[发明专利]一种平行相机阵列多视点图像校正方法

权利要求书

1.一种平行相机阵列多视点图像校正方法，包括下列步骤：

1)从平行相机阵列中选取参考相机camera1，以参考相机camera1的坐标系为世界坐标系，对各个平行相机进行标定，得到平行相机阵列中各相机内部矩阵Ki=fi,xspi,x0fi,ypi,y001,]]>i＝1,2,3…N，N为平行相机阵列中相机个数，f_i,x、f_i,y代表焦距像素坐标，p_i,x、p_i,y代表主心像素坐标，s代表倾斜因子，以及各相机相对于参考相机的旋转矩阵om_i1、平移矩阵T_i1；

2)利用遍态历经法，根据各相机旋转矩阵分别代表camerai相对于camera1在方向所成角度，计算得到平行相机阵列最优相机旋转矩阵作为平行相机阵列理想旋转矩阵，如(1)：

omideal=[xideal→,yideal→,zideal→]=argminx→∈a,y→∈b,z→∈cΣi=1N(x→-xi→)2+(y→-yi→)2+(z→-zi→)2---(1)]]>

其中a代表到的区间，b代表到的区间，c代表到的区间；

3)设平行相机阵列各相机光心为c₁、c₂、c₃…c_N，相邻相机理想间距设利用遍态历经法求取的camera1理想光心c_1-ideal如(2)，然后根据c_1-ideal求的其他相机理想光心位置如(3)，进而求的各相机理想平移矩阵如(4)：

c1_ideal=argminx∈a′,y∈b′,z∈c′Σi=1N(x-xi,)2+(y-yi,)2+(z-zi,)2---(2)]]>

ci_ideal=c1_ideal+(i-1)×d→---(3)]]>

T_{i1_ideal}＝-R_idealc_{i_ideal}，R_ideal是om_ideal的Rodrigues变换，   (4)

其中a′代表坐标轴min(x₁’,x₂’,x₃’...x_N’)到max(x₁’,x₂’,x₃’...x_N’)的区间；b′代表min(y₁’,y₂’,y₃’...y_N’)到max(y₁’,y₂’,y₃’...y_N’)的区间；c′代表min(z₁’,z₂’,z₃’...z_N’)到max(z₁’,z₂’,z₃’...z_N’)的区间；

4)排除与相机焦距均值方差大于二倍于均方差的相机，利用剩余相机的焦距，计算平均值，作为理想相机焦距f_ideal＝[f_ideal,x,f_ideal,y]；利用同样的方法,排除与相机主心坐标均值方差大于二倍于均方差的相机，利用剩余相机的主心坐标，计算平均值，作为理想相机主心坐标p_ideal＝[p_ideal，x,p_ideal,y]；相机倾斜因子s取值为零，从而得到相机理想内部矩阵Kideal=fideal,x0pideal,x0fideal,ypideal,y001;]]>

5)根据平行相机阵列相机理想内部矩阵、理想旋转矩阵、理想平移矩阵，计算平行相机阵列各相机理想投影矩阵P_ideal,i＝K_ideal[R_ideal|T_{i1_ideal}]；

6)计算实际图像与理想图像的校正矩阵H_i，如(5)：

其中表示平行相机阵列中第i个相机实际投影矩阵p_i的伪拟矩阵。

7)利用校正矩阵校正平行相机阵列拍摄的多视点图像。