[發明專利]一種魚眼鏡頭相機徑向畸變的自標定方法

有效

• 申請號: 201410221337.5
• 申請日: 2014-05-25
• 公開（公告）號: CN104036496B
• 公開（公告）日: 2017-02-22
• 發明（設計）人: 蔣宇波;杜歆;朱云芳;金韜
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06T7/80
• 分類號: G06T7/80
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司33200
• 代理人: 邱啟旺

技術領域

本發明涉及一種對魚眼鏡頭相機的徑向畸變進行自標定的方法，具體來說，涉及一種無需標定模板，只要魚眼鏡頭相機圍繞著一個固定軸做旋轉運動，通過對不同視角的圖像中特征點運動軌跡的分析計算就可以估計出魚眼鏡頭相機的徑向畸變參數的方法。

背景技術

魚眼鏡頭的失真有多種類型，其中徑向失真被認為是主要的因素。有眾多的學者對魚眼鏡頭的失真校正進行了研究，也提出了多個徑向畸變數學模型，例如有多項式模型、Field-of-view?模型、除法模型、Equidistant模型等。在這些模型中，傳統的多項式模型運用較廣，但其并不適用于具有較大畸變的魚眼成像，而除法模型很好地彌補了這一缺點，在很多情況下，單個參數已經足夠。

基于單參數除法模型，學者們提出了很多徑向畸變的標定方法，這些方法大致上可以分為二類：1)基于點匹配的方法；這類方法需要拍攝至少二幅魚眼圖像，通過圖像之間的特征點匹配，在某種約束下(如交比的投影不變性)進行畸變參數求解。2)基于直線的方法。由于空間直線被投影成畸變圖像上的圓弧，擬合出這些圓弧，就能夠估計出畸變參數。

基于點匹配和基于直線的方法都已發展出自標定方法，其中基于點匹配的方法能夠估計出單參數除法模型的畸變參數，但須基于畸變中心位于圖像中心的假設，這在很多情況下并不成立；而基于直線的方法須場景中存在直線。本發明方法歸屬于基于點匹配的方法，但與已有方法不同，本發明方法將畸變中心作為未知參數，使其不依賴于畸變中心位置的假設，而只是圖像中心作為畸變中心的初值，在后續的迭代求解中進行非線性優化，從而具有更好的適用性。

發明內容

本發明的目的在于針對現有技術的不足，提供一種魚眼鏡頭相機徑向畸變的自標定方法。

本發明的目的是通過以下技術方案來實現的：一種魚眼鏡頭相機徑向畸變的自標定方法，包括以下步驟：

（1）將魚眼鏡頭相機圍繞相機坐標系的y軸進行旋轉，拍攝前后視野有重疊的n個視角的圖像，其中，n為大于等于3的自然數；

（2）提取不同視角下魚眼圖像的圖像特征點，并進行特征點匹配，得到m條不同視角下魚眼圖像的匹配點軌跡序列，其中，m為大于等于1的自然數；

（3）利用步驟（2）得到的m條圖像匹配點軌跡序列，通過非線性優化求解得到畸變中心????????????????????????????????????????????????和畸變參數。

進一步地，所述的步驟（3）包括以下子步驟：

（3.1）對于每條匹配點軌跡序列中的n個匹配點，建立如下關系式：

，繼而寫成的形式；

其中，、、；為魚眼鏡頭相機焦距、為畸變點、為三維點坐標；

（3.2）對于所有的m條匹配點軌跡序列，建立的矩陣和矩陣各有m個，即有和；向量也有m個，這m個向量都具有相同的和，但有不同的，即有；

（3.3）所有待求參數歸結為4個公共系數和m個與特定三維點有關的，用LM（Levenberg-Marquardt）算法的非線性優化方法最小化，求解得到畸變中心和畸變參數；其中，表示與第i條軌跡所對應的矩陣中的第j個行向量、為與第i條軌跡相對應的向量、表示與第i條軌跡所對應的矩陣中的第j個行向量。

本發明的有益效果是：整個標定過程只需要將相機繞固定軸旋轉，無需標定模板，給標定工作帶來了極大的便利性。

附圖說明

圖1為本發明方法的流程圖；

圖2為本發明將魚眼鏡頭相機繞y軸旋轉的示意圖。

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具體實施方式

下面結合附圖和具體實施方式對本發明作進一步詳細描述，本發明的目的和效果將變得更加明顯。

本發明對魚眼鏡頭相機的徑向畸變建模采用由Fitzgibbon提出的單參數除法模型，如式（1）所示：

?????????????????????????????????（1）

（1）式中，為理想透視投影點，也可稱為未畸變點；為魚眼圖像上的點，也可稱為畸變點；為畸變參數；為畸變點的徑向距離。（1）式是基于畸變中心位于坐標原點的假設，這一假設有時并不成立。假設畸變中心位于，則（1）式變為：

????????????????????????????????（2）