[发明专利]多目立体视频采集系统及其相机参数标定方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机图像处理领域，特别涉及一种多目立体视频采集系统及其相机参数标定方法。

背景技术

随着技术的进步，可以提供多视角和高质量的视频信息，由此多目立体视频采集越发成为高质量立体视频片源的主要生成方式。

传统的相机参数标定、标定过程要采集多帧不同姿势的辅助标定物的多视点图像，且每帧多视点图像都要见到足够大区域的辅助标定物，标定受限多，过程繁琐，系统使用难度大。

发明内容

本发明的目的旨在至少解决上述的技术缺陷之一。

为达到上述目的，本发明一方面的实施例提出一种多目立体视频采集系统的相机参数标定方法，包括以下步骤：S1：获取多目立体视频采集系统中各个相机的内外参数，并存储和二次备份所述各个相机的内外参数；S2：通过所述各个相机在同一时刻采集普通场景的多视点图像，对所述多视点图像进行特征点检测和匹配获取各视点图像间的匹配点；S3：根据所述相机的内外参数和所述各视点图像间的匹配点坐标，利用增量式的由运动恢复结构的算法得到所述各视点图像间的匹配点的三维空间点云坐标；S4：根据所述三维空间点云坐标和所述相机的内外参数获得重投影误差，并利用稀疏捆集调整优化所述重投影误差和所述相机的内外参数；S5：判断所述优化后的重投影误差是否小于预设的误差阈值，如果是，则输出所述优化后的相机的内外参数，如果否，则更新存储参数为二次备份参数,并返回步骤S3进行二次优化；以及S6：判断所述二次优化后的重投影误差是否小于所述预设的误差阈值，如果是，则输出所述二次优化后的相机的内外参数，如果否，则提示重新标定所述相机的内外参数并更新存储。

根据本发明实施例的方法，采用了特征点检测、匹配以及稀疏捆集调整优化，避免了繁琐的相机参数标定，从而提高了立体视频的采集效率。

本发明的一个实例中，所述步骤S3包括：从所述多视点图像中选择初始图像对，其中所述初始图像对含有预定数目的不满足任何单应关系的匹配点；利用三角化算法对所述初始图像对间的匹配点进行三维空间点云重建；利用稀疏捆集调整优化所述三维空间点云和所述相机的内外参数；逐步向优化后的三维空间点云重建结果中加入剩余的多视点图像直至所述多视点图像全部加入重建结果中，以便获得各视点图像间匹配点的三维空间点云坐标。

本发明的一个实例中，所述三角化算法通过以下公式获得各视点图像间匹配点的三维空间点云坐标：

P1Xi=x1iP2Xi=x2i,i=1,···,N]]>

其中，P₁和P₂表示所述初始图像对的投影矩阵，{x_1i，x_2i}，i＝1,…,N表示所述图像对间的匹配点，X_i表示所述各视点图像间匹配点的三维空间点云坐标。

本发明的一个实例中，所述步骤S4进一步包括：S41：将所述三维空间点云坐标通过所述相机的内外参数进行投影得到投影点；S42：计算所述投影点与所述各视点图像间的匹配点的距离得到重投影误差；以及S43：利用稀疏捆集调整算法优化所述重投影误差和所述相机的内外参数。