基于多重約束的攝像機畸變標定方法
【專利摘要】本發(fā)明基于多重約束的攝像機畸變標定方法屬于圖像處理和計算機視覺檢測領域，特別涉及大型鍛件尺寸測量系統(tǒng)中攝像機內參數(shù)現(xiàn)場標定過程中的畸變校正。該標定方法利用直線的射影不變性，即保直線性和平行直線對應的投影線段交于消隱點，以及純平移兩視圖幾何中的固有特性，即極線約束和基本矩陣的反對稱特性，使攝像機參數(shù)的優(yōu)化更為合理；利用了主動視覺標定過程中，控制攝像機于不同姿態(tài)下靶標處于視場中的不同位置，最終使靶標等效覆蓋了整個視場；根據(jù)一個大型靶標進行畸變系數(shù)的綜合求解，避免了測量系統(tǒng)的冗雜。本發(fā)明可以消除畸變對基本矩陣的估算和攝像機參數(shù)標定的影響，能夠很好地應用于大型鍛件尺寸測量系統(tǒng)中攝像機現(xiàn)場標定。
【專利說明】
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理和計算機視覺檢測領域，特別涉及大型鍛件尺寸測量系統(tǒng)中 攝像機內參數(shù)現(xiàn)場標定過程中的畸變校正。 基于多重約束的攝像機畸變標定方法

【背景技術】
[0002] 計算機視覺處理的基本任務之一是根據(jù)二維圖像信息恢復物體的三維幾何信息。 目前計算機視覺領域中的大部分算法是基于理想的針孔成像模型建立的，然而光學鏡頭畸 變的存在使得實際成像模型與理想針孔模型并不一致。在進行攝像機標定的過程中，由于 無法從硬件上著手將畸變完全消除，必須通過合適的畸變模型進行相應的補償。通常把利 用求取的畸變系數(shù)將圖像"去畸變"的過程稱為畸變校正，畸變校正的準確與否將直接影響 內參數(shù)的標定從而對計算機視覺測量的精度產生顯著影響，因而找到一種準確的畸變校正 方法對于攝像機標定以至計算機視覺處理領域都具有重大意義。
[0003] 目前現(xiàn)有的畸變系數(shù)求取方法主要有：①將包含畸變系數(shù)在內的所有攝像機參數(shù) 同時進行優(yōu)化迭代求解，該方法由于沒有給定良好的優(yōu)化初值，容易不收斂；②首先利用一 定的方法求解出其他參數(shù)，然后給定畸變系數(shù)的初始值，結合已求得的其他參數(shù)進行全局 優(yōu)化進行求解，該方法由于初始值較為合理，因而容易收斂到較好的解，但是該方法計算量 較大；③基于交比不變特性的畸變求取方法，該方法雖然實現(xiàn)起來較為容易，但是有時不能 提供足夠的約束，以至于容易得到錯誤的解。
[0004] 通過采用基于純平移兩視圖幾何的畸變校正方法，將畸變系數(shù)進行單獨求解，在 求取尺度因子和攝像機間外部參數(shù)之前即可利用畸變系數(shù)進行特征點的畸變校正，進而獲 得更佳的參數(shù)估計值。


【發(fā)明內容】

[0005] 本發(fā)明所要解決的技術問題是克服現(xiàn)有技術的不足，針對在鍛造現(xiàn)場，傳統(tǒng)的標 定過程中對畸變系數(shù)的求取方法存在不易收斂、計算量較大，甚至不能提供足夠約束以至 于求解不準確等問題，發(fā)明一種基于純平移兩視圖幾何的畸變校正方法，將畸變系數(shù)進行 單獨求解，在求取尺度因子和攝像機間外部參數(shù)之前即可利用畸變系數(shù)進行特征點的畸變 校正，從而得到更優(yōu)參數(shù)估計值；根據(jù)本發(fā)明將所有獲取的圖像進行特征點的畸變校正可 以消除畸變對基本矩陣的估算和攝像機參數(shù)標定的影響，適于大型鍛件尺寸測量系統(tǒng)中攝 像機現(xiàn)場標定。
[0006] 本發(fā)明采取的技術方案是一種基于多重約束的攝像機畸變標定方法，其特征在 于，同時利用直線的射影不變性，即保直線性和平行直線對應的投影線段交于消隱點，以及 純平移兩視圖幾何中的固有特性，即極線約束和基本矩陣的反對稱特性，使攝像機參數(shù)的 優(yōu)化更為合理。本發(fā)明巧妙地利用了主動視覺標定過程中，控制攝像機于不同姿態(tài)下靶標 處于視場中的不同位置，最終使靶標等效覆蓋了整個視場；由于其做法相當于是根據(jù)一個 大型靶標進行畸變系數(shù)的綜合求解而非針對每個小型靶標進行單獨求解，避免了測量系統(tǒng) 的冗雜；
[0007] 具體步驟如下：
[0008] 步驟1 :搭建攝像機標定系統(tǒng)，進行四組正交運動的拍攝；
[0009] 將攝像機安裝在由兩根平移導軌和兩根旋轉導軌組成的四維電控平臺上，四維電 控平臺（2)安裝在平臺（1)的臺面上，控制四維電控平臺（2)帶動攝像機做四組平面內的 正交運動，且不同正交運動之間，攝像機需改變姿態(tài)，即有一定的俯仰角度或掃視角度，角 度間差值不應小于5度。每組正交運動下，攝像機進行兩次純平移運動，具有3個位置點， 在每個位置上拍攝一張靶標的圖像；
[0010] 步驟2 :建立畸變求解目標函數(shù)；
[0011] 采用的優(yōu)化目標函數(shù)由下述約束構成：
[0012] (1)基于直線的射影變換不變性，又稱同素性；對于每組運動條件下的每張圖片 來說，同一光條上的特征點（X，vD共線；
[0013] 對同一光條上特征點的坐標進行一元線性回歸，然后求取殘差平方和，使殘差平 方和最??；
[0014]

【權利要求】
1. 一種基于多重約束的攝像機畸變標定方法，其特征在于，利用直線的射影不變性，即 保直線性和平行直線對應的投影線段交于消隱點，以及純平移兩視圖幾何中的固有特性， 即極線約束和基本矩陣的反對稱特性，使攝像機參數(shù)的優(yōu)化更為合理；利用了主動視覺標 定過程中，控制攝像機于不同姿態(tài)下靶標處于視場中的不同位置，最終使靶標等效覆蓋了 整個視場；根據(jù)一個大型靶標進行畸變系數(shù)的綜合求解，而非針對每個小型靶標進行單獨 求解，避免了測量系統(tǒng)的冗雜；具體步驟如下： 步驟1 :搭建攝像機標定系統(tǒng)，進行四組正交運動的拍攝； 將攝像機（3)安裝在由兩根平移導軌和兩根旋轉導軌組成的四維電控平臺（2)上，四 維電控平臺（2)安裝在平臺（1)的臺面上，控制四維電控平臺帶動攝像機做四組平面內的 正交運動，且不同正交運動之間，攝像機需改變姿態(tài)，即有一定的俯仰角度或掃視角度，角 度間差值不應小于5度。每組正交運動下，攝像機進行兩次純平移運動，具有3個位置點， 在每個位置上拍攝一張靶標的圖像； 步驟2 :建立畸變求解目標函數(shù)； 采用的優(yōu)化目標函數(shù)由下述約束構成： (1) 基于直線的射影變換不變性，又稱同素性；對于每組運動條件下的每張圖片來說， 同一光條上的特征點（Ui, Vi)共線； 對同一光條上特征點的坐標進行一元線性回歸，然后求取殘差平方和，使殘差平方和 最??；
(1) 其中，巧=巧匕,=5 + &，稱V,-兌為Ui處的殘差； (2) 對于每組正交運動，純平移運動前、后拍攝的兩張圖像上對應像點的連線交于一 占. 由于畸變等因素的影響，對應像點連線并非交于一點；將對應像點的連線按照斜率大 小排序，為避免交點求取的系數(shù)矩陣呈現(xiàn)病態(tài)，按照一大一小的組合方式求取連線間的交 點，假定有h個交點，求取交點之間的距離平方和，使距離平方和最?。?br> (2) 其中，g為從h個交點中選取兩個點的組合數(shù)目，A、B為所選取的兩個交點的像素坐 標； (3) 對于每組正交運動，純平移運動前、后拍攝的兩張圖像上滿足對極線約束，即每張 圖像上特征點應在其相應的極線上； 求取匹配點m、m'到對應極線lm,、lm的距離平方和，使距離平方和最??；
(3) 其中，F(xiàn)為基本矩陣； 在每次迭代求解畸變系數(shù)的過程中都對基本矩陣F進行重新估計，這樣的處理可以減 小單次優(yōu)化參數(shù)的維度，優(yōu)化效果較好； (4)對于每組正交運動，純平移運動前、后拍攝的兩張圖像間的基本矩陣F為反對稱矩 陣； F具有兩個自由度，用一個3參數(shù)的反對稱矩陣來表示雖然過參數(shù)化，但不會影響計算 結果；
(4) 利用基本矩陣F為反對稱矩陣的性質可構建如下約束：
(5) 步驟3 :利用Levenberg-Marquardt優(yōu)化算法求解攝像機畸變； 綜合上述約束優(yōu)化，可建立如下優(yōu)化目標函數(shù)來獲取畸變系數(shù)： mir^Si+SfSs+Sj (6) 利用該優(yōu)化目標函數(shù)進行畸變系數(shù)kp Pl和p2的估計，求出畸變系數(shù)后可將實際拍攝 得到的特征點坐標校正為符合線性模型的理想特征點坐標。
【文檔編號】G06T7/00GK104156974SQ201410452653
【公開日】2014年11月19日 申請日期:2014年9月5日 優(yōu)先權日:2014年9月5日
【發(fā)明者】賈振元, 劉巍, 楊景豪, 樊超楠, 劉陽, 王靈麗 申請人:大連理工大學