[发明专利]一种基于分段模型的摄像机标定方法

说明书

技术领域

本发明属于摄像机标定方法领域，具体涉及一种基于分段模型的摄像机标定方法。

背景技术

摄像机标定是由已知特征点的像素坐标和世界坐标去求解标定模型参数的过程，从而建立图像像素位置与三维场景点坐标之间的对应投影关系。

高精度摄像机标定是数字图像测量和三维重构技术的基础，摄像机两步标定法是目前传统标定方法中应用最为广泛的方法，具有较高的标定精度。当应用场合所要求的精度很高且摄像机的参数不经常变化时，传统标定方法中的两步标定法通常会作为首选方法。

两步标定法的第一步是先利用直接线性变换方法求解摄像机参数，第二步考虑畸变因素，将第一步中求得的参数作为初始值，利用优化算法重新对标定模型中的参数进行非线性求解，从而获得更准确的标定模型。

目前，两步标定法中有代表性的是Tsai，Heikkila和张正友的标定方法，这三种方法都采用了统一形式的畸变函数来描述整个镜头的畸变，其中Tsai和张正友的模型中考虑了径向畸变的影响，而Heikkila在此基础上又增加了切向畸变。

但是，由于镜头制造误差存在随机性，各种畸变误差在图像中的分布规律并不完全一致，因此，在实际应用中很难找到能够精准体现图像扭曲程度的畸变模型。如果想更准确和更详尽的描述镜头畸变，模型中的参数就会增加，复杂的模型反而会引起数值计算的不稳定性。

基于上述因素，现有的标定方法只能选择一些具体的畸变形式。也就是说，图像中会存在一些畸变类型，并未被选定的畸变模型所体现，最终会影响摄像机标定的精度。而且，现有的标定方法中待求解的维数往往较大，导致在优化过程中容易出现结果不收敛或计算时间过长的情况。

此外，现有方法中的畸变模型都试图利用一个统一的函数来描述整幅图像中的畸变，最终，标定模型中的参数是利用图像中所有特征点计算获得的。然而，位于距离图像中心较远的区域中的点通常带有不确定型畸变，这些点通常位于距离图像中心较远的区域中，在优化求解过程中会将大量误差带入模型中，最终降低和损害整幅图像的标定精度。

Tsai R Y在《A versatile camera calibration technique for high-accuracy 3D machine vision metrology using off-the-shelf TV cameras and lenses》[J].IEEE Journal of Robotics and Automation,1987,3(4):323-344中提出了一种摄像机标定法使用的转换坐标系，即：建立世界坐标系、摄像机坐标系、图像物理坐标系和图像像素平面坐标系。

张正友在Zhang Z.(2000).A flexible new technique for camera calibration.IEEE Trans.on Pattern Analysis and Machine Intelligence,22(11):1330-1334.提出了一种相机标定方法，其中包括一种具体的线性模型求解和标定方法。

发明内容

为了解决现有摄像机两步标定法标定模型中的参数都是利用图像中所有特征点计算获得并都是采用一个统一的函数来描述整幅图像中的畸变，图像中会存在一些畸变类型并未被选定的畸变模型所体现，以及现有的标定方法虽然大都能获得较好的优化初值，但是由于待求解的维数较大，在优化过程中的大量非线性计算容易出现计算结果不收敛或计算时间过长的情况的技术问题，本发明提供一种基于分段模型的摄像机标定方法。

本发明解决技术问题所采取的技术方案如下：

一种基于分段模型的摄像机标定方法，包括如下步骤：

步骤一：固定摄像机并将棋盘格标定板的中心置于摄像机光轴附近，使棋盘格标定板在一个相对固定的成像位置围绕摄像机镜头变换不同的倾角和姿态，用摄像机对标定板的每一种姿态拍摄一幅照片图像，最终取得多幅照片图像；