[发明专利]利用单个球及渐近线的性质标定针孔摄像机的方法

说明书

本发明是利用单个球及渐近线的性质标定针孔摄像机的方法，其特征在于仅利用球元素。首先，分别从3幅图像中提取靶标图像边缘点的像素坐标，使用最小二乘法拟合获得球像方程。在获得球像方程的基础上，求解球像的渐近线。因为球像的渐近线就是圆环点的像关于球像的极线，根据配极原则，从而确定圆心的像，由圆心的像可以得到正交消失点，三幅图像提供六组正交消失点。最后，利用正交消失点对绝对二次曲线像的约束求解摄像机内参数。具体的步骤包括：拟合靶标投影方程，估计球像的渐近线，确定正交消失点，求解针孔摄像机的内参数。

技术领域

本发明属于计算机视觉领域，涉及一种利用空间中一个球及平行圆切线的性质求解抛物折反射摄像机内参数的方法。

背景技术

计算机视觉的中心任务就是对图像进行理解，而它的最终目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。这种能力将不仅使机器能感知包括形状、姿态、运动等在内的三维环境中物体的几何信息，而且能对它们进行描述、存储、识别与理解。摄像机标定就是确定从三维空间点到它的二维图像点之间的映射关系，它是许多计算机视觉应用必不可少的步骤。为了确定这一映射过程，需要建立摄像机的几何成像模型，几何模型的参数称为摄像机参数，摄像机参数可分为内参数和外参数两类。内参数描述成像系统的成像几何特性，外参数描述成像系统关于世界坐标系的方向和位置。摄像机标定可分为传统标定、自标定和基于几何实体的标定。无论哪种标定方法，都旨在建立二维图像与摄像机内参数之间的约束关系，特别是线性约束关系，这是目前摄像机标定所追求的目标，也是目前计算机视觉领域研究的热点之一。

针孔摄像机成像模型几何原理清晰，在视觉领域中有重要的应用。文献“Analgorithm for self-calibration from several views”，(R.Hartley,In Proc.IEEEConference on Computer Vision and Pattern Recognition,pages 908–912,June1994.)提出了一种针孔摄像机自标定方法，这类方法的优点是不需要使用标定块，缺点是必须获得图像之间的对应点。而在计算机视觉中，实现一个十分有效的寻找对应点的方法是很困难的。文献“Camera calibration by a single image of balls:From conics tothe absolute conic”，(H.Teramoto and G.Xu,In Proc.of 5th ACCV,2002,pp.499–506.)研究了在针孔摄像机下球像和绝对二次曲线的关系，通过最小化重投影误差非线性的标定内参数。而该方法需要一个好的初始化步骤，不然在最小化过程时会得到一个局部最小值。文献“Camera calibration from images of spheres”,(Hui Zhang and K.Kwan-Yee,IEEE Transactions on Pattern AnalysisMachine Intelligence.2007,29(3):499-502.)研究了球像的对偶和绝对二次曲线的像的关系，并将该关系应用于摄像机的标定。文献“Interpreting sphere images using the double-contact theorem”,(X.Ying,H.Zha,Springer Berlin Heidelberg,2006,3851(91):724-733.)介绍了双接触原理，利用双接触原理可以确定三个球像与绝对二次曲线的像的关系，使用这个关系建立了针孔摄像机内参数的线性约束，通过此线性约束即可获得针孔摄像机的内参数。