[發(fā)明專(zhuān)利]基于無(wú)跡卡爾曼濾波的攝像機(jī)標(biāo)定方法

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 200910052031.0
• 申請(qǐng)日: 2009-05-26
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN101561931A
• 公開(kāi)（公告）日: 2009-10-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 羅珍茜;薛雷;孫峰杰;陸士清;李長(zhǎng)遠(yuǎn)
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 上海大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/00
• 代理公司: 上海上大專(zhuān)利事務(wù)所（普通合伙）
• 代理人: 陸聰明

1、一種基于無(wú)跡卡爾曼濾波的攝像機(jī)標(biāo)定方法，其特征在于包括將二維平面靶標(biāo)圖像上的標(biāo)志點(diǎn)看作勻速運(yùn)動(dòng)的點(diǎn)，利用系統(tǒng)噪聲和量測(cè)噪聲的統(tǒng)計(jì)特性，以觀測(cè)到的靶標(biāo)標(biāo)志點(diǎn)的圖像坐標(biāo)和對(duì)應(yīng)的世界坐標(biāo)作為濾波器的輸入，內(nèi)外參數(shù)的估計(jì)作為卡爾曼濾波器的輸出，根據(jù)無(wú)跡卡爾曼濾波算法得到攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)的最優(yōu)估計(jì)，其步驟如下：

(1)、制作已知尺寸的二維平面靶標(biāo)；

(2)、在攝像機(jī)視野范圍內(nèi)拍攝不同位姿靶標(biāo)圖像；

(3)、提取上述二維平面靶標(biāo)圖像的標(biāo)志點(diǎn)；

(4)、將上述提取的標(biāo)志點(diǎn)圖像坐標(biāo)以及對(duì)應(yīng)的世界坐標(biāo)作為卡爾曼濾波器的輸入，利用無(wú)跡卡爾曼濾波算法計(jì)算出攝像機(jī)內(nèi)、外參數(shù)的最優(yōu)估計(jì)作為系統(tǒng)的輸出，根據(jù)上述卡爾曼濾波輸出結(jié)果中的畸變參數(shù)矯正二維靶標(biāo)圖像，完成攝像機(jī)的標(biāo)定。

2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，上述步驟(1)中，制作已知尺寸的二維平面靶標(biāo)，靶標(biāo)的樣式為國(guó)際象棋棋盤(pán)格樣式，靶標(biāo)的尺寸由視覺(jué)系統(tǒng)目標(biāo)對(duì)象的尺寸決定，靶標(biāo)尺寸應(yīng)與目標(biāo)對(duì)象尺寸近似一致。

3、根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，上述步驟(2)中，在攝像機(jī)視野范圍內(nèi)拍攝不同位姿靶標(biāo)圖像，攝像機(jī)固定在待標(biāo)定攝像機(jī)位置上在其視野范圍內(nèi)移動(dòng)拍攝靶標(biāo)，或在固定靶標(biāo)位置上移動(dòng)攝像機(jī)從不同位置和角度拍攝靶標(biāo)。

4、根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，上述步驟(3)中，提取上述二維平面靶標(biāo)圖像的標(biāo)志點(diǎn)，采用Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法，提取出像素級(jí)的角點(diǎn)，求出各標(biāo)志點(diǎn)在二維平面靶標(biāo)圖像坐標(biāo)系中的坐標(biāo)值。

5、根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，上述步驟(4)中，將上述步驟(3)中提取的標(biāo)志點(diǎn)圖像坐標(biāo)以及對(duì)應(yīng)的世界坐標(biāo)作為卡爾曼濾波器的輸入，利用無(wú)跡卡爾曼濾波算法計(jì)算出攝像機(jī)內(nèi)、外參數(shù)的最優(yōu)估計(jì)作為系統(tǒng)的輸出，根據(jù)上述卡爾曼濾波輸出結(jié)果中的畸變參數(shù)矯正二維靶標(biāo)圖像。

6、根據(jù)權(quán)利要求1或2或3或4或5所述的方法，其特征在于，上述步驟(4)中，將上述步驟(3)中提取的標(biāo)志點(diǎn)圖像坐標(biāo)以及對(duì)應(yīng)的世界坐標(biāo)作為卡爾曼濾波器的輸入，利用無(wú)跡卡爾曼濾波算法計(jì)算出攝像機(jī)內(nèi)、外參數(shù)的最優(yōu)估計(jì)作為系統(tǒng)的輸出，根據(jù)上述卡爾曼濾波輸出結(jié)果中的畸變參數(shù)矯正二維靶標(biāo)圖像，其具體步驟為：

(4)-1：建立攝像機(jī)模型，如下式：

uv1=au0u100avv000010RT0T1xwywzw1]]>

其中，平移向量t＝[t_xt_yt_z]，旋轉(zhuǎn)矩陣R采用四元數(shù)表示法，旋轉(zhuǎn)矩陣R用四元矢量q＝(q₁，q₂，q₃，q₄)描述，見(jiàn)下式：

R(q)=q02+q12-q22-q322(q1q2-q0q3)2(q1q3+q0q2)2(q1q2+q0q3)q02-q12+q22-q322(q2q3-q0q1)2(q1q3-q0q2)2(q2q3+q0q1)q02-q12-q22+q32]]>

其中，q02+q12+q22+q32=1]]>鏡頭畸變使實(shí)際二維圖像平面坐標(biāo)發(fā)生偏移，有如下關(guān)系：

u=u′+δuv=v′+δv]]>

其中，δ_u和δ_v是線性畸變，定義如下：

δu=(u′-u0)k1r2δv=(v′-v0)k2r2r=(u′-u0)2+(v′-v0)2]]>

上述q₀，q₁，q₃，q₄，t_x，t_y，t_z，a_u，a_v，u₀，v₀與畸變系數(shù)k₁，k₂一起構(gòu)成攝像機(jī)模型的內(nèi)、外參數(shù)；

(4)-2：建立卡爾曼濾波狀態(tài)模型，假設(shè)靶標(biāo)標(biāo)志點(diǎn)是做勻速運(yùn)動(dòng)，把點(diǎn)數(shù)的增加作為時(shí)刻變化，靶標(biāo)標(biāo)志點(diǎn)坐標(biāo)作為點(diǎn)在不同時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)坐標(biāo)，

設(shè)狀態(tài)向量：x(k)＝(q₀，q₁，q₂，q₄，t_x，t_y，t_z，a_u，a_v，u₀，v₀，k₁，k₂)^T

攝像機(jī)狀態(tài)方程：x(k)＝Φ(k，k-1)x(k-1)，

其中：x(k)和x(k-1)分別為k-1和k時(shí)刻的狀態(tài)向量，Φ(k，k+1)為13階的單位方陣，處于臨界穩(wěn)定狀態(tài)；

(4)-3：建立卡爾曼濾波量測(cè)模型，多幅靶標(biāo)標(biāo)志點(diǎn)的圖像坐標(biāo)(u，v)、對(duì)應(yīng)的世界坐標(biāo)(x_w，y_w，z_w)和約束條件q02+q12+q22+q32=1]]>作為量測(cè)向量，則量測(cè)方程可表示為：

z(k)＝H[x(k)，n(k)]＝[h₁(k)，h₂(k)，h₂(k)]^T+[n₁(k)，n₂(k)，n₃(k)]^T

其中，[n₁(k)，n₂(k)，n₃(k)]^T是零均值白噪聲，為時(shí)間函數(shù)，

h1(k)=au(k)r1(k)xw+r2(k)yw+r3(k)zw+tx(k)r7(k)xw+r8(k)yw+r9(k)zw+tz(k)+u0+δu(k)=u(k)h2(k)=av(k)r4(k)xw+r5(k)yw+r6(k)zw+ty(k)r7(k)xw+r8(k)yw+r9(k)zw+tz(k)+v0+δv(k)=v(k)h3(k)=q02+q12+q22+q32=1]]>

(4)-4：無(wú)跡卡爾曼濾波算法，卡爾曼濾波包括兩個(gè)步驟：設(shè)靶標(biāo)標(biāo)志點(diǎn)從0時(shí)刻運(yùn)動(dòng)到k時(shí)刻，量測(cè)信息：Z^k＝[z₁，z₂，…，z_k]，利用量測(cè)信息得到x(k)的估計(jì)估計(jì)的協(xié)方差P(k|k-1)列出預(yù)測(cè)與更新方程，有

預(yù)測(cè)方程：

x~(k|k-1)=E[x(k-1|k-1)|Zk],]]>

z~(k|k-1)=E{H(x~(k|k-1))|Zk},]]>

Pvv(k|k-1)=E{(z(k)-z~(k|k-1))(z(k)-z~(k|k-1))T};]]>

更新方程：

v(k)=z(k)-z~(k|k-1),]]>

W(k)=Pzv(k|k-1)Pvv-1(k|k-1),]]>

x~(k|k)=x~(k|k-1)+W(k)v(k),]]>

P(k|k)＝P(k|k-1)-W(k)P_vv(k|k-1)W^T(k)；

上述非線性方程求解轉(zhuǎn)化為求H(·)的均值和協(xié)方差的非線性變換；

(4)-5：矯正畸變圖像，將根據(jù)卡爾曼濾波輸出結(jié)果中的畸變參數(shù)k₁，k₂矯正二維標(biāo)靶圖像，完成攝像機(jī)的標(biāo)定。