[发明专利]一种RGBD相机标定方法及系统

权利要求书

1.一种RGBD相机标定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取平面阵列组合图像，所述平面阵列组合图像包括深度图像、第一图像和第二图像，所述第一图像和所述第二图像由RGBD相机的不同摄像头拍摄，所述深度图像与所述第一图像来自同一摄像头；

对所述第一图像和所述深度图像进行第一内参处理，得到第一相机内参和第一变换参数，所述第一相机内参包括第一畸变参数和第一内部矩阵参数；

对所述第二图像进行第二内参处理，得到第二相机内参和第二变换参数，所述第二相机内参包括第二畸变参数和第二内部矩阵参数；

基于所述第一变换参数和所述第二变换参数进行外参处理，得到相机外参，所述相机外参包括外参的旋转矩阵和外参的平移向量；

对所述第一畸变参数、所述第一内部矩阵参数、所述第二畸变参数、所述第二内部矩阵参数、所述外参的旋转矩阵和所述外参的平移向量进行非线性优化，得到相机标定参数；

基于所述相机标定参数对所述RGBD相机进行标定。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像和所述深度图像进行第一内参处理，得到第一相机内参和第一变换参数，包括：

对所述第一图像进行特征点检测，得到第一特征点的像素坐标，第一特征点为平面阵列图案组合的各个阵列单元特征点在所述第一图像中的成像点；

根据所述第一特征点的像素坐标，从所述深度图像的相应像素坐标位置获取对应的第一特征点的深度值；

根据平面阵列图案组合内的各个平面阵列图案的实际阵元间隔，确定所述第一特征点在世界坐标系下的坐标，得到第一特征点的世界坐标，所述世界坐标系以平面阵列图案组合内的各个平面阵列图案所在平面为xoy平面建立的三维直角坐标系构建；

根据所述第一特征点的像素坐标、所述第一特征点的深度值和所述第一特征点的世界坐标建立第一线性方程组并求解，得到第一成像变换矩阵；

根据最小二乘算法由所述第一成像变换矩阵计算得到第一内部矩阵参数；

将所述第一成像变换矩阵进行矩阵分解，得到第一变换参数；

对所述第一内部矩阵参数、所述第一变换参数和预设的第一畸变参数进行非线性优化，得到优化后的第一内部矩阵参数、第一变换参数和第一畸变参数并输出。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第二图像进行第二内参处理，得到第二相机内参和第二变换参数，包括：

对所述第二图像进行特征点检测，得到第二特征点的像素坐标，第二特征点为平面阵列图案组合的各个阵列单元特征点在所述第二图像中的成像点；

根据平面阵列图案组合内的各个平面阵列图案的实际阵元间隔，确定所述第二特征点在世界坐标系下的坐标，得到第二特征点的世界坐标，所述世界坐标系以平面阵列图案组合内的各个平面阵列图案所在平面为xoy平面建立的三维直角坐标系构建；

基于所述第二特征点的像素坐标和所述第二特征点的世界坐标建立第二线性方程组并求解，得到所述各个平面阵列图案与所述第二图像之间的单应矩阵；

基于所述各个平面阵列图案与所述第二图像之间的单应矩阵建立系数矩阵，并对所述系数矩阵进行SVD分解，得到所述系数矩阵的最小的奇异值对应的右奇异向量；

基于所述右奇异向量，确定第二内部矩阵参数；

将所述单应矩阵进行矩阵分解，得到第二变换参数；

对所述第二内部矩阵参数、所述第二变换参数和预设的第二畸变参数进行非线性优化，得到优化后的第二内部矩阵参数、第二变换参数和第二畸变参数并输出。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一变换参数和所述第二变换参数进行外参处理，得到相机外参，包括：

根据所述第一变换参数和所述第二变换参数建立第三线性方程组并求解，得到外参的旋转矩阵；

基于所述外参的旋转矩阵、所述第一变换参数的平移向量和所述第二变换参数的平移向量得到外参的平移向量；

基于所述外参的旋转矩阵和所述外参的平移向量，得到相机外参。