[發明專利]一種相機參數標定的兩步優化方法

有效

• 申請號: 201810037571.0
• 申請日: 2018-01-16
• 公開（公告）號: CN108269289B
• 公開（公告）日: 2021-08-10
• 發明（設計）人: 楊政武;劉家朋
• 申請（專利權）人: 上海匯像信息技術有限公司
• 主分類號: G06T7/80
• 分類號: G06T7/80
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明屬于圖像處理與三維重建領域，具體涉及到三維測量領域中相機標定的相關技術。一種相機參數標定的兩步優化方法，包括如下步驟：步驟a，基于張正友的平面標定算法設計一個能夠估計相機鏡頭畸變參數的相機參數優化方法。步驟b，排除相機鏡頭的畸變影響再一次解算相機的內外參數。由于采用上述技術方案，在標定板不過度傾斜條件下，相對于光照與顏色變化、標定板的姿態變化以及相機鏡頭的畸變能夠精確地標定相機參數。

技術領域

本發明屬于圖像處理與三維重建領域，具體涉及到三維測量領域中相機標定的相關技術。

背景技術

在下述相機標定算法中假設(x,y)表示標定板的角點的像點坐標，(u,v,w)表示角點的物點坐標。在像點坐標與物點坐標之間存在下述變換關系，

s·[x,y,1]^T＝K·[R,t]·[u,v,w,1]^T，

其中是由焦距(f_x,f_y)與主點(c_x,c_y)構成的相機內參數矩陣，[R,t]是由旋轉矩陣R與平移矢量t組成的外參數矩陣。不同類型的標定算法用于解算相機參數方法的不同之處在于如何解算從物點坐標到像點坐標的變換矩陣，以及如何基于變換矩陣計算相機的內參數與外參數。

基于平面標定板的標定算法已逐漸成為未來發展的趨勢。常用的基于平面標定板的相機標定算法有Zhang標定法與Tsai標定法。張正友標定法是典型的平面標定算法。由于采用了平面標定板，因此可以將從物點坐標到像點坐標的變換看作單應變換H＝K·[R,t]。而且，在采用平面標定板后，從物點坐標到像點坐標的變換關系可以簡化為

由此可得，單應變換矩陣為H＝[h₁,h₂,h₃]＝K·[r₁,r₂,1]。張正友標定法的標定過程為：首先根據單應變換求得相機的內參數矩陣，然后根據旋轉向量之間的正交歸一化關系計算相機的外參數矩陣，最后根據畸變模型求得相機鏡頭的畸變參數{k₁,k₂,k₃,p₁,p₂}。Tsai的兩步標定法就是基于徑向校正約束(RAC---Radial Alignment Constraint)的標定法。Tsai標定法的兩步標定過程為：首先根據徑向約束關系構造下述關系式求解相機的外參數，

然后根據下述關系式可解得相機焦距f、畸變參數k與沿著z方向的平移量t_z

張正友標定法與Tsai的兩步標定法存在的共同缺點有兩個方面：第一個方面是在未考慮畸變影響的條件下估算相機參數初始值，第二個方面是解算相機內外參數、估計畸變參數與再解算相機內外參數的非線性優化迭代過程的收斂結果依賴于相機參數的初始值。關于相機標定精度對雙目視覺三維重建精度的影響，可以基于以下基本事實分析問題。在三維重建過程中，首先需要對相機采集的圖像進行徑向與切向畸變矯正，然后才使用相機標定結果的內參數與外參數進行三維重建。也就是說，三維重建時假定解算的相機內外參數都不受畸變影響。然而，一方面無論是基于透視變換的標定方法，還是基于單應變換的平面標定算法，估算的相機參數初值都包含畸變影響，另一方面非線性最優化的收斂性又依賴于初始值。

因此，在三維測量領域亟需一個在充分考慮了畸變影響的情況下解算相機參數的標定參數優化算法。

發明內容

本發明的目的在于，提供一種相機參數標定的兩步優化方法，解決以上技術問題。

本發明所解決的技術問題可以采用以下技術方案來實現：

一種相機參數標定的兩步優化方法，包括如下步驟：