[发明专利]一种双目相机的调校方法和装置

权利要求书

1.一种双目相机的调校方法，其特征在于，包括以下步骤：

S2：对在相距特定距离(s)的两点分别拍摄的图集1和图集2，分别提取特征点；

S3：分别拟合特征点的高斯分布参数，并提取期望值作为理论视差；

S4：筛选公共特征点，并分别计算公共特征点的第一理论距离(Z1)和第二理论距离(Z2)；

S5：对公共特征点的理论距离差(△＝Z1-Z2)进行高斯拟合，并提取方差(σ²)作为评价指标；

S6：判断评价指标是否小于阈值：若是，结束调校；若否，继续下面的步骤；

S7：调整双目相机的姿态参数(R、T)，然后回到步骤S3。

2.如权利要求1所述的双目相机的调校方法，其特征在于，在步骤S2之前还包括步骤S1：在相距特定距离(s)的两点分别拍摄图集1和图集2，其包括以下步骤：

S11、在双目相机静止状态下，拍摄当前场景图特定帧数，标记为图集1；

S12、在相同场景下，相机沿固定方向移动特定距离(s)后，再次拍摄静止状态下的场景特定帧数，标记为图集2。

3.如权利要求1所述的双目相机的调校方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：

S31、对图集1的每一帧图像，计算每一个特征点的视差值；

S32、对每一个特征点，对特定帧数图像中的视差值进行统计分析，得到高斯拟合模型；

S33、取上述高斯拟合模型的期望值(d)作为此特征点的理论视差值；

S34、对图集1中的每一个特征点都重复上述过程，则得到图集1中的全部特征点的理论视差值；

S35、针对图集2重复步骤S31～S34，得到图集2的全部特征点的理论视差值。

4.如权利要求1所述的双目相机的调校方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：

S41、在图集1和图集2内，挑选在两个图集内都存在的公共特征点；

S42、对图集1中每一个挑选出的公共特征点，根据其理论视差值计算第一理论距离(Z1)；

S43、对图集2中每一个挑选出的公共特征点，根据其理论视差值计算第二理论距离(Z2)。

5.如权利要求1所述的双目相机的调校方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：

S51：对于每一个挑选出的公共特征点，根据该点第一理论距离(Z1_i)和第二理论距离(Z2_i)，计算该点的距离差(Δ_i＝Z1_i-Z2_i)；

S52：对所有挑选出的公共特征点的距离差(Δ_i)进行高斯拟合，得到高斯分布，期望值(Δ_c)等于特定距离(s)，提取方差(σ²)作为评价指标。

6.一种存储设备，其特征在于，其中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行以下步骤：

S2：对在相距特定距离(s)的两点分别拍摄的图集1和图集2，分别提取特征点；

S3：分别拟合特征点的高斯分布参数，并提取期望值作为理论视差；

S4：筛选公共特征点，并分别计算公共特征点的第一理论距离(Z1)和第二理论距离(Z2)；

S5：对公共特征点的理论距离差(△＝Z1-Z2)进行高斯拟合，并提取方差(σ²)作为评价指标；

S6：判断评价指标是否小于阈值：若是，结束调校；若否，继续下面的步骤；

S7：调整双目相机的姿态参数(R、T)，然后回到步骤S3。

7.一种带有双目立体相机的汽车，其特征在于，具有：

处理器，适于实现各指令；以及

存储设备，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行以下步骤：

S2：对在相距特定距离(s)的两点分别拍摄的图集1和图集2，分别提取特征点；

S3：分别拟合特征点的高斯分布参数，并提取期望值作为理论视差；

S4：筛选公共特征点，并分别计算公共特征点的第一理论距离(Z1)和第二理论距离(Z2)；

S5：对公共特征点的理论距离差(△＝Z1-Z2)进行高斯拟合，并提取方差(σ²)作为评价指标；

S6：判断评价指标是否小于阈值：若是，结束调校；若否，继续下面的步骤；

S7：调整双目相机的姿态参数(R、T)，然后回到步骤S3。