[發(fā)明專利]一種攝像機標定方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410589520.0
• 申請日: 2014-10-28
• 公開（公告）號: CN105631844A
• 公開（公告）日: 2016-06-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 盧根;邱靖;邱琳;戴雅萍;邵宇鷹;鄧麗
• 申請（專利權(quán)）人: 上海大學;中國華東電力集團公司上海仿真控制系統(tǒng)公司;國網(wǎng)上海市電力公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 上海信好專利代理事務(wù)所(普通合伙) 31249
• 代理人: 張靜潔

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種攝像機標定方法。

背景技術(shù)

隨著科技的發(fā)展更新，計算機視覺技術(shù)在日常生活和工業(yè)生產(chǎn)中得到了 廣泛的應(yīng)用。計算機視覺的研究目的就是使計算機具有通過二維圖像認知三 維環(huán)境信息的能力。這種能力將不僅使機器能感知三維環(huán)境中物體的幾何信 息，包括它的形狀、位置、姿態(tài)、運動等，而且能對他們進行描述、存儲、 識別與理解。

計算機視覺系統(tǒng)從攝像機獲取的圖像信息出發(fā)，計算三維環(huán)境中物體的 位置、形狀等幾何信息，并由此重建三維物體。圖像上每一點的亮度反映了 空間物體表面某點反射光的強度，而該點在圖像上的位置與空間物體表面相 應(yīng)點的幾何位置有關(guān)。這些位置的相互關(guān)系，由攝像機成像幾何模型所決定。 該幾何模型的參數(shù)稱為攝像機參數(shù)，這些參數(shù)必須由試驗與計算來確定，試 驗與計算的過程稱為攝像機標定。對于計算機視覺的技術(shù)實現(xiàn)，攝像機標定 至關(guān)重要，它是計算機視覺技術(shù)的基礎(chǔ)，是二維圖像獲取三維空間信息的關(guān) 鍵和必要步驟。無論是在圖像測量或者機器視覺應(yīng)用中，攝像機參數(shù)的標定 都是非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，其標定結(jié)果的精度及算法的穩(wěn)定性直接影響攝像機工 作產(chǎn)生結(jié)果的準確性。

目前，攝像機標定理論已經(jīng)很成熟，也相繼提出了很多標定方法。主要 可分為傳統(tǒng)的攝像機標定方法和攝像機自標定方法。傳統(tǒng)標定方法標定精度 高，但需要特定的標定參考物；自標定方法不依賴于標定參考物，但是標定 結(jié)果相對不穩(wěn)定。早在20世紀70年代初，Abdel-Aziz和Karara在論文“近 景攝影測量中從比較器坐標到物體空間坐標的直接線性變換(Directlinear transformationfromcomparatorcoordinatesintoobjectspacecoordinatesin close-rangephotogrammetry)”中提出了直接線性變換的攝像機標定方法，建 立了攝像機成像幾何線性模型，通過線性方程可以直接求出成像模型參數(shù)。 但是這種線性模型并沒有考慮攝像機的畸變，在實際應(yīng)用中，攝像機往往存 在畸變，這樣會產(chǎn)生較大的誤差。在隨后的攝像機標定發(fā)展中，人們開始充 分考慮攝像機所存在的畸變。其中具有代表性的是張正友在論文“一種靈活 的攝像機標定的新技術(shù)(Aflexiblenewtechniqueforcameracalibration)”中 提出一種利用旋轉(zhuǎn)矩陣的正交條件及非線性最優(yōu)化進行攝像機標定的方法， 該方法引入攝像機鏡頭畸變，使用平面模板做參考物，使用靈活，非常簡單。 但是該方法對于攝像機的畸變只考慮了徑向畸變的前兩項，并沒有考慮其后 項以及攝像機的切向畸變等，仍然存在一定的誤差。尤其在實際應(yīng)用中，對 標定精度要求較高的情況下，具有很大的局限性。

隨著標定方法的不斷深入研究，以及一些智能算法的相繼提出和廣泛應(yīng) 用，將智能學習算法應(yīng)用到攝像機標定中也取得了顯著的效果和優(yōu)越性。K. Deep等人在論文“基于粒子群優(yōu)化的立體攝像機標定(Stereocamera calibrationusingparticleswarmoptimization)”中提出了基于粒子群算法的攝 像機標定方法，利用粒子群算法的的全局搜索能力，能很好地進行攝像機參 數(shù)求解。但是由于智能算法本身的局限性，容易陷入到早熟收斂或者效率低 下等問題中，無法找到最優(yōu)解，存在一定的誤差，達不到求解的精度。因此， 選擇多種算法的結(jié)合應(yīng)用，可以有效的避免單一算法的缺陷，更好的找到最 優(yōu)解。隨著智能算法的深入發(fā)展，算法的結(jié)合應(yīng)用也增加了標定的復(fù)雜度， 在實際應(yīng)用中帶來不便。因此尋找簡單穩(wěn)定有效的算法應(yīng)用于攝像機標定， 具有很重要的研究意義和實用價值。

發(fā)明內(nèi)容

為了實現(xiàn)三維空間到二維空間的映射，將三維空間的幾何信息表述成二 維圖像信息，給人以直觀的表示，完成可視化標識任務(wù)，并保證標識的精度， 同時考慮工程應(yīng)用盡量滿足簡單準確快速有效的完成標定，本發(fā)明提出一種 基于微分進化粒子群算法(DEPSO)的攝像機標定方法。