專利名稱：采用單個(gè)圓為標(biāo)定物的攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)標(biāo)定方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種采用單個(gè)圓為標(biāo)定物的攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)標(biāo)定方法，尤其適用于非接觸式工業(yè)檢測(cè)和基于視覺的自主導(dǎo)航系統(tǒng)。本發(fā)明屬于先進(jìn)測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：
攝像機(jī)內(nèi)標(biāo)定的目的是采用特定的標(biāo)定物來(lái)確定攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)，它是基于機(jī)器視覺的非接觸式測(cè)量和自主導(dǎo)航的基礎(chǔ)。由于圓具有容易檢測(cè)和抗遮擋等優(yōu)點(diǎn)，它通常被用作標(biāo)定物來(lái)標(biāo)定攝像機(jī)。
在利用圓來(lái)進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定方面，人們已經(jīng)做了大量的工作，并且取得了一些成果。孟曉喬提出了用單個(gè)圓和一簇通過(guò)圓心的直線來(lái)標(biāo)定攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)的方法(X.Meng and Z.Hu，A New Easy Camera Calibration Technique Basedon Circular Points，Pattern Recognition，vol.36，no.5，pp.1155-1164，2003)，但該方法需要擬合多條直線，不但精度低而且操作相當(dāng)復(fù)雜，不利于實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)標(biāo)定。后來(lái)，吳毅紅等提出了用兩個(gè)共面圓來(lái)進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定的方法(Y.Wu，H.Zhu and Z.Hu，Camera Calibration from Quasi-Affine Invarianceof Two parallel Circles，Proc.European Conf.Computer Vision，vol.1，pp.190-202，2004)。與此同時(shí)，韓國(guó)J.S.Kim等提出了用兩個(gè)同心圓來(lái)標(biāo)定攝像機(jī)的方法(J.S.Kim，P.Grudjos，and I.S.Kweon，Geometric andAlgebraic Constraints of Projected Concentric Circles and TheirApplication to Camera Calibration，IEEE Trans.On PAMI，vol.27，no.4，2005)。上述兩種方法比孟曉喬提出的方法更簡(jiǎn)單，但他們都需要利用兩個(gè)圓作為標(biāo)定物，同樣相當(dāng)不方便。因此，研究提出一種無(wú)需人機(jī)交互而且能夠精確確定出攝像機(jī)全部?jī)?nèi)參數(shù)(包括主點(diǎn)位置，縱橫比和傾斜因子)的方法具有較大的應(yīng)用價(jià)值。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種采用單個(gè)圓為標(biāo)定物的攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)標(biāo)定方法，能夠簡(jiǎn)便地確定出攝像機(jī)的全部?jī)?nèi)參數(shù)，并且可以實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)標(biāo)定，無(wú)需人機(jī)交互。
本發(fā)明的上述目的是通過(guò)下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的本發(fā)明采用單個(gè)圓為標(biāo)定物。將標(biāo)定物放置在三個(gè)不同的位置，并用攝像機(jī)拍攝標(biāo)定物，得到三幅不同的圖像；對(duì)每一幅圖像，檢測(cè)出橢圓影像的邊界，并利用邊界像素點(diǎn)擬合出橢圓方程；檢測(cè)出每一幅圖像中圓心的投影點(diǎn)；利用相應(yīng)的約束關(guān)系，分別求出每一幅圖像中虛圓點(diǎn)的像點(diǎn)位置，從而得到三組不同的虛圓點(diǎn)的像點(diǎn)齊次坐標(biāo)；利用這三組虛圓點(diǎn)的像點(diǎn)齊次坐標(biāo)擬合出絕對(duì)二次曲線的投影曲線方程；利用該方程以及相應(yīng)的約束條件確定攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù)，從而完成攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)標(biāo)定。
本發(fā)明的方法包括以下具體步驟 1、首先制作標(biāo)定物。在一張白紙上繪制一個(gè)圓。為了處理方便，在圓心處繪制一個(gè)小黑圓點(diǎn)，其半徑約為5毫米。然后將繪有圓的白紙緊貼在平整的物體表面，構(gòu)成標(biāo)定物。
2、將標(biāo)定物先后放置在三個(gè)不同的位置，在每個(gè)位置都用攝像機(jī)拍攝標(biāo)定物，從而得到三幅不同的具有橢圓影像的標(biāo)定物圖像。需要確保每一幅圖像都成像清晰且無(wú)明顯遮擋。
3、利用canny算子，分別檢測(cè)出每幅圖像中橢圓影像的邊界，從而得到三組由橢圓影像邊界像素點(diǎn)構(gòu)成的點(diǎn)集。分別利用這三組點(diǎn)集，擬合出橢圓影像矩陣Cn，n＝1，2，3。同時(shí)，計(jì)算出每幅圖像上小黑圓點(diǎn)投影區(qū)域的重心pn，n＝1，2，3。
4、計(jì)算出橢圓影像矩陣Cn的對(duì)偶矩陣Cn*。利用下式 通過(guò)矩陣分解的方法得到第n幅圖上虛圓點(diǎn)的像點(diǎn)的齊次坐標(biāo)in和jn，n＝1，2，3，從而得到三組虛圓點(diǎn)的像點(diǎn)的齊次坐標(biāo)。
5、利用這三組虛圓點(diǎn)的像點(diǎn)的齊次坐標(biāo)擬合出絕對(duì)二次曲線的投影曲線方程ω。
6、計(jì)算出ω的逆矩陣ω-1，利用式ω-1＝KKT，分解出攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù)矩陣K，從而得到攝像機(jī)的全部?jī)?nèi)參數(shù)，完成攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù)標(biāo)定。
與現(xiàn)存的方法相比，本發(fā)明可以簡(jiǎn)便而準(zhǔn)確地確定出攝像機(jī)的所有內(nèi)參數(shù)，包括主點(diǎn)位置，縱橫比和傾斜因子，并可以實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)標(biāo)定，減少了人工介入引起的測(cè)量誤差。本發(fā)明尤其適用于非接觸式工業(yè)檢測(cè)和基于視覺的自主導(dǎo)航系統(tǒng)。



圖1為本發(fā)明的攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)標(biāo)定方法的示意圖。
圖2為本發(fā)明的攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)標(biāo)定方法所采用的標(biāo)定物示意圖。

具體實(shí)施例方式 為了更好地理解本發(fā)明，下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案作詳細(xì)的描述。
圖1所示為本發(fā)明提出的標(biāo)定物在圖像平面上的投影示意圖。圖1中，OXYZ為攝像機(jī)坐標(biāo)系，ouv為以像素為單位的圖像坐標(biāo)系。用于標(biāo)定的圓S處在平面π上。其圓心處有一個(gè)半徑約為5毫米的黑圓點(diǎn)Q，其在圖像上的投影區(qū)域的重心為p。設(shè)攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù)矩陣為K，則根據(jù)針孔模型，其中(u0，v0)表示主點(diǎn)位置，f1/f2為縱橫比，s為傾斜因子。
下面詳細(xì)描述本發(fā)明方法的實(shí)施步驟 1、首先制作標(biāo)定物。在一張白紙上面繪制一個(gè)圓，并在其圓心處繪制一個(gè)半徑約為5毫米的小黑圓點(diǎn)，然后將繪有圓的白紙緊貼在平整的物體表面，構(gòu)成標(biāo)定物。
2、將標(biāo)定物先后放置在不同的三個(gè)位置，在每個(gè)位置都用攝像機(jī)拍攝一幅標(biāo)定物的圖像，從而得到三幅不同的具有橢圓影像的標(biāo)定物圖像。確保每一幅圖像都成像清晰且無(wú)明顯遮擋。
3、利用canny算子，分別檢測(cè)出每幅圖像中橢圓影像的邊界，從而得到三組由橢圓影像邊界像素點(diǎn)構(gòu)成的點(diǎn)集。分別利用這三組點(diǎn)集，擬合出表示橢圓影像的矩陣Cn，其中n＝1，2，3。(具體的方法參見A.W.Fitzgibbon，M.Pilu，andR.B.Fisher，“Direct Least-Squares Fitting of Ellipses”，IEEE Trans.Pattern Analysis and Machine Intelligence，vol.14，no.2，pp.239-256)。同時(shí)，計(jì)算每幅圖像上小黑圓點(diǎn)的投影區(qū)域的重心，記為pn，n＝1，2，3。
4、分別計(jì)算出橢圓影像矩陣Cn的對(duì)偶矩陣Cn*。設(shè)這幅圖上的虛圓點(diǎn)的像點(diǎn)的齊次坐標(biāo)為in和jn，它們都是三維列向量，表示平面上點(diǎn)的齊次坐標(biāo)。
利用下式 其中k是尺度因子，是未知數(shù)，向量in和jn是未知數(shù)，三階實(shí)對(duì)稱矩陣Cn*是已知的，三維列向量pn也是已知的，其中n＝1，2，3。
具體方法是 計(jì)算(pnpnT，Cn*)的廣義特征值，可以得到唯一一個(gè)非零特征值，記為k0。那么，由虛圓點(diǎn)的像點(diǎn)構(gòu)成的包絡(luò)利用奇異值分解，可以計(jì)算出虛圓點(diǎn)的像點(diǎn)的齊次坐標(biāo)in和jn。(具體方法參見P.Gurdjos，P.Sturm and Y.H.Wu.Euclidean Structure from N≥2 Parallel CirclesTheory and Algorithms，Proc.ECCV，part I，pp.238-252，2006)。
5、求出三幅圖像的虛圓點(diǎn)的像點(diǎn)的齊次坐標(biāo)之后，可以擬合出絕對(duì)二次曲線的投影方程ω。具體方法是 由于虛圓點(diǎn)的像點(diǎn)在絕對(duì)二次曲線的投影上，則有 n＝1，2，3。
聯(lián)立6個(gè)方程，可以很容易地求解出ω。
6、利用絕對(duì)二次曲線的投影方程ω，可以計(jì)算出主點(diǎn)位置(u0，v0)，縱橫比f(wàn)1/f2和傾斜因子s。
具體過(guò)程是 求出ω的逆矩陣ω-1， 令 由于 可以解得u0＝m3/m6，v0＝m5/m6， 到此為止，攝像機(jī)的所有內(nèi)參數(shù)標(biāo)定完畢。
權(quán)利要求
1.一種采用單個(gè)圓為標(biāo)定物的攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)標(biāo)定方法，其特征在于包括如下步驟
1)在一張白紙上繪制一個(gè)圓，并在圓心位置處繪制一個(gè)半徑為5毫米的小黑圓點(diǎn)，然后將繪有圓的白紙緊貼在平整的物體表面，構(gòu)成標(biāo)定物；
2)將標(biāo)定物先后放置在三個(gè)不同的位置，在每個(gè)位置都用攝像機(jī)拍攝標(biāo)定物，從而得到三幅不同的具有橢圓影像的標(biāo)定物圖像，確保每一幅圖像都成像清晰且無(wú)明顯遮擋；
3)利用canny算子，分別檢測(cè)出每幅圖像中橢圓影像的邊界，從而得到三組由橢圓影像邊界像素點(diǎn)構(gòu)成的點(diǎn)集；分別利用這三組點(diǎn)集，擬合出橢圓影像矩陣Cn，n＝1，2，3；同時(shí)，計(jì)算出每幅圖像上小黑圓點(diǎn)投影區(qū)域的重心pn，n＝1，2，3；
4)計(jì)算出橢圓影像矩陣Cn的對(duì)偶矩陣Cn*；利用下式
通過(guò)矩陣分解的方法得到第n幅圖上虛圓點(diǎn)的像點(diǎn)的齊次坐標(biāo)in和jn，n＝1，2，3，從而得到三組不同的虛圓點(diǎn)的像點(diǎn)的齊次坐標(biāo)；
5)利用這三組虛圓點(diǎn)的像點(diǎn)的齊次坐標(biāo)擬合出絕對(duì)二次曲線的投影曲線方程ω；
6)計(jì)算出ω的逆矩陣ω-1，利用式ω-1＝KKT，分解出攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù)矩陣K，從而得到攝像機(jī)的全部?jī)?nèi)參數(shù)，完成攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù)標(biāo)定。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種采用單個(gè)圓為標(biāo)定物的攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)標(biāo)定方法，首先利用攝像機(jī)對(duì)標(biāo)定物拍攝三幅不同的圖像；然后確定出每一幅圖像中虛圓點(diǎn)的像點(diǎn)位置；利用這三組虛圓點(diǎn)的像點(diǎn)擬合出絕對(duì)二次曲線的投影曲線方程；最后線性地計(jì)算出攝像機(jī)的所有內(nèi)參數(shù)，包括主點(diǎn)位置，縱橫比和傾斜因子。本發(fā)明可以一次性地確定出攝像機(jī)的所有內(nèi)參數(shù)，并可以實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)標(biāo)定，減少人工介入引起的計(jì)算誤差，尤其適用于非接觸式工業(yè)檢測(cè)和基于視覺的自主導(dǎo)航系統(tǒng)。
文檔編號(hào)G06T7/00GK101334894SQ20081004121
公開日2008年12月31日 申請(qǐng)日期2008年7月31日 優(yōu)先權(quán)日2008年7月31日
發(fā)明者黃茂祥, 鄭銀強(qiáng), 劉允才 申請(qǐng)人:上海交通大學(xué)