[发明专利]利用几何的对射变换求解折反射摄像机主点的方法

说明书

本发明涉及一种利用几何的对射变换求解折反射摄像机主点的方法，其特征在于此方法适用中心与非中心系统，减少自标定过程中对极几何估计参数，所述方法的具体步骤包括：首先，拍摄非中心折反射摄像机拍摄的空间中包含直线的1副图像，提取图像中已知的特征点的坐标；其次，利用Plucker‑Grassmann坐标表达该几何空间中直线元素；最后，利用对射变换下交比不变性线性确定摄像机主点。

技术领域

本发明属于计算机视觉标定领域，涉及一种利用几何空间中对射变换保持交比不变性求解折反射摄像机主点的方法。

背景技术

计算机视觉发展应用中，通过普通摄像机与曲面镜组合成一个摄像系统，称为折反射摄像机系统，通过折反射摄像机系统可以获得变形的全景图像，但是如果增加了成像视野，就会增加图像的变形那么这样的模型也是不太理想。为了运用全景摄像机，就涉及到对摄像机进行标定后矫正图像及还原图像三维信息。但标定模型中的中心折反射摄像机成像系统属于理想系统，现实生活中只存在非中心折反射系统。对于非中心折反射摄像机通常基于对极几何标定，对极几何标定非中心折反射摄像机属于非线性问题，其中探索更多合理的优化方法可以保证非线性标定结果更加精确，本文通过几何空间中的对射变换性质，确定出摄像机系统的主点，减少初始化非线性优化的参数。

中心折反射摄像机由一个反射镜面和一个普通摄像机组成，它的成像视野大，是全景视觉领域研究的热点之一。但是文献“Catadioptric Projective Geometry”，(GeyerC,Daniilidis K。Catadioptric Projective Geometry.International Journal ofComputer Vision,2001,45(3):223-243.)针对中心折反射摄像机提出了一个一般化的投影模型，该投影模型将中心折反射摄像机的成像过程等价成经过一个单位球的两步投影。文献“Epipolar Geometry for Central Catadioptric Cameras”，(Svoboda T,PajdlaT.Epipolar Geometry for Central Catadioptric Cameras[J]。International Journalof Computer Vision,2002,49(1):23-37.)对所有中心折反射摄像机提出极几何约束，并且通过非线性优化方法求解出摄像机的内参数与外参数。文献“Self-calibration for anon-central catadioptric camera with approximate epipolar geometry”，(Xiang Z,Dai X,Zhou Y,et al.Measurement Science&Technology,2014,25(8):085005.)研究了中心与非中心折反射摄像机的区别与联系，区别主要是成像的有效视点与折射光线不同，并且对于中心与非中心系统下的区别进行参数化。文献“Imaging of non-central nervoussystem primitive neuroectodermal tumours”，(Dick E A,Mchugh K,Kimber C,et al。diagnostic features and correlation with outcome.Clinical Radiology,2001,56(3):206.)提出了折反射摄像机成像过程中的误差分析，文中提出误差的不可控与必然性质，通过中心折反射摄像机得的摄像机标定结果显然存在较大的误差。文献“EpipolarGeometry for Central Catadioptric Cameras”，(Svoboda T,Pajdla T.EpipolarGeometry for Central Catadioptric Cameras.International Journal of ComputerVision,2002,49(1):23-37.)和文献“Self-calibration for a non-centralcatadioptric camera with approximate epipolar geometry”,(Xiang Z,Dai X,ZhouY,et al,Measurement Science&Technology,2014,25(8):085005.)中都涉及到单位圆系统简化折反射摄像机成像模型，在最终标定约束方程中均使用对极几何非线性的确定出摄像机内参数。文献“Mathematical Methods in Computer Vision”，(吴福超,北京:科学出版社,2011:80-100)中涉及到标定过程中摄像机参数共计13个，其中关键参数有摄像机外参数旋转矩阵与平移向量和摄像机内参数矩阵参数，如果在对极几何约束中的非线性方法确定最终结果，未知参数越多，导致最终结果越不精确。