[发明专利]一种多视图结构光系统自标定方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理、计算机视觉、计算方法、数学、三维重建等领域，尤其是一种多视图结构光系统自标定方法。

背景技术

通过二维图像来重建物体三维信息作为计算机视觉中一门重要学科已应用到多种工业生产领域，如障碍物检测、图像绘制、场景分析、逆向工程等。编码结构光系统由一个投影仪与一个或多个摄像机组成，这个投影仪可代替双目视觉中一个摄像机的作用，可避免传统双目视觉三维信息获取中因匹配而产生的误差，同时结构光系统以重建精度高、鲁棒性强等优点受到越来越多的重视。结构光系统基于三角测量原理，将投影仪产生的编码光模板(由唯一的光模块编码)投到待测物体上，摄像机获取光照物体上光条纹信息来完成三维重构。为完成待测物的三维重构，一个必不可少的任务就是通过标定来得出摄像机的内参数以及摄像机与投影仪的外参数。

传统的结构光系统标定需分两部通过手动操作来完成，首先摄像机标定需依靠标定板由人工操作完成，标定板由精确的标定设备组成，通过标定板上提供的精确的角点坐标可有效完成标定任务，其次，通过获取若干幅带投影条纹的待测物图像来完成投影仪标定。在上面这种方法中，当投影仪或摄像机的位置发生改变时必须重新进行系统标定，这种方法显然不适合应用在机器人进行海底勘测，机器人现场爆破等一些不易人工操作的场合中。因此，发明一种有效而合理的机器视觉自标定算法便成为机器视觉领域亟待解决的一个问题。通过这种方法，当摄像机和投影仪内参数或者位置发生变化时，结构光系统可以自动标定摄像机和投影仪的内外参数而不需要别的外在设备来辅助完成。

机器视觉自标定算法在近些年已经得到深入研究，但是大部分自标定算法都是基于被动视觉如双目视觉等，对于主动视觉标定算法主要是基于静态标定和人工标定。近几十年，在主动立体视觉方面基于结构光标定的算法得到深入研究，Fofi et al等提出一种结构光自标定算法，该算法是在假设投影到物体上的投影模板为正方形的前提下进行的，但事实上这种情况并不是完全成立。在已获得摄像机和投影仪内参数的前提下，陈胜勇和李有福等人提出了一种当摄像机和投影仪之间的外参数发生变化时自动重标定的算法，这种算法局限于摄像机和投影仪内参数须保持不变。Furukawa和Kawasaki提出了一种基于多视图几何的自标定方法，在这种算法中投影仪近似于一个摄像机，在获得摄像机内参数并且保持不变的前提下，当投影仪和摄像机的外参数发生变化时，系统外参数矩阵可自动算出。在上面的自标定方法在实现过程前均需要一些先验条件来帮助实现，这种特点使得这些方法有一定的局限性。在假设投影仪的参数已知的前提下，Li和Lu提出了一种自标定算法可自动得出摄像机的内外参数，然而当工作环境光线改变需要改变投影仪焦距时该标定算法就显局限性。Fofi等提出一种结构光无标定重构算法，该算法首先对等测图像完成射影重构，然后利后各种约束条件完成欧氏重构，这种算法虽然不需标定完成重建，但假设摄像机和投影仪为仿射模型并不是在任何条件下都满足。基于多视图几何理论，Li和Lee提出一种包括两个摄像机和一个投影仪的结构光系统分层自标定方法，但该算法中假设图像象素为正方法并符合常理，同时两个摄像机大大增加了系统的成本。

发明内容

为了克服已有多视图结构光自标定方法的计算复杂、适用性差、成本高的不足，本发明提供一种简化计算、适用性良好、降低成本的多视图结构光自标定方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种多视图结构光自标定方法，包括以下步骤：

1)所述多视图结构光系统包含一个摄像机和一个投影仪，投影仪投出一个网格图案，所述网格图案基于位置唯一原理进行编码产生，摄像机在三个不共线的位置获取三幅图片，摄像机在三个不同位置记为c₁，c₂，c₃；

2)摄像机内参数矩阵标定过程：

定义K_c为摄像机内参数矩阵，π₁和π₂为两条任意投影仪平面，H_i是摄像机在c1到c2以及c1到c3通过平面π₁透导得出的单应矩阵，i＝1，2，K_ct为摄像机c1的极点表示为K_ct＝t₃e₂，其中t₃是摄像机c1到摄像机c2的转移矩阵t的第三个原素，e₂是归一化后的极点坐标；

任一平面的消影线表示为：