[发明专利]一种鱼眼镜头的快速标定方法

说明书

技术领域

本发明涉及摄像机技术领域，具体涉及一种鱼眼镜头的快速标定方法。

背景技术

随着摄像机技术的不断发展，特别是摄像机的分辨率不断提高，鱼眼摄像机在全景图像、机器人视觉、虚拟现实以及视频监控等领域有了广泛的应用。鱼眼摄像机的视场范围是超大的，最大的已经达到220度。但是，超大的视场范围也带来了严重的图像畸变，图像边缘部分畸变更加严重，直接影响图像的辨别和视觉的感受。此时需要对鱼眼镜头的参数进行标定，以得到校正后的图像。

当前已有了一些鱼眼镜头模型参数标定的方法。鱼眼镜头的图像成像视场范围比较大，若是直接使用一张大的标定板完全覆盖鱼眼图像，由于鱼眼图像边缘畸变更加严重，这导致标定板在鱼眼图像边缘的点很难检测出来，从而达不到标定效果。因此，标定板需要摆放多个位置才能覆盖鱼眼镜头的视场范围，操作起来相对复杂。

发明内容

有鉴于此，为了解决现有技术中的上述问题，本发明提出一种鱼眼镜头的快速标定方法。

本发明通过以下技术手段解决上述问题：

一种鱼眼镜头的快速标定方法，包括如下步骤：

(1)、使用鱼眼摄像头采集图像，把棋盘格标定板放置在鱼眼摄像头前，使得4个小棋盘格尽量接近鱼眼成像的边缘位置，然后抓拍一张图像I用于标定；

(2)、在图像I中检测中心棋盘格，使用Levenberg-Marquardt算法估算出畸变参数D'和鱼眼镜头内参M'，并且估算出棋盘格的姿态，此时的畸变参数D'和内参M'都是相对比较粗糙的；棋盘格的姿态使用矩阵K＝[R T]表示，其中R为旋转矩阵，T为平移矩阵；

(3)、使用中心棋盘格的姿态矩阵K将鱼眼图像I投到中心棋盘格平面上，得到投影图像P；在图像P中检测周边四个小棋盘格；将四个小棋盘格的点反投影到鱼眼图像I中，将这些点与中心棋盘格的点共同参与LM算法计算；

(4)、以畸变参数D'、镜头内参M'以及中心棋盘格的姿态矩阵K为Levenberg-Marquardt算法的初始搜索值，把中心棋盘格和边缘棋盘格加入校正计算，得到比较准确的鱼眼镜头内参M和畸变参数D。

进一步地，于步骤(1)之前还包括制作棋盘格标定板的步骤，棋盘格标定板中央是一个大棋盘格，其上、下、左、右分别是小棋盘格。

进一步地，于步骤(4)中使用多项式展开式表示鱼眼镜头的畸变模型，可拟合出所有的畸变模型；以9次多项式来表示畸变模型，其中D＝[d₀,d₁,d₂,d₃,d₄,d₅]是畸变参数；θ是针孔成像中的入射角度，畸变模型如下公式所示：

d＝d₀+d₁·θ+d₂·θ³+d₃·θ⁵+d₄·θ⁷+d₅·θ⁹；

在标定过程中需要使用到Levenberg-Marquardt算法，必然会用到参数的偏导形式；所有畸变参数的偏导公式如下：

进一步地，针孔成像中的入射角度θ取值范围是

进一步地，于步骤(4)中鱼眼镜头的内参M使用常规的镜头内参，如下公式所示：

其中，f_x表示x方向的焦距；f_y表示y方向的焦距；c_x表示鱼眼成像x轴的图像中心点；c_y表示鱼眼成像y轴的图像中心点。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

本发明提出的一种鱼眼镜头的快速标定方法，设计了一种新的棋盘格标定板，使用多项式展开形式来表示鱼眼镜头畸变模型，只需要摆一次棋盘格标定板并抓拍一张图像，就可以准确的将鱼眼镜头的内参及其畸变模型标定出来，达到快速标定的目的。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明棋盘格样式的示意图；

图2是本发明鱼眼镜头的快速标定方法的流程图；

图3是本发明用于标定的原图像I；

图4是本发明原图像I的投影图像P；