連接于液晶面板1的轉(zhuǎn)動軸201，連接于轉(zhuǎn)動軸201并讀取轉(zhuǎn)動軸201轉(zhuǎn)動角度的讀取器202。

作為一種實施例，控制器為intel Pentium 4中央處理器，此為實現(xiàn)本發(fā)明的最低配，其他中央處理器能夠?qū)崿F(xiàn)本發(fā)明內(nèi)容的也在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。

與傳統(tǒng)的手動標定方法相比，此方法可以在計算機控制的平臺下按照安排好的流程進行標定。傳統(tǒng)標定方法中，需要預(yù)先制作帶有一定樣式圖案的標定板，并在標定過程中不斷改變標定板位置與角度，費時費力。本方法中，將標定板圖案顯示在顯示屏中，省去了制作實物標定板的步驟，同時將改變標定板位置的步驟改為變換標定板在顯示屏中的顯示位置，可以做到瞬間完成，提高了標定速度。

傳統(tǒng)的標定板一般采用打印方法制作，打印精度在0.1mm左右，其標定圖案不可避免的存在誤差。而液晶顯示屏幕的像素尺寸在微米級別，因此利用顯示器顯示的標定板可以將其誤差控制在微米精度。另外，傳統(tǒng)的標定方法由于標定板移動前后相對位置無法精確測量，在計算得出相機參數(shù)的過程中只是利用了標定板上對應(yīng)點間的關(guān)系建立方程，本方法利用位置可控的標定板，將運動參數(shù)加入到計算中，提高了標定的準確率。

本發(fā)明提供一種基于可變標定目標的主動視覺相機標定方法，本發(fā)明采用主動視覺原理，利用已知的標定目標運動信息對相機的內(nèi)外參數(shù)建立線性方程組進行求解；使用本發(fā)明的標定方法不僅減少人力，而且提高了標定的效率，提高標定的準確率。

以上顯示和描述了本發(fā)明的基本原理、主要特征和優(yōu)點。本行業(yè)的技術(shù)人員應(yīng)該了解，上述實施例不以任何形式限制本發(fā)明，凡采用等同替換或等效變換的方式所獲得的技術(shù)方案，均落在本發(fā)明的保護范圍內(nèi)。