[发明专利]一种优化特征提取的系统标定方法、系统、装置和介质

说明书

本申请涉及一种优化特征提取的系统标定方法、系统、装置和介质，该方法包括：通过提取原始图像中标定板的特征点进行系统标定，得到相机外参；重复执行预设迭代计算，直到满足预设终止条件，完成系统标定；预设迭代计算包括：根据针孔相机模型和得到的相机外参，计算得到转换矩阵，并将原始图像转换为包含标定板的正视图；提取正视图中标定板的特征点，根据转换矩阵，将特征点的像素坐标反投影至原始图像，得到反投影后特征点的像素坐标进行系统标定，得到相机外参，通过本申请，解决了由于图像因素导致系统标定准确率低的问题，提高了标定板特征点提取的精度，降低了由畸变和透视反投影引入的特征点提取误差对系统标定最终结果产生的影响。

技术领域

本申请涉及计算机视觉领域，特别是涉及一种优化特征提取的系统标定方法、系统、装置和介质。

背景技术

目前系统标定通常的做法是直接在原图中，通过标定板识别和特征提取算法获得图像上标定板的特征点，利用其已知的物理尺寸求得图像点到物理点的映射关系，并结合已知的相机内参和畸变参数，利用针孔相机模型求得标定板坐标系与相机坐标系的旋转平移关系。但由于在一张存在畸变且非正视(存在透视变换)的标定板图案中提取特征点会无法避免地引入误差，且在畸变和透视变换未知的情况下，该误差通常无法通过改进特征点提取算法消除，其最终会在系统标定计算过程中产生误差。

目前针对相关技术中由于图像因素导致系统标定准确率低的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种优化特征提取的系统标定方法、系统、装置和介质，以至少解决相关技术中由于图像因素导致系统标定准确率低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种优化特征提取的系统标定方法，所述方法包括：

提取原始图像中标定板的特征点，得到所述特征点的像素坐标，根据相机内参和畸变参数进行系统标定，得到相机外参；

重复执行预设迭代计算，直到满足预设终止条件，完成系统标定；

所述预设迭代计算包括：

根据针孔相机模型和得到的相机外参，计算得到转换矩阵，并将所述原始图像转换为包含所述标定板的正视图；

提取所述正视图中标定板的特征点，根据所述转换矩阵，将所述特征点的像素坐标反投影至所述原始图像，得到反投影后所述特征点的像素坐标，根据所述相机内参和所述畸变参数进行系统标定，得到相机外参。

在其中一些实施例中，根据针孔相机模型和得到的相机外参，计算得到转换矩阵，并将所述原始图像转换为包含所述标定板的正视图包括：

根据针孔相机模型和得到的相机外参，计算得到转换矩阵；

根据所述转换矩阵和平移缩放矩阵，将所述原始图像转换为包含完整的所述标定板的正视图，其中，所述正视图中标定板的特征点尺寸与所述原始图像中的特征点尺寸保持相对一致。

在其中一些实施例中，重复执行预设迭代计算，直到满足预设终止条件，完成系统标定包括：

重复执行预设迭代计算，获取相邻两次预设迭代计算的所述反投影至原始图像后特征点的像素坐标；

根据所述相邻两次的特征点的像素坐标，以及已知的所述特征点的标定板物理坐标，计算得到相邻差异度；

若所述相邻差异度小于第一阈值，则终止所述预设迭代计算，完成系统标定。

在其中一些实施例中，根据所述相邻两次的特征点的像素坐标，以及已知的所述特征点的标定板物理坐标，计算得到相邻差异度包括：

根据所述相邻两次的特征点的像素坐标、所述相机内参、所述畸变参数和两个对应的相机外参分别进行反投影，得到所述相邻两次的特征点的计算标定板物理坐标；