[发明专利]车载鱼眼摄像头自标定的方法

摘要

本发明提出了一种车载鱼眼摄像头自标定的方法，用于解决现有基于图像序列的自标定方法中存在的标定精度较低、应用范围小的技术问题，包括如下步骤：(1)利用车载鱼眼摄像头拍摄车沿直线行驶的路面视频；(2)提取特征点，并选取不在同一直线上的特征点；(3)跟踪所选取的特征点；(4)建立拟合模型，确定摄像头参数初始值，利用特征点满足的共线约束方程，建立特征点关系行列式；(5)优化关于摄像头参数的非线性方程组(6)判断标定结果是否合理，若合理，车载鱼眼摄像头自标定结束，否则，执行步骤(2)。本发明具有标定结果精度高、应用范围广的特点，可用于确定车载鱼眼摄像头几何模型参数。

主权项

1.一种车载鱼眼摄像头自标定的方法，包括如下步骤：(1)利用车载鱼眼摄像头对车沿直线行驶的路面进行拍摄，得到和车身距离等长的路面鱼眼视频；(2)提取得到的鱼眼视频第一帧中路面的特征点，并对特征点的位置和数量进行控制，使所选取的特征点不在同一条直线上；(3)跟踪选取的第一帧中路面的特征点，获取同一特征点在不同帧中的坐标信息；(4)建立鱼眼摄像头拟合模型：其中，在等距投影模型下θ_d＝θ，在等立体角模型下在正交投影模型下θ_d＝sin(θ)，在体视投影模型下θ为入射光线和鱼眼摄像头光轴之间的夹角，r_d为得到的畸变图像的特征点到主点坐标的距离，r_u为得到的畸变校正后图像对应的特征点到主点坐标的距离，k₁、k₂、k₃、k₄和k₅为车载鱼眼摄像头畸变系数D的五个不同位置系数，即D＝(k₁,k₂,k₃,k₄,k₅)；(5)利用步骤(3)获取的同一特征点在不同帧中的坐标信息，求取车载鱼眼摄像头焦距的初始值，按如下步骤实现：5a)将步骤(3)获取的同一特征点在不同帧中的坐标信息，带入行列式其中，J是位于同一条直线上的三个特征点坐标信息满足的关系行列式；u₁、u₂和u₃分别为不同帧中以图像左上角坐标为坐标原点时的横坐标；v₁、v₂和v₃分别为对应各帧中以图像左上角坐标为坐标原点时的纵坐标；u₀和v₀分别为得到的鱼眼视频中，每一帧图像的主点坐标；s(θ_d1)、s(θ_d2)和s(θ_d3)分别为步骤(4)得到的鱼眼摄像头拟合模型在三幅不同鱼眼图像中的值，和f_x和f_y分别为焦距在x轴和y轴方向的分量；5b)对带入的行列式J中的s(θ_d1)、s(θ_d2)和s(θ_d3)的后四位系数均置0，得到鱼眼摄像头单参数除法模型：5c)对得到的鱼眼摄像头单参数除法模型与模型进行拟合，其中r_d＝fθ_d为鱼眼摄像头等距投影模型，表示畸变图像的特征点到主点坐标的距离，r_u＝ftanθ_d表示畸变校正后图像对应的特征点到主点坐标的距离，拟合后得到畸变系数D的初始值D'＝(k₁',0,0,0,0)；5d)将得到的畸变系数的初始值D'带入s(θ_d1)、s(θ_d2)和s(θ_d3)中，得到和5e)将得到的和带入行列式J中，得到5f)利用得到的行列式J'，假设fx＝fy＝f，求取车载鱼眼摄像头焦距f的初始值f'；(6)对得到的鱼眼视频中的任一帧图像的边缘进行拟合，得到圆形曲线，并将该圆形曲线的圆心坐标作为主点坐标初始值(u,v)；(7)利用行列式J对得到的畸变系数初始值D'、焦距初始值f'和主点坐标初始值(u,v)进行优化，得到畸变系数的终值、焦距的终值和主点坐标的终值；(8)利用得到的畸变系数的终值、焦距的终值和主点坐标的终值，对得到的鱼眼视频中的各帧图像进行畸变校正；(9)根据畸变校正后的各帧图像的畸变是否消除，判断得到的畸变系数终值、焦距终值和主点坐标终值是否合理，若是，车载鱼眼摄像头自标定结束，否则，执行步骤(2)。