[发明专利]基于共线特征点的摄像机畸变快速校正方法

摘要

本发明属于测量技术领域，将提供一种基于未知坐标共线特征点的摄像机畸变标定方法和基于预计算模板的畸变校正快速实现方法。根据直线透视投影不变性，以计算理想图像坐标到拟合直线距离和最小为目标，在未知摄像机的内外参数和特征点的世界坐标条件下，通过非线性优化函数估计镜头的畸变系数。由摄像机畸变系数，预计算理想图像坐标对应的畸变坐标，并存入模板矩阵，在图像畸变校正过程中直接查找模板矩阵读取理想图像坐标对应的畸变坐标，通过线性插值得到理想图像像素点的灰度值，从而完成图像畸变的快速校正。本发明提出的畸变系数标定方法成本低，算法简单，容易实现。提出的畸变校正快速实现方法计算量小，速度快。

主权项

1、一种基于未知坐标共线特征点的摄像机畸变标定方法，其特征在于，1.1、设定靶标[1]。靶标为一个二维平面，在靶标平面上布置成矩阵排列的黑色矩形，数量为4～100个，矩形的长和宽在3～50mm范围内。选取靶面上黑色矩形的顶点作为特征点，特征点的数量为16～400个。要求靶标平面上至少有一条直线，该直线包括3个或者3个以上共线特征点存在，特征点的坐标未知；1.2、在摄像机的有效视场范围，自由放置靶标至少1个位置，每放置一个位置，拍摄一幅图像，称为畸变标定图像，靶标上所有特征点应包括在拍摄图像内，拍摄的所有靶标图像叠加在一起，尽量使叠加靶标图像充满整幅图像；1.3、提取所有畸变标定图像的特征点的实际图像坐标，将具有至少3个共线特征点标记为同组特征点；1.4、利用同组特征点在畸变标定图像中应该共线的特性，建立以计算理想图像坐标到拟合直线的距离和最小为目标的优化函数，通过非线性优化方法估计摄像机畸变系数k；1.5、保存畸变系数k到系统参数文件，以备畸变校正实现调用；