[发明专利]基于全局单应矩阵的单目视觉测量方法

说明书

技术领域

本发明属于单目视觉测量与单应矩阵标定的技术领域，特别是涉及一种基于全局单应矩阵的单目视觉测量方法。

背景技术

作为典型的非接触式传感器，视觉传感器具有信息丰富、可靠性高等优点，从而得到了广泛的应用。为了测量物体的位姿，单目视觉和立体视觉通常被认为是比较有效的测量工具[1]。通常来说，单目视觉测量方法是利用目标点间固有的几何约束关系进行求解[2]，而双目立体视觉测量方法，是通过对同一目标点在两台摄像机中的成像进行交会三角计算，从而得到目标点在测量坐标系下的三维坐标[3,4]。双目视觉测量设备受到视场范围的限制[5]，只能测量两摄像机视野重叠的部分，测量范围小并且短。而单目视觉测量系统不受视场范围的限制，可以通过变换焦距，在所需测量范围以及测量距离内测量靶标的空间位置姿态[6]。此外，单目视觉测量具有结构简单、标定步骤少等优点。

单目视觉测量方法可以利用多种特征点，例如点特征、线特征以及其他的高级几何特征[7]。相对而言，目前对基于点特征的单目视觉测量方法研究较多。点特征定位又称为PnP(Perspective n-Points Problem)问题，它是在1981年首先由Fischler和Bolles[8]提出的。给定n(n≥3)个三维参考点和它们相应的二维图像坐标，PnP问题的目标就是获得摄像机的位置和姿态[9][10]。在过去的十几年里，针对不同数目的特征点，很多学者对PnP问题进行了大量的研究工作(从至少3个点，到一般化的n个点)。文献[11]、文献[12]等对P3P问题进行了系统的研究，文献[13]对P4P和P5P问题也进行了研究，文献[14]、[15]、[16]等对于一般化的PnP(n≥4)问题提出了一些线性方法。在文献[17]、[18]中，消影点和平行直线被用于解决视觉测量问题，但是这些方法会受到场景的限制，因为很多场景中不包含足够多的平行直线。利用场景约束，文献[19,20]利用一幅未标定的图像进行三维场景的重建。

在一些应用中，静止或者运动的被测目标点均位于特定高度的同一水平面上。在这种情况下，可以利用该平面约束，进行单应矩阵标定来解决视觉测量问题。文献[9]指出，单应矩阵表示两平面间的可逆齐次变换[21]。一旦该单应矩阵被标定，我们可以直接将一个平面上图像坐标映射到目标平面上的坐标。

为了对图像平面与视野平面之间的单应矩阵进行标定，我们通常将一个标定板放置在摄像机视野范围内。文献[22]利用一个特定的模板来标定摄像机外参数，但是标定精度有待于提高。文献[23]虽然获得了较高的标定精度，但是它需要复杂的实验设备来保证标定性能。根据标定板与其在图像平面上的点的对应关系，通过线性估计和非线性优化[24]，可以标定得到一个单应矩阵。为了保证标定精度，通常需要标定板足够大，最好能够覆盖整个摄像机视野范围。然而，在很多应用中，摄像机的视野范围远远大于标定板的大小。在这种情况下，由于缺乏整个视野范围内的标定数据，得到的单应矩阵仅仅在标定板放置的局部区域内标定精度高。而且，由于摄像机镜头的畸变，不同区域内，图像畸变情况不一样。通过以上分析，我们知道，如果我们只将标定板放在一个位置处标定得到一个单应矩阵，其在整个视野范围内的平均测量误差会比较大。

发明内容

本发明的目的是解决现有局部单应矩阵存在的上述不足，提供一种基于全局单应矩阵的单目视觉测量方法。

为了减小整个视野范围内的测量误差，本发明提出了将多个局部单应矩阵进行信息融合与优化得到全局单应矩阵的方法。首先，我们将标定板放置在视野范围内的不同位置，并标定得到不同的局部单应矩阵。然后，通过分析各局部单应矩阵之间的关系，并将其进行融合、优化得到全局单应矩阵。在整个视野范围内，本发明提出的全局单应矩阵比单一的局部单应矩阵具有更高的测量精度。另外，为了得到具有一定高度平面上点的测量结果，我们定义并标定了一个关联高度信息的单应矩阵，它可以将任意已知高度平面上的点的图像坐标转换到相应零平面上的点的图像坐标。在此基础上,再根据全局单应矩阵得到被测点在待测平面上的二维世界坐标(第三维世界坐标为平面的高度)。大量实验结果验证了本发明的有效性。

本发明提供的基于全局单应矩阵的单目视觉测量方法包括：

第1，全局单应矩阵的标定