[发明专利]一种基于平面靶标组合的大视场相机标定方法

权利要求书

1.一种基于平面靶标组合的大视场相机标定方法，其特征在于，包括：

在改变视场中放置的各个靶标的位置和角度后，获取标定图像；

利用各个靶标平面相对于相机成像平面的单应性变换矩阵，对各个靶标平面相对于基准靶标平面进行单应性变换，得到各个靶标的虚拟特征点坐标，其中，基准靶标所在平面为所述基准靶标平面，每一个靶标对应一个靶标平面；

利用所述虚拟特征点坐标构造虚拟靶标，并在修正各个靶标上的特征点的重投影误差后，获取相机标定参数；

所述利用各个靶标平面相对于相机成像平面的单应性变换矩阵，对各个靶标平面相对于基准靶标平面进行单应性变换，得到各个靶标的虚拟特征点坐标，包括：

选取所述视场中放置的第一靶标作为基准靶标，所述第一靶标所在平面为所述基准靶标平面；

获得所述第一靶标之外所有靶标的特征点在基准靶标平面的虚拟特征点坐标；

所述获得所述第一靶标之外所有靶标的特征点在基准靶标平面的虚拟特征点坐标，包括：

确定第一单应性矩阵和第二单应性矩阵，所述第一单应性矩阵表示基准靶标平面到所述相机成像平面的变换，所述第二单应性矩阵表示其它靶标平面到所述相机成像平面的变换，所述其它靶标包括：所述视场中放置的除了基准靶标之外的靶标；

利用所述第一单应性矩阵和所述第二单应性矩阵，将所述其它靶标的特征点进行坐标转换，映射至所述基准靶标平面的坐标系，以便于通过平面靶标组合构造大型靶标，其中包括：

根据相机成像的线性模型得到：

进一步根据(2)和(3)得到映射关系，其中，p_1k、p_jk分别为位于基准靶标与靶标j的第k个特征点，表示与p_1k、p_jk对应齐次坐标；q_1k、q_jk分别为p_1k、p_jk所对应的图像点，表示对应齐次坐标，特征点p_jk在基准靶标平面的投影点p′_jk作为p_jk通过单应性变换在基准靶标平面形成的虚拟特征点，表示对应齐次坐标，A为相机内参，各个靶标均处在自身坐标系下Z＝0的平面上；s₁为比例因子；r₁₁、r₁₂与t₁分别为基准靶标坐标系到相机坐标系的旋转矩阵列向量与平移向量；s_j、r_j1、r_j2、t_j分别为靶标j坐标系到相机坐标系的旋转矩阵列向量与平移向量；

所述映射关系表示为：

表示最终求取的虚拟特征点，H₁为描述基准靶标平面到相机成像平面变换的单应性矩阵，H_j为描述其他靶标平面到图像平面变换的单应性矩阵；则为描述其他靶标平面到基准靶标平面变换的单应性矩阵，其中，取基准靶标坐标系为世界坐标系，通过单应性矩阵T_j将其它靶标的特征点进行坐标转换，统一至世界坐标系下。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在改变视场中放置的各个靶标的位置和角度后，获取标定图像，包括：

在每一个变动周期中，分别改变一次所述视场中放置的各个靶标的位置和角度，并获取标定图像，重复n次变动周期，得到n幅标定图像，其中，在变动周期开始前，所述视场中的各个靶标为自由放置，n为正整数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，n≥10。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在修正各个靶标上的特征点的重投影误差后，获取相机标定参数，包括：

获取左相机内外参数集合和右相机内外参数集合，其中，左相机内外参数集合，包括：左相机内参矩阵，左相机第一阶和第二阶径向畸变系数，左相机第一阶和第二阶切向畸变系数，左相机外参矩阵，右相机内外参数集合，包括：右相机内参矩阵，右相机第一阶和第二阶径向畸变系数，右相机第一阶和第二阶切向畸变系数，右相机外参矩阵，所有的畸变系数的初始值为0；

利用所述左相机内外参数集合和所述右相机内外参数集合，获取左右相机的相对位置；

通过LM算法对相机参数进行优化，得到优化后的左相机内外参数集合、右相机内外参数集合和左右相机的相对位置。