專利名稱：交通監(jiān)視環(huán)境下的路況攝像機(jī)標(biāo)定方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于智能交通技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及交通監(jiān)視環(huán)境下的路況攝像機(jī)的標(biāo)定方法，主要用于交通監(jiān)視環(huán)境下云臺(tái)攝像機(jī)的精確標(biāo)定。

背景技術(shù)：
應(yīng)用電視視頻技術(shù)、通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、模式識(shí)別技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)等技術(shù)，發(fā)展現(xiàn)有交通視頻監(jiān)控技術(shù)，實(shí)現(xiàn)交通信息流的自動(dòng)采集與分析，是智能交通技術(shù)領(lǐng)域中具有廣闊應(yīng)用前景的研究方向。其目標(biāo)就是用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)通過分析路況監(jiān)視圖像序列來對(duì)車輛、行人等交通目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行檢測(cè)定位、識(shí)別和跟蹤，并對(duì)檢測(cè)跟蹤的交通運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的交通行為進(jìn)行分析和判斷，從而既完成各種交通流數(shù)據(jù)的采集又進(jìn)行與交通管理有關(guān)的各種日常管理和控制，形成一個(gè)全方位立體化的數(shù)字交通監(jiān)控網(wǎng)，真正實(shí)現(xiàn)交通管理智能化。
針對(duì)監(jiān)視需求，多數(shù)路況攝像機(jī)為變焦攝像機(jī)且采用云臺(tái)攝像技術(shù)。因此當(dāng)路況攝像機(jī)的視域發(fā)生改變時(shí)，監(jiān)控路段與成像平面間映射關(guān)系也會(huì)相應(yīng)變化，為此需通過對(duì)當(dāng)前路況圖像分析，標(biāo)定攝像機(jī)的當(dāng)前狀態(tài)，確定場(chǎng)景點(diǎn)與圖像像素間確定對(duì)應(yīng)關(guān)系，避免攝像機(jī)狀態(tài)改變?yōu)檐囁?、車型、運(yùn)動(dòng)距離等參數(shù)的計(jì)算帶來影響。
攝像機(jī)標(biāo)定是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域里從二維圖像提取三維空間信息的重要步驟，需依據(jù)攝像機(jī)幾何成像原理，對(duì)實(shí)際攝像裝置進(jìn)行抽象處理，提出表征物空間與成像平面間映射關(guān)系的視覺模型。進(jìn)而，從此視覺模型入手，針對(duì)其成像特點(diǎn)，在像平面中擬定合適參照物，分析找出相關(guān)圖像特征參數(shù)，標(biāo)定視覺模型中各未知參數(shù)。
路況攝像機(jī)組的標(biāo)定作為相機(jī)標(biāo)定的重要工程應(yīng)用，多采用傳統(tǒng)標(biāo)定方法和相機(jī)自標(biāo)定方法。傳統(tǒng)標(biāo)定方法是指用一個(gè)結(jié)構(gòu)已知的標(biāo)定塊作為空間參照物，通過建立標(biāo)定塊上一組非退化(非共面)的空間點(diǎn)及其圖像投影點(diǎn)間的對(duì)應(yīng)關(guān)系來建立攝像機(jī)模型參數(shù)間的約束，然后通過優(yōu)化算法來求取這些參數(shù)；自標(biāo)定方法是指直接分析利用獲得的多幅圖像信息，提取表征攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)自身存在約束的匹配點(diǎn)，建立基于絕對(duì)二次曲線(曲面)的虛擬標(biāo)定塊，從而標(biāo)定攝像機(jī)參數(shù)。
傳統(tǒng)標(biāo)定方法標(biāo)定精度高，但需于現(xiàn)場(chǎng)設(shè)置標(biāo)定物，標(biāo)定點(diǎn)設(shè)置困難，過程繁瑣，圖像特征量需求大，僅適用于小范圍場(chǎng)景，不滿足路況大場(chǎng)景監(jiān)視要求。自標(biāo)定算法優(yōu)勢(shì)在于充分利用監(jiān)視場(chǎng)景圖像信息，但其在標(biāo)定過程中，需控制監(jiān)視攝像機(jī)做數(shù)次剛體運(yùn)動(dòng)，并對(duì)不同視點(diǎn)下的圖像進(jìn)行特征參數(shù)精確匹配，如是，算法依賴于要求極高的圖像識(shí)別及特征匹配技術(shù)，魯棒性差。
為簡化標(biāo)定流程，針對(duì)交通監(jiān)視景物具體特點(diǎn)，Nelson，Grantham和George等人引入了基于簡單成像模型的交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)攝像機(jī)標(biāo)定方法，其直接利用交通場(chǎng)景中的路面分道線角點(diǎn)組成的矩形標(biāo)定目標(biāo)，標(biāo)定攝像機(jī)焦距和方位參數(shù)。與之類似，發(fā)明CN1564581A公布了一種城市交通監(jiān)視環(huán)境下標(biāo)定攝像機(jī)焦距及空間外部參數(shù)的自標(biāo)定方法，其利用交通場(chǎng)景中監(jiān)控路面上數(shù)條特殊直線作為標(biāo)定目標(biāo)，完成攝像機(jī)標(biāo)定。此類方法實(shí)現(xiàn)簡單，具有線性時(shí)間計(jì)算復(fù)雜度，然而其在建立三維映射模型時(shí)，需要固化攝像機(jī)模型部分內(nèi)部參數(shù)(主點(diǎn)坐標(biāo)和畸變參數(shù))，降低了標(biāo)定算法的適用范圍，難以滿足攝像機(jī)高精度標(biāo)定要求。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)的不足，提供應(yīng)用于交通監(jiān)視環(huán)境下的一種新的攝像機(jī)多級(jí)標(biāo)定方法。
針對(duì)監(jiān)視需求，建立高精度的攝像機(jī)視覺成像模型，確定物空間與像平面間對(duì)應(yīng)關(guān)系；根據(jù)監(jiān)視場(chǎng)景下，不同標(biāo)稱放大系數(shù)下場(chǎng)景圖像光流特性，建立基于攝像機(jī)主點(diǎn)的優(yōu)化模型，以標(biāo)定攝像機(jī)主點(diǎn)及實(shí)際放大系數(shù)；選擇場(chǎng)景圖像上的相鄰分道線上角點(diǎn)作為標(biāo)定目標(biāo)，利用分道線平行關(guān)系及分道線間的基準(zhǔn)路寬作為約束條件，建立包含有效焦距及攝像機(jī)空間位置參數(shù)在內(nèi)的約束方程，求解視覺模型內(nèi)、外部參數(shù)。
算法采用復(fù)雜的攝像機(jī)模型，充分考慮了相機(jī)主點(diǎn)變化及鏡頭徑向畸變帶來的影響，滿足高精度攝像機(jī)標(biāo)定的要求；采用了多級(jí)標(biāo)定方法，分解攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)為固定參數(shù)、可變參數(shù)，簡化標(biāo)定流程；標(biāo)定過程中，無需復(fù)雜的特征匹配，提高算法魯棒性。
本發(fā)明以下述方法實(shí)現(xiàn)交通監(jiān)視環(huán)境下的路況攝像機(jī)標(biāo)定方法，包含如下標(biāo)定步驟 (1)視覺模型描述和相關(guān)坐標(biāo)系建立針對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)性能要求，沿用經(jīng)典的Tsai透射投影模型，并針對(duì)路況成像特點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)修正，提出新的視覺模型，建立三種坐標(biāo)系 其中地面坐標(biāo)系Xw-Yw-Zw和攝像機(jī)坐標(biāo)系Xc-Yc-Zc用來表征三維空間；圖像平面坐標(biāo)系Xf-Yf用來表征成像平面。建立世界坐標(biāo)系，其原點(diǎn)為攝像機(jī)光軸與地面交點(diǎn)。Yw軸正向沿路面方向指向前方，Xw軸正向水平指向右方，Zw軸正向垂直于地面，方向向上。建立攝像機(jī)坐標(biāo)系，原點(diǎn)為攝像機(jī)光心位置，Zc軸為攝像機(jī)光軸方向，Xc-Yc平面平行于像平面。
Xc＝(cos(p)cos(s)+sin(t)sin(p)sin(s))Xw +(sin(p)cos(s)-sin(t)cos(p)sin(s))Yw Yc＝(-cos(p)sin(s)+sin(t)sin(p)cos(s))Xw(1) +(-sin(p)sin(s)+sin(t)cos(p)cos(s))Yw Zc＝-cos(t)sin(p)Xw+cos(t)cos(p)Yw+l 建立此視覺模型下，世界坐標(biāo)系與像平面坐標(biāo)系下映射關(guān)系，如式(3)所示 由式(3)出發(fā)，以Zw為已知參數(shù)，同樣可建立由像平面坐標(biāo)到世界坐標(biāo)系下的逆映射關(guān)系，如式(4)所示 式中H為攝像機(jī)的垂直安置高度，t，p，s分別為攝像機(jī)俯仰角、偏角和旋角，f為廣角有效焦距，M(z)為放縮系數(shù)，Cx(z)。Cy(z)為圖像主點(diǎn)坐標(biāo)。k為一階徑向畸變。
(2)標(biāo)定攝像機(jī)主點(diǎn)及放縮系數(shù)以監(jiān)視圖像光流作為標(biāo)定基元。通過攝像機(jī)作放縮運(yùn)動(dòng)，應(yīng)用參考幀預(yù)測(cè)圖像及實(shí)時(shí)幀采樣圖像間光流場(chǎng)差值作為約束，使用最小二乘方法建立約束方程，通過powell方向族法辨識(shí)攝像機(jī)主點(diǎn)坐標(biāo)及攝像機(jī)實(shí)際放大系數(shù)。
(3)標(biāo)定目標(biāo)選擇與參數(shù)線性求解在監(jiān)視場(chǎng)景中選擇分道線角點(diǎn)作為標(biāo)定參照物，利用相鄰四個(gè)分道線角點(diǎn)的像平面投影確定消失線斜率及相應(yīng)攝像機(jī)旋角；以分道線平行關(guān)系及分道線間基礎(chǔ)路寬作為約束，利用此四個(gè)角點(diǎn)的像平面坐標(biāo)，線性求解攝像機(jī)有效焦距及其空間位置參數(shù)。
(4)攝像機(jī)畸變補(bǔ)償利用已定標(biāo)出完備的理想的無透視畸變攝像機(jī)成像模型，計(jì)算圖像上所有角點(diǎn)的理想象素坐標(biāo)，通過其與真實(shí)角點(diǎn)像平面投影的坐標(biāo)差值，求解非線性視覺模型中的一階徑向畸變。
(5)求精攝像機(jī)內(nèi)外部參數(shù)以監(jiān)視圖像中所有角點(diǎn)和對(duì)應(yīng)的世界坐標(biāo)點(diǎn)，以上述算法所求出的視覺模型參數(shù)作為優(yōu)化模型初值，采用Levenberg-Marquardt優(yōu)化算法求精攝像機(jī)模型參數(shù)，完成攝像機(jī)標(biāo)定。
本發(fā)明特點(diǎn)是利用本發(fā)明完成攝像機(jī)標(biāo)定的方法實(shí)現(xiàn)簡單，能滿足攝像機(jī)高精度標(biāo)定要求。適用于交通監(jiān)視環(huán)境下的攝像機(jī)多級(jí)標(biāo)定。



圖1為本發(fā)明所建立的攝像機(jī)成像視覺模型 圖2為本發(fā)明所選擇的角點(diǎn)標(biāo)定目標(biāo)鳥瞰示意圖 圖3為角點(diǎn)標(biāo)定目標(biāo)所決定滅點(diǎn)及地平線的示意圖 圖4為本發(fā)明實(shí)施例所采用的交通場(chǎng)景原始圖像 圖5為本發(fā)明實(shí)施例中選擇的角點(diǎn)標(biāo)定目標(biāo)示意圖 圖6為本發(fā)明實(shí)施例中檢測(cè)的攝像機(jī)可變參數(shù)分布示意圖 其中圖6a是主點(diǎn)座標(biāo)分布，圖6b是是橫向座標(biāo)分布
具體實(shí)施例方式 (1)視覺模型描述和相關(guān)坐標(biāo)系建立針對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)性能要求，沿用經(jīng)典的Tsai透射投影模型，并針對(duì)路況成像特點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)修正，提出新的視覺模型，如圖1所示。
圖中定義了三種坐標(biāo)系，其中地面坐標(biāo)系Xw-Yw-Zw和攝像機(jī)坐標(biāo)系Xc-Yc-Zc用來表征三維空間；圖像平面坐標(biāo)系Xf-Yf用來表征成像平面。建立世界坐標(biāo)系，其原點(diǎn)為攝像機(jī)光軸與地面交點(diǎn)。Yw軸正向沿路面方向指向前方，Xw軸正向水平指向右方，Zw軸正向垂直于地面，方向向上。建立攝像機(jī)坐標(biāo)系，原點(diǎn)為攝像機(jī)光心位置，Zc軸為攝像機(jī)光軸方向，Xc-Yc平面平行于像平面。
設(shè)攝像機(jī)光心與世界坐標(biāo)系原點(diǎn)距離為1，攝像機(jī)的俯仰角(攝像機(jī)光軸與地平面夾角)為t，偏角(光軸與車道分割線的夾角)為p。旋角為s，忽略高速公路坡度影響，以地平面上平行線間的區(qū)域來對(duì)應(yīng)攝像機(jī)視域內(nèi)的高速公路路面。
基于定義的攝像機(jī)空間方位參數(shù)，可建立地面坐標(biāo)系與攝像機(jī)坐標(biāo)系間的坐標(biāo)變換關(guān)系，如上述式(1)所示。
根據(jù)透視變換原理，可建立二維圖像坐標(biāo)系與攝像機(jī)坐標(biāo)系間的坐標(biāo)映射關(guān)系，如上述式(2)所示。
式中f為廣角有效焦距，M(z)為放縮系數(shù)，Cx(z)。Cy(z)為圖像主點(diǎn)坐標(biāo)。k為一階徑向畸變。
不失一般性，記Xf＝Xf-Cx(z)，Yf＝Y(jié)f-Cy(z)，f＝f*M(z)，聯(lián)立式1、式2，可建立理想透視模型下，世界坐標(biāo)系與像平面坐標(biāo)系下映射關(guān)系，如上述式(3)所示。
由式(3)出發(fā)，以Zw為已知參數(shù)，同樣可建立由像平面坐標(biāo)到世界坐標(biāo)系下的逆映射關(guān)系，如上述式(4)所示 (2)攝像機(jī)主點(diǎn)確定高速公路監(jiān)控場(chǎng)景作為復(fù)雜場(chǎng)景，難以提供監(jiān)視圖像間標(biāo)定目標(biāo)的精確匹配，需以光流作為標(biāo)定基元。通過相機(jī)變焦或純旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)，根據(jù)參考幀預(yù)測(cè)圖像及實(shí)時(shí)幀采樣圖像光流場(chǎng)，使用最小二乘方法辨識(shí)攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù) 設(shè)Ir[x1]參考幀灰度圖像，If[x2]為改變攝像機(jī)部分參數(shù)p所獲得的采樣灰度圖像。因圖像放縮與純旋轉(zhuǎn)并未引入新的場(chǎng)景，故可引入轉(zhuǎn)換G實(shí)現(xiàn)象素坐標(biāo)x1，x2間映射，如式(5)所示 考慮在同一場(chǎng)景下，固定攝像機(jī)其余參數(shù)，以不同標(biāo)稱放大系數(shù)拍攝兩幅場(chǎng)景圖像，不失一般性，不妨設(shè)參考幀為廣角圖像I0(標(biāo)稱放大系數(shù)＝0)，采樣幀為In(標(biāo)稱放大系數(shù)n)。由式(2)可得參考幀與采樣幀間坐標(biāo)映射公式H如式(6)所示。
X′f＝M(n)[Xf-Cx(n)]+Cx(n)(6) Y′f＝M(n)[Yf-Cy(n)]+Cy(n) 據(jù)此坐標(biāo)對(duì)應(yīng)關(guān)系，即可寫出基于參考幀灰度值的期望圖像Iw[x] Iw[x]＝I[H(x，Cx(n)，Cy(n)，M(n))] 故針對(duì)采樣圖像，可得出基于期望圖像與采樣圖像間的標(biāo)準(zhǔn)方差函數(shù)，如式(7)所示 式中V為采樣幀圖像坐標(biāo)子集，防止坐標(biāo)轉(zhuǎn)換H(x，p)中可能出現(xiàn)的坐標(biāo)溢出。
使式(2)中E(p)最小是攝像機(jī)參數(shù)優(yōu)化問題，優(yōu)化模型的初值可設(shè)為M(n)＝M(n-1)，Cx(n)＝Cx(n-1)，Cy(n)＝Cy(n-1)，基值為M(0)＝1，(Cx(0)，Cy(0))為圖像中心坐標(biāo)。由于優(yōu)化模型的采樣點(diǎn)較多，為保證收斂，算法使用powell方向族法實(shí)現(xiàn)。
(3)標(biāo)定目標(biāo)選擇與參數(shù)線性求解攝像機(jī)在視角和焦距未知的條件下，若進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定，必須擬定參照物，而高速公路分道線是嚴(yán)格劃出的，可據(jù)此作為參照物，建立攝像機(jī)未標(biāo)定參數(shù)與圖像特征參數(shù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。圖2所示為監(jiān)控路段上選取的基于分道線角點(diǎn)的平行四邊形標(biāo)定模塊。
地平線及滅點(diǎn)計(jì)算 根據(jù)透視投影原理，地面上互不重合的多條平行直線在像平面上的投影具有相同的滅點(diǎn)和不同的斜率。由四角點(diǎn)決定的兩組平行直線決定的滅點(diǎn)及地平線如圖(3)所示。
由直線xaxd，xbxc決定的滅點(diǎn)記為x0(u0，v0)，由直線xaxb，xdxc決定的滅點(diǎn)記為x1(u1，v1)，其坐標(biāo)如式(8)所示 故地平線所在斜率即旋角的正切值為 依所求出的旋轉(zhuǎn)角，記 可得像平面與地平面坐標(biāo)映射方程(Zw＝0) 根據(jù)角點(diǎn)間平行對(duì)應(yīng)關(guān)系，有方程 YA-YB＝Y(jié)C-YD (10) XA-XC＝XB-XD 由高速公路相對(duì)規(guī)范性，路寬一般為定值，故有方程 XD-XC＝w(11) 為方便記，已u、v表示

聯(lián)立式(10)、(11)即可解出未知攝像機(jī)參數(shù)p，f，s，f，l，如式(12)所示 f＝v0/tan(t) (4)攝像機(jī)畸變補(bǔ)償考慮到非線性攝像機(jī)模型中存在一階徑向畸變，改寫式(2)如下 Xd＝Xf+(Xf-Cx(z))*kr2 (13) Yd＝Y(jié)f+(Yf-Cy(z))*kr2 由于已定標(biāo)出完備的理想的無透視畸變攝像機(jī)成像模型，故理想象素坐標(biāo)(Xf，Yf)可得，故可改寫式(13)為方程形式，如式(12)所示 給一副圖像中n個(gè)角點(diǎn)，故共可得2n個(gè)方程，表示成矩陣形式為 Dk＝d 其最小二乘解如式(15)所示 k＝(DTD)-1DTd(15) (5)求精攝像機(jī)內(nèi)外部參數(shù)為獲取精確的攝像機(jī)模型參數(shù)，需考慮提取的全部圖像角點(diǎn)和對(duì)應(yīng)世界坐標(biāo)點(diǎn)，建立如式(14)所示優(yōu)化模型，求精所有內(nèi)、外部參數(shù)。
n場(chǎng)景圖像上角點(diǎn)個(gè)數(shù) Wi場(chǎng)景圖像上第i個(gè)角點(diǎn)的實(shí)際坐標(biāo)

第i個(gè)角點(diǎn)的實(shí)際圖像坐標(biāo)

由Wi代入實(shí)際成像模型求出映射圖像坐標(biāo) 優(yōu)化模型的初值為利用本節(jié)算法所求出的攝像機(jī)模型各參數(shù)值以及初始的畸變系數(shù)，模型參數(shù)可采用Levenberg-Marquardt優(yōu)化算法求解。
(1)設(shè)監(jiān)控?cái)z像機(jī)的標(biāo)稱放大系數(shù)范圍為0～k，針對(duì)同一場(chǎng)景，固定攝像機(jī)其余參數(shù)，逐漸增大標(biāo)稱放大系數(shù)，以步長m拍攝k/m幅場(chǎng)景圖像，以圖像中心為主點(diǎn)初值，利用式(6)、式(7)，使用powell方向族法，迭代求出不同標(biāo)稱放大系數(shù)下，攝像機(jī)主點(diǎn)及圖像實(shí)際放大系數(shù)； (2)檢測(cè)場(chǎng)景圖像角點(diǎn)，利用圖像主點(diǎn)附近四相鄰角點(diǎn)，利用式(9)、(12)，計(jì)算攝像機(jī)的內(nèi)部固定參數(shù)及外部空間方位參數(shù)；利用圖像上全部角點(diǎn)，利用式(15)計(jì)算攝像機(jī)一階徑向畸變。
(3)將檢測(cè)的圖像角點(diǎn)及其對(duì)應(yīng)的世界坐標(biāo)點(diǎn)代入式(16)，求解非線性最小化模型，求精攝像機(jī)全部參數(shù)。
表1 物像換算精度 為了驗(yàn)證本發(fā)明所提出方法的有效性，本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例采用了圖4所示的高速公路交通場(chǎng)景圖像，并在此交通場(chǎng)景圖像中選擇分道線角點(diǎn)作為標(biāo)定目標(biāo)，并以圖像主點(diǎn)附近四角點(diǎn)作為主要標(biāo)定特征，記為A、B、C、D，如圖5所示。分道線間距離事先已知。
圖6，包括6a、6b所示為不同標(biāo)稱焦距下攝像機(jī)主點(diǎn)及放大系數(shù)的實(shí)際分布，顯然隨標(biāo)稱放大系數(shù)的增加，圖像主點(diǎn)坐標(biāo)擬直線遞增，其與圖像中心的位移范圍為±30個(gè)象素。而實(shí)際放大系數(shù)則為擬拋物線遞增過程。以分道線角點(diǎn)作為測(cè)試樣本點(diǎn)，利用攝像機(jī)標(biāo)定結(jié)果，采用樣本點(diǎn)的物像空間正反換算與樣本點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行比較作為評(píng)價(jià)尺度。表1所示為樣本點(diǎn)物像換算與標(biāo)準(zhǔn)值間的差值精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本發(fā)明提出的分級(jí)標(biāo)定方法物像換算精度高，完全能夠滿足交通監(jiān)控的精度要求。
權(quán)利要求
1.交通監(jiān)視環(huán)境下的路況攝像機(jī)標(biāo)定方法，其特征是包含如下標(biāo)定步驟
(1)視覺模型描述和相關(guān)坐標(biāo)系建立針對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)性能要求，沿用經(jīng)典的Tsai透射投影模型，并針對(duì)路況成像特點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)修正，提出新的視覺模型，建立三種坐標(biāo)系
其中地面坐標(biāo)系Xw-Yw-Zw和攝像機(jī)坐標(biāo)系Xc-Yc-Zc用來表征三維空間；圖像平面坐標(biāo)系Xf-Yf用來表征成像平面。建立世界坐標(biāo)系，其原點(diǎn)為攝像機(jī)光軸與地面交點(diǎn)。Yw軸正向沿路面方向指向前方，Xw軸正向水平指向右方，Zw軸正向垂直于地面，方向向上。建立攝像機(jī)坐標(biāo)系，原點(diǎn)為攝像機(jī)光心位置，Zc軸為攝像機(jī)光軸方向，Xc-Yc平面平行于像平面；
Xc＝(cos(p)cos(s)+sin(t)sin(p)sin(s))Xw
+(sin(p)cos(s)-sin(t)cos(p)sin(s))Yw
Yc＝(-cos(p)sin(s)+sin(t)sin(p)cos(s))Xw (1)
+(-sin(p)sin(s)+sin(t)cos(p)cos(s))Yw
Zc＝-cos(t)sin(p)Xw+cos(t)cos(p)Yw+l
建立此視覺模型下，世界坐標(biāo)系與像平面坐標(biāo)系下映射關(guān)系，如式(3)所示
由式(3)出發(fā)，以Zw為已知參數(shù)，同樣可建立由像平面坐標(biāo)到世界坐標(biāo)系下的逆映射關(guān)系，如式(4)所示
式中H為攝像機(jī)的垂直安置高度，t，p，s分別為攝像機(jī)俯仰角、偏角和旋角，f為廣角有效焦距，M(z)為放縮系數(shù)，Cx(z)、Cy(z)為圖像主點(diǎn)坐標(biāo)，k為一階徑向畸變。
(2)標(biāo)定攝像機(jī)主點(diǎn)及放縮系數(shù)以監(jiān)視圖像光流作為標(biāo)定基元；通過攝像機(jī)作放縮運(yùn)動(dòng)，應(yīng)用參考幀預(yù)測(cè)圖像及實(shí)時(shí)幀采樣圖像間光流場(chǎng)差值作為約束，使用最小二乘方法建立約束方程，通過powell方向族法辨識(shí)攝像機(jī)主點(diǎn)坐標(biāo)及攝像機(jī)實(shí)際放大系數(shù)。
(3)標(biāo)定目標(biāo)選擇與參數(shù)線性求解在監(jiān)視場(chǎng)景中選擇分道線角點(diǎn)作為標(biāo)定參照物，利用相鄰四個(gè)分道線角點(diǎn)的像平面投影確定消失線斜率及相應(yīng)攝像機(jī)旋角；以分道線平行關(guān)系及分道線間基礎(chǔ)路寬作為約束，利用此四個(gè)角點(diǎn)的像平面坐標(biāo)，線性求解攝像機(jī)有效焦距及其空間位置參數(shù)；
(4)求精攝像機(jī)內(nèi)外部參數(shù)以監(jiān)視圖像中所有角點(diǎn)和對(duì)應(yīng)的世界坐標(biāo)點(diǎn)，以上述算法所求出的視覺模型參數(shù)作為優(yōu)化模型初值，采用Levenberg-Marquardt優(yōu)化算法求精攝像機(jī)模型參數(shù)，完成攝像機(jī)標(biāo)定。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的交通監(jiān)視環(huán)境下的路況攝像機(jī)標(biāo)定方法，其特征是采用攝像機(jī)畸變補(bǔ)償利用已定標(biāo)出完備的理想的無透視畸變攝像機(jī)成像模型，計(jì)算圖像上所有角點(diǎn)的理想象素坐標(biāo)，通過其與真實(shí)角點(diǎn)像平面投影的坐標(biāo)差值，求解非線性視覺模型中的一階徑向畸變。
全文摘要
交通監(jiān)視環(huán)境下的路況攝像機(jī)標(biāo)定方法，包含如下標(biāo)定步驟(1)視覺模型描述和相關(guān)坐標(biāo)系建立針對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)性能要求，沿用經(jīng)典的Tsai透射投影模型，并針對(duì)路況成像特點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)修正，提出新的視覺模型，建立三種坐標(biāo)系(2)標(biāo)定攝像機(jī)主點(diǎn)及放縮系數(shù)以監(jiān)視圖像光流作為標(biāo)定基元；通過攝像機(jī)作放縮運(yùn)動(dòng)，應(yīng)用參考幀預(yù)測(cè)圖像及實(shí)時(shí)幀采樣圖像間光流場(chǎng)差值作為約束，使用最小二乘方法建立約束方程，通過powell方向族法辨識(shí)攝像機(jī)主點(diǎn)坐標(biāo)及攝像機(jī)實(shí)際放大系數(shù)；(3)標(biāo)定目標(biāo)選擇與參數(shù)線性求解；(4)求精攝像機(jī)內(nèi)外部參數(shù)以監(jiān)視圖像中所有角點(diǎn)和對(duì)應(yīng)的世界坐標(biāo)點(diǎn)，采用Levenberg-Marquardt優(yōu)化算法求精攝像機(jī)模型參數(shù)，完成攝像機(jī)標(biāo)定。
文檔編號(hào)H04N5/225GK101118648SQ200710022810
公開日2008年2月6日 申請(qǐng)日期2007年5月22日 優(yōu)先權(quán)日2007年5月22日
發(fā)明者陳啟美, 勃 李, 凡 郭, 蓉 董 申請(qǐng)人:南京大學(xué)