[发明专利]一种高精度双目相机标定方法

说明书

本发明公开了一种高精度双目相机标定方法，该标定方法使用一对相机设备和圆形特征图像的标定板完成，首先提取标定板中控制点图像坐标进行相机初次标定；用获得的相机参数构建标定板正视图像，用数字图像相关法求取正视图像中控制点图像坐标，修正标定板中的图像坐标，再次进行相机标定；最后根据相机间固定位置关系建立双目相机总体优化模型，对相机参数进行优化。按照本发明的标定方法，精确地获得了标定板中控制点坐标，精简了立体相机标定参数的优化模型，能够得到高精度的标定结果。

技术领域

本发明属于机器视觉标定技术领域，涉及一种基于圆形标定板和图像处理技术的双目相机标定方法。

背景技术

在使用圆形标定板进行的双目相机标定工作中，控制点位置的提取精度以及优化目标函数的选取会对标定精度造成重要影响。并且在相机拍摄标定板图像时，由于相机成像平面与标定板平面通常不是保持平行的空间关系，圆形图案在成像过程中会受到透视变换的影响而发生变形。

相机标定是根据相机成像非线性畸变模型，利用张氏相机标定法标定出左右相机的内外参数。其中，相机非线性畸变模型分为两步：首先，理想状况下相机的成像模型为：

其中：s为一个比例系数；[u，v，1]^T为点D在图像坐标系下的齐次坐标，[X_w，Y_w，Z_w，1]^T为点D 在世界坐标系下的齐次坐标，R和t分别为从世界坐标系到摄像机坐标系的旋转矩阵和平移向量，统称为相机的外部参数；A为摄像机内参数矩阵，通常被称为相机的内部参数。

令

由上式可以直接得到图形像素点坐标表达式为：

然而由于相机制造缺陷，相机在成像过程中会发生畸变，所以在上式中加入畸变补偿值 (这里的畸变加上上文的成像模型即为相机成像非线性畸变模型)δ_x和δ_y，令其表达式如下(非线性畸变)：

其中双目相机之间的位置关系为：R_r2l＝R_lR_r^-1

t_r2l＝t_l-R_lR_r^-1t_r

双目标定工作机求解出上述表达式中所有参数(即非线性畸变模型涉及到的所有参数)：分别为左相机内参矩阵A_l，右相机内参矩阵A_r，左右相机的外部参数矩阵R_l，T_l，R_r，T_r，相机间固定相对位置关系R_r2l和t_r2l以及畸变参数k₁^l，k₂^l，k₃^l，p₁^l，p₂^l，k₁^r，k₂^r，k₃^r，p₁^r，p₂^r。通过获取标定板中的控制点图像坐标[u，v，1]^T以及标定板已知的世界坐标[X_w，Y_w，Z_w，1]^T，带入上述公式，计算所有参数，这些求解工作就是相机标定。