[发明专利]一种摄像机分步自标定方法

摘要

本发明提供一种摄像机分步自标定方法，包括：第1阶段，对同一场景拍摄两张在不同焦距下的图像，对图像进行特征提取和匹配并剔除误匹配点，利用匹配点对求解摄像机的主点坐标；第2阶段，从不同角度对同一场景进行拍摄获得三幅可供匹配的图像，对图像进行特征提取和匹配并剔除误匹配点，然后基于Kruppa方程，将已获得的主点坐标代入方程实现倾斜因子以及摄像机在成像平面u、v轴方向上的尺度因子三个参数的求解。通过本发明的方法，摄像机的主点坐标的标定精度较高，并减小了Kruppa方程系数矩阵规模，降低了求解运算量，具有实时性。该方法适用于视觉系统的摄像机标定，可在三维测量、三维重建、机器导航以及增强现实等领域使用。

主权项

一种摄像机分步自标定方法，所述摄像机采取的成像模型矩阵为： K = f u s u 0 0 f v v 0 0 0 1 , 其中，(u0，v0)是摄像机主点坐标，s是倾斜因子，fu、fv分别为摄像机在成像平面u轴、v轴方向上的尺度因子；其特征在于，所述方法分为2个阶段进行：第1阶段，标定摄像机的主点坐标(u0，v0)；第2阶段，结合第1阶段获得的主点坐标，标定摄像机其他三个参数，即倾斜因子s以及摄像机在成像平面u轴、v轴方向上的尺度因子fu、fv；其中在第1阶段中，通过调节摄像机的焦距，同时保持摄像机的位姿状态不变，对同一场景拍摄两张在不同焦距下的图像，对图像进行特征提取和匹配，并剔除误匹配点，最后利用匹配点对求解摄像机的主点坐标；在第2阶段中，控制摄像机的内参数不变，从不同角度对同一场景进行拍摄获得三幅的可供匹配的图像，对图像进行特征提取和匹配，并剔除误匹配点，然后基于Kruppa方程，确定Kruppa方程的比例因子初始值并利用遗传算法对其进行优化，通过优化后的比例因子以及第1阶段获得的主点坐标代入Kruppa方程实现摄像机其他三个参数的求解。