[发明专利]一种相机镜头畸变参数估计装置及方法

权利要求书

1.一种相机镜头畸变参数估计装置，其特征在于，包括：

棋盘格、光源、图像采集模块、畸变校正模块和参数估计模块；

所述光源发出光照射所述棋盘格，经过棋盘格后的光传递至大批量生产的相机镜头中随机选择的样本镜头，使用图像采集模块获取棋盘格的近距离成像；

畸变校正模块将采集到的像进行角点提取，包括：1）进行深度神经网络训练；

1.1）构建网络训练数据集，随机选择多个样本镜头分别对所述棋盘格进行成像，获取图片后对所述多个样本的图片中的角点进行精确标注，并记录角点位置；

1.2）统计畸变图中相邻标注点的间距，并求出最小标注点间距，若最小间距值大于256个像素，则选用256作为裁减图像窗口，否则使用最小间距值的0.75倍作为裁减窗口w；

1.3）在样本畸变图片中初始化一个随机位置，以初始位置为裁减窗口w×w中心，滑动窗口将图像分割，若窗口内有X型角点，则根据初始化位置更新标注点输出；若窗口内没有标注点，则对应输出无效坐标(256, 256)；该步骤至少执行1次；

1.4）若裁减窗口w小于256，则对样本集的右下方添加黑边，将样本集尺寸扩展为256×256；

2）使用训练好的深度神经网络对采集到的像进行角点提取；

2.1）对图像进行分割预处理，根据拍摄图像距离设定图像裁剪尺寸，尺寸设定的依据包括图像中最小方格边长的像素长度，裁剪尺寸小于所述最小方格边长的像素长度，大于等于256×256，裁剪尺寸不足256×256的情况下，添加空白区域扩充到256×256尺寸；

2.2）裁剪出第一个窗口后，送入网络进行识别，若识别结果为有效的X型角点输出，则根据裁剪窗口对应图像位置记录该X型角点，然后以裁剪窗口宽移动窗口到下一个裁剪位置；

2.3）若网络输出不是有效X型角点，则窗口的移动宽度为窗口宽度的0.5到0.75之间，以使得X型角点出现两个窗口边缘时被有效检测出；

2.4）窗口移动到图像的宽度后，若依旧未能检测到X型角点，则从第一个窗口位置开始，检测窗口在图像高度方向上移动1/2~3/4的窗口高度距离，若第一行中检测到有效X型角点，则窗口向下移动窗口的高度距离；

2.5）重复2.2）~2.4）直到整个图像都被网络检测过后，即可获取所有X型角点的坐标值；

利用自身设定公式

，

计算并记录镜头的内部参数和畸变参数，并将计算得到的镜头的内部参数和畸变参数传递至参数估计模块，其中，A为相机内部参数矩阵，其中s为缩放因子，u, v表示图像坐标系中的一点(u, v)的坐标，R为相机的旋转矩阵，T为相机的平移矩阵，x, y, z为空间中一点(x, y, z)的坐标，x_d, y_d为畸变图像上一点(x_d, y_d)的坐标，r²=x²+y²，为距离图像主点的半径，k₁ ,k₂, k₃分别是径向畸变的三个参数，p₁, p₂是切向畸变系数；参数估计模块将计算得到的镜头的内部参数和畸变参数进行最优化估计，进而得到批量镜头的估计参数。