[发明专利]一种基于时空转换思想的摄像机标定方法有效

专利信息
申请号: 201710181821.3 申请日: 2017-03-24
公开(公告)号: CN106971408B 公开(公告)日: 2019-06-21
发明(设计)人: 刘巍;张仁伟;贾振元;杨景豪;李士杰;刘阳 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
地址: 116024 辽*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要: 发明一种基于时空转换思想的摄像机标定方法属于计算机视觉检测以及图像检测领域,涉及一种基于时空转换思想的摄像机标定方法。该方法通过两个以一定角度相互定位的转台和安装在其中一个转台的激光器组成立体转台装置,通过两个转台相互独立的运动控制激光器,使激光点在墙壁上扫掠,再通过时间与空间的转换思想,获得扫掠的距离和转台旋转时间的关系式,使用摄像机在对应时间点对激光点图像进行拍摄,获得大量对应的二维空间特征点,然后根据小孔成像模型原理,分别得出摄像机的内参数和外参数。本方法执行标定时不需要占用过多空间,投射靶点的速度也很快,节省标定时间,因此可以有效地适应加工现场环境。
搜索关键词: 一种 基于 时空 转换 思想 摄像机 标定 方法
【主权项】:
1.一种基于时空转换思想的摄像机标定方法,其特征是,该方法通过两个以一定角度相互定位的转台和安装在其中一个转台的激光器组成立体转台装置,通过两个转台相互独立的运动控制激光器,使激光点在墙壁上扫掠,再通过时间与空间的转换思想,获得扫掠的距离和转台旋转时间的关系式,使用摄像机在对应时间点对激光点图像进行拍摄,获得大量对应的二维空间特征点,然后根据小孔成像模型原理,分别得出摄像机的内参数和外参数,方法的具体步骤如下:步骤1:立体转台装置的装配立体转台装置中,上、下转台(1、2)相互以一定角度定位安装,将激光器(3)固定在其中一个转台上,通过两个转台相互独立的运动控制激光器(3),实现激光器(3)在墙壁(6)平面的任意处投射激光点,同时使用摄像机(4)对激光靶点图像进行拍摄,获得包含激光靶点特征点信息的图像;步骤2:利用摄像机(4)分时多次拍摄墙壁上特征点,获得多组图像信息数据;在激光点投射的同时多次拍摄,在拍摄的每一组图像中,通过时空转换关系式求出各个时间点拍摄图像中特征点实际尺寸;求解标定过程中转台旋转时间和空间特征点的位置关系,时空转换关系式为:其中:L为特征点与初始点的实际尺寸,r为初始点到激光器的距离,θ为初始点速度与L的夹角,α为特征点速度与L的夹角,w为转台的旋转角速度,t为转台的旋转时间;在不同时刻摄像机拍摄多组投射点图像,在上述各参数已知的条件下,求解每一组摄像机标定中的特征点的位置信息;以墙壁(6)上任一特征点为坐标原点,以墙壁(6)平面为XOY平面,建立空间立体坐标系,称为世界坐标系;由于墙壁上各个特征点实际尺寸已知,所以墙壁上各个特征点在世界坐标系下的X轴坐标和Y轴坐标已知;当墙面近似为理想平面时,Z轴坐标为零;当墙面不是理想平面时,激光器扫掠的特征点具有三维信息,各个特征点Z轴由极坐标(L,β)表示,其中极坐标中参数的求解公式:β=90°‑α‑arccos((L2+r2‑r12)/2rL)(3)其中,r1为任意点到激光器的距离;根据各个特征点的极坐标,在XOY平面上进行投影,获得特征点的X轴坐标和Y轴坐标,得到特征点的所有特征信息;步骤3:建立优化模型优化标定参数摄像机标定采用经典的小孔成像模型,该模型的表达式如下:其中,(Xw,Yw,Zw,1)T为空间点在世界坐标系中的齐次坐标,(u,v,1)T为对应的图像像点像素坐标系ο0uv中的齐次坐标,αx=f/dx为ο0uv坐标系内u轴上的尺度因子,αy=f/dy为坐标系ο0uv内v轴上的尺度因子,f为摄像机镜头焦距,dx与dy分别为像元的横、纵物理尺寸,(u0,v0)为主点坐标,ρc为比例系数;设K为摄像机内部参数矩阵,[R|t]为摄像机的外部参数矩阵,其中,R为旋转矩阵,t为平移向量;摄像机内部参数包括主点坐标(u0,v0)、尺度因子αx、αy,径向畸变系数k1、k2与切向畸变系数p1、p2;摄像机外部参数为摄像机坐标系相对于世界坐标系的方位,包括旋转矩阵R与平移向量T;利用摄像机的内参数、摄像机坐标系与世界坐标系的旋转矩阵和平移向量求解标定板上所有特征点重投影坐标具体算法如下: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,ρ0为主点在像素坐标系下的横坐标,λ0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′n,v′n)校正为相应的理想像点坐标(un,vn);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:采用LM非线性优化算法,将Hessian阵变为对称正定阵求解,当偏差最小时对应的参数即为优化后的计算机视觉系统摄像机参数。
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