[发明专利]一种基于彩色立体标定物的无人机标定方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于彩色立体标定物的无人机标定方法及系统，方法包括：将彩色棋盘格立体标定物放置到待拍摄场景内；采用无人机至少从3个不同的方位拍摄彩色棋盘格立体标定物的图像；根据拍摄的彩色棋盘格立体标定物的图像采用灭点理论线性求解出无人机摄像机内参数；根据无人机摄像机内参数采用坐标投影变换方法确定无人机摄像机的空间位置和图像几何约束关系。本发明采用了彩色棋盘格立体标定物来进行摄像机标定，易于准确测量、检测精度高、便于安放和通用性强；只需至少从3个不同的方位拍摄彩色棋盘格立体标定物的图像并结合灭点理论得到无人机摄像机内参数来完成摄像机内参数的标定，使用起来更方便。本发明可广泛应用于计算机视觉领域。

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，尤其是一种基于彩色立体标定物的无人机标定方法及系统。

背景技术

计算机视觉研究领域的最终目标是为了使计算机与人类一样具备感知三维环境的能力，在这个领域中，基于图像的三维重建过程一般是从二维图像还原到三维场景的逆过程，即通过计算机分析目标场景或物体在不同视角下的二维图像，还原出场景或物体的三维空间几何信息。三维重建在多种场景中有着广泛的应用并发挥着巨大的作用，比如珍贵历史文物和古建筑的还原展示、医学人体器官的三维重建、无人汽车自动驾驶等等，利用普通数码相机重建场景和物体具有简易、经济、高效等诸多优点，应用前景广泛，对人类社会的发展有着深远的意义。

无人机(Unmanned Aerial Vehicle)具有结构简单、尺寸小、重量轻、成本低、操作便捷、灵活机动等多种优势，能够替代有人航空器、地面车辆、高空作业人员执行多种任务，极大地扩展了作业区域，降低了作业风险，提高了作业效率。因此近年来，遥控固定翼、多旋翼、直升飞机等无人飞行器正在越来越多地被应用于航空测绘、航空影像中，以实现大面积的地形图、工程项目、建筑物等测绘建模过程。

作为计算机视觉领域的重要分支，无人机这类基于运动相机对场景和物体的三维重建方式一般通过一个基于欧拉几何结构重建线性算法框架，来进行三维空间点以及相机位置的计算，利用缩放正投影和透视投影，建立一个结合点、线、圆锥曲线特征的仿射相机，从而获取图像序列并估算出场景结构。而真实场景的稀疏点云可以利用运动中恢复结构SFM(Structure From Motion)原理从N-视角二维图像中获得并用来进行模型表面的重建，二维图像中富含表面纹理(Texture)、光照亮度(Shading)、物体轮廓(Silhouette)等三维重建需要的有用信息，利用物体轮廓可以得到初步的三维模型可视壳(Visual Hull)，可视壳的精度主要依赖于轮廓精度、视图数量、拍摄角度等多重因素。

无人机这类基于图像序列的场景三维重建方式主要依赖于图像特征和多视图几何约束的求解，相比传统的视觉方法，其算法计算量大、设备计算能力要求高、研究起步较晚。其中，图像特征和多视图几何约束的求解，包括确定拍摄序列图像中空间点和相机的位置，测量或标定出几何尺寸和比例约束，一直是决定重建精度的关键。

三维重建技术一般需要通过摄像机多角度拍摄目标物体的图像，如果固定摄像机与拍摄物体的距离，则可重建的空间范围非常有限。对于室外场景，若无法固定摄像机与拍摄目标物体的相对位置，则通常会手工选择一些现场有特色的建筑物局部等，提取其边缘、角点等特征点作为标志点或者参照物，再结合人工实际测量的尺寸等信息，提供尺度和比例约束，以解算仿射变换等公式的参数，来提高三维重建精度。由于标志点、参照物不确定，需要随时测绘，测量精度不易保证，且实际操作繁琐，存在很多不确定因素，如果要达到高精度三维重建，有必要设置标定物。若简单采用现有地面近景摄影勘查方法中的平面型黑白棋盘格标定物，则难以提供三维信息；若采用两个棋盘格标定平面的组合，则无法满足空间任意位置观察、标定的需求；而如果将黑白双色棋盘格在立方体的多个表面同时使用时，对拍摄者和照片使用者而言都存在一定的视觉识别困难和较大误差。