[发明专利]双目立体视觉摄像机标定参数的整体优化方法有效
申请号: | 201410427812.4 | 申请日: | 2014-08-27 |
公开(公告)号: | CN104182982B | 公开(公告)日: | 2017-02-15 |
发明(设计)人: | 贾振元;刘巍;王亮;杨景豪;刘阳;王灵丽;张弛 | 申请(专利权)人: | 大连理工大学 |
主分类号: | G06T7/80 | 分类号: | G06T7/80 |
代理公司: | 大连理工大学专利中心21200 | 代理人: | 关慧贞,梅洪玉 |
地址: | 116024 辽*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明公开了一种双目立体视觉摄像机标定参数的整体优化方法,是一种通过迭代极小化重投影像点与理想像点偏差来优化双目视觉摄像机参数的方法其针对双目立体视觉测量系统,利用两台摄像机同时拍摄二维棋盘格标定板的图像,提出了一种将所有参数进行整体优化的优化方法;视标定板上所有特征点为共面特征点,以位于标定板左上角的特征点为原点建立标定板坐标系,标定板上所有特征点在标定板坐标系下已知,通过坐标变换分别得到标定板坐标系同左右摄像机坐标系的旋转矩阵和平移向量,再通过迭代极小化重投影像点与理想像点偏差来优化双目视觉摄像机参数。 | ||
搜索关键词: | 双目 立体 视觉 摄像机 标定 参数 整体 优化 方法 | ||
【主权项】:
一种双目立体视觉摄像机标定参数的整体优化方法,是一种通过迭代极小化重投影像点与理想像点偏差来优化双目视觉摄像机参数的方法,通过迭代极小化重投影像点与理想像点偏差来优化双目视觉摄像机参数,利用双目摄像机同时拍摄二维棋盘格标定板,根据标定板和摄像机的坐标对应关系分别得到左、右摄像机坐标系和标定板坐标系的旋转矩阵及平移向量,再通过迭代极小化重投影像点与理想像点偏差来优化双目视觉摄像机参数;其特征在于如下步骤:步骤1:拍摄棋盘格标定板并建立标定板坐标系利用两台摄像机同时拍摄棋盘格标定板,得到两张标定板图像;将标定板上所有特征点视为共面特征点,以左上角的特征点为坐标原点,以标定板平面为XOY平面,建立空间立体坐标系,称为标定板坐标系;由于标定板方格实际尺寸已知,所以各个特征点在标定板坐标系下的X向坐标和Y向坐标已知,Z向坐标均为0;步骤2:建立两摄像机坐标系与标定板坐标系之间的外参数估计模型利用初始摄像机参数以及上一步骤中得到的两张标定板图像重建出标定板上特征点在世界坐标系下的三维坐标,将世界坐标系与双目摄像机其中一个摄像机坐标系重合,重建的三维坐标视作该选定摄像机坐标系下的三维坐标;利用初始外参数得到重建点在另一摄像机下的三维坐标,得到了同一组特征点在左摄像机坐标系、右摄像机坐标系和标定板坐标系下的坐标;利用部分特征点来求取标定板坐标系到左摄像机坐标系的旋转矩阵RL和平移向量tL,标定板坐标系到右摄像机坐标系的旋转矩阵RR和平移向量tR;选取至少三个不共线的特征点,假设选取的特征点在标定板坐标系和摄像机坐标系中对应的点集为{(P1,P1′),(P2,P′2),...,(Pn,P′n)},其中Pi为特征点在标定板坐标系坐标,Pi′为特征点在摄像机坐标系坐标,i=1,2,3…n,求取摄像机坐标系与标定板坐标系旋转矩阵R0和平移向量t0,点集中对应空间点的关系为Pi′=R0Pi+t0,建立如下模型估计参数(R0,t0);f(R0,t0)=Σi=1n||R0Pi+t0-Pi′||---(1)]]>步骤3:求取摄像机坐标系与标定板坐标系旋转矩阵R0和平移向量t0首先求取点集质心所在坐标,具体计算为:P‾=1nΣi=1nPiP‾′=1nΣi=1nPi′---(2)]]>其中为各特征点各轴分量的均值,Pi为特征点在标定板坐标系坐标,Pi′为特征点在摄像机坐标系坐标,i=1,2,3…n;将点集质心移动至坐标系原点处,平移后的空间点为:P~i=Pi-P‾P~i′=Pi′-P‾′---(3)]]>其中为在标定板坐标系下质心移至坐标原点后的特征点坐标,为在摄像机坐标系下质心移至坐标原点后的特征点坐标;由公式(1)(2)(3),得到目标函数简化为只估计旋转矩阵,具体形式如下:f(R0)=Σi=1n||R0P~i-P~i′||---(4)]]>得到旋转矩阵之后,利用质心坐标的求出平移向量如下:t0=P‾′-R0P‾---(5)]]>步骤4:建立优化模型优化标定参数利用摄像机的内部参数、摄像机坐标系与标定板坐标系的旋转矩阵和平移向量求解标定板上除上一步骤选取的特征点之外的所有特征点重投影坐标具体算法如下:u^=(fxr11+u0r31)XW+(fxr12+u0r32)YW+(fxr13+u0r33)ZW+fxt1+u0t3r31XW+r32YW+r33ZW+t3v^=(fyr21+v0r31)XW+(fyr22+v0r32)YW+(fyr23+v0r33)ZW+fyt2+v0t3r31XW+r32YW+r33ZW+t3---(6)]]>其中,rij为旋转矩阵R的第i行、第j列上的元素,平移向量t=(t1,t2,t3)T,fx为摄像机横向尺度因子,fy为摄像机纵向尺度因子,u0为主点在像素坐标系下的横坐标,v0为主点在像素坐标系下的纵坐标,(XW,YW,ZW)为特征点在世界坐标系下的坐标;根据已知畸变系数,将实际拍摄获得的像点坐标(u′i,v′i)校正为相应的理想像点坐标(ui,vi);建立优化模型通过迭代极小化重投影像点坐标和理想像点坐标的偏差,目标优化函数为:min(Σi=1m((ui-u^i)2+(vi-v^i)2))---(7)]]>采用LM非线性优化算法,将Hessian阵变为两台的对称正定阵,进行求解,当偏差最小时对应的参数即为优化后的双目立体视觉系统摄像机参数。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于大连理工大学,未经大连理工大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201410427812.4/,转载请声明来源钻瓜专利网。