[发明专利]基于一维物体的多相机分层标定方法

权利要求书

1.基于一维物体的多相机分层标定方法，其特征在于实现步骤如下：

(1)利用排列在一条直线上的多个球形标志物作为一维标定物体，通过同步触发机制控制相机同步采集，获取图片；

(2)对于多个相机中的每一个相机，利用基于优良性评价的相机内参数标定过程进行内参数计算，所述基于优良性评价的相机内参数标定过程为：针对每个相机获取到的图片，提取一维标定物体的中心点在图片坐标系下的坐标信息，并对一幅图片中标定点识别的质量进行优良性评价，根据评价结果，选取优良性评价最优的图片集合，利用图片集合中每幅图片所包含的标志点的坐标信息构成求解集，对相机的内参数进行求解，并进行优化；

(3)得到所有相机的内参数之后，利用基于视界图的相机外参数标定过程，求解任意两个相机之间的外参数，所述基于视界图的相机外参数标定过程为：对任意两个相机的求解集合求交集，根据得到的交集中所包含的共同图片的个数以及对应的图片的优良性评价，构造视界图，对两个相机的共同视界进行评价，并求解以某一个相机对应的顶点为根节点，顶点之间，也即相机之间的最短转换路径，对路径中直接相连的相机进行两两标定，对与不相邻的两个相机，通过链式法则，求解不相邻相机的外参数关系。

2.根据权利要求1所述的基于一维物体的多相机分层标定方法，其特征在于：所述步骤(2)中优良性评价方法的步骤如下：

(2.1)根据采取的标志物体的不同，从相机获取的图片中提取标定物体中标志物体的中心点在图片坐标系下的坐标信息；

(2.2)利用步骤(2.1)得到的一幅图片中的标志物体的中心点在图片坐标系下的坐标信息，进行线性拟合，求取最佳拟合直线；

(2.3)利用步骤(2.2)得到的最佳拟合直线，求取该图片中每个坐标点与直线的偏离程度，用偏离程度之和作为该幅图片的优良性评价。

3.根据权利要求1所述的基于一维物体的多相机分层标定方法，其特征在于：所述步骤(3)中的视界图构造过程如下：

(3.1)对任意两个相机，对步骤(2)得到的每个相机的求解集中的图片，对图片的优良性评价进行归一化处理；

(3.2)对两个相机的求解集求交集，求取两个相机求解集中共同包含的图片，对交集中图片的归一化的优良性评价求均值，作为两个相机共同视野的质量描述；

(3.3)用顶点代表相机，用顶点对应相机的共同视野的质量描述作为两个顶点之间的边的权值，构造视界图。