[發明專利]一種攝影機自標定方法及裝置

有效

• 申請號: 201810189115.8
• 申請日: 2018-03-08
• 公開（公告）號: CN108416811B
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: 劉榮海;楊迎春;鄭欣;郭新良;魏杰;于虹;沈鑫;許宏偉;周靜波
• 申請（專利權）人: 云南電網有限責任公司電力科學研究院
• 主分類號: G06T7/80
• 分類號: G06T7/80;G06T7/33;G06V10/46
• 代理公司: 北京弘權知識產權代理有限公司 11363
• 代理人: 逯長明;許偉群

本發明公開了一種攝影機自標定方法及裝置，包括：獲取相鄰兩幅圖像中的特征點匹配對。根據獲取的特征點匹配對，利用本質矩陣前兩個奇異值相等的性質估算內參數初值。根據Kruppa方程對所述內參數初值進行校正并輸出結果。該方法利用本質矩陣前兩個奇異值相等的特性并通過粒子群算法估算出內參數初值，再將估算的內參數初值代入根據Kruppa方程構造的目標函數中，通過采用內點罰函數法結合變尺度法優化目標函數，最終得到優化的內參數。該方法將基于本質矩陣的自標定技術和基于Kruppa方程的自標定技術結合起來，使內參數的標定經過初值計算和校正兩個步驟，有效地保證了內參數標定的準確性、穩定性。

技術領域

本申請涉及計算機視覺技術領域，尤其涉及一種攝影機自標定方法及裝置。

背景技術

計算機視覺的基本任務之一是從攝影機獲取的圖像信息出發計算三維空間中物體的幾何信息，并由此重建和識別物體，而空間物體表面某點的三維幾何位置與其在圖像中對應點之間的相互關系是由攝影機成像的幾何模型決定的，這些幾何模型參數就是攝影機參數。在大多數條件下這些參數必須通過實驗與計算才能得到，這個過程被稱為攝影機標定(或稱為定標)。標定過程就是確定攝影機的幾何和光學參數，即內部參數，攝影機相對于世界坐標系的方位，即外部參數。總之，攝影機標定是計算機視覺領域從二維圖像提取三維空間信息必不可少的步驟，被廣泛應用于三維重建、導航、視覺監控等領域。廣義上攝影機標定可分為三種：傳統標定方法、基于主動視覺的標定方法和自標定方法。傳統標定方法需要使用經過精密加工的標定塊，通過建立標定塊上三維坐標已知的點與其圖像點間的對應關系，來計算攝影機的內外參數；該方法的優點在于可以獲得較高的精度，但標定過程費時費力，不適用于在線標定和不可能使用標定塊的場合。基于主動視覺的標定方法需要控制攝影機做某些特殊運動，如繞光心旋轉或純平移等，利用這些運動的特殊性可以計算出內參數；該方法的優點是算法簡單，往往能獲得線性解，缺點是不能適用于攝影機運動軌跡未知或無法控制的場合。以上兩種標定方法均利用到特殊場景或攝影機運動的信息，對于場景任意、攝影機運動軌跡都未知的最一般的情形，則都無能為力。

為了在場景信息和攝影機運動信息均未知的情況下獲取攝影機的內參數，人們提出了自標定方法。有人從射影幾何的角度出發證明了每兩幅圖像間存在著兩個形如Kruppa方程的二次非線性約束，通過直接求解Kruppa方程組可以解出內參數。鑒于直接求解Kruppa方程的困難，人們又提出了分層逐步標定的思想，即首先對圖像序列做射影重建，在此基礎上再仿射標定和歐式標定。自標定方法利用攝影機內參數自身存在的約束進行標定，這些約束與場景和攝影機的運動無關，這也是自標定方法較前兩種標定方法更靈活的原因。

基于Kruppa方程的自標定方法雖然通過在兩兩圖像之間建立方程，將所有圖像統一到一個一致的射景框架的場合，使攝影機的標定更加方便。但是，該方法在列方程過程中需要將支持絕對二次曲線的無窮遠平面參數消去，所以當輸入更多的圖像時，不能保證該無窮遠平面的一致性，從而當圖像序列較長時，基于Kruppa方程的自標定方法不穩定，精確性和魯棒性較差。

發明內容

本申請提供了一種攝影機自標定方法、裝置、設備及存儲介質，以解決現有基于Kruppa方程的自標定方法不穩定、精確性和魯棒性較差的問題。

為了解決上述技術問題，本申請實施例公開了如下技術方案：

第一方面，本申請實施例公開了一種攝影機自標定方法，包括：獲取相鄰兩幅圖像中的特征點匹配對。根據獲取的特征點匹配對，利用本質矩陣前兩個奇異值相等的性質估算內參數初值。根據Kruppa方程對所述內參數初值進行校正并輸出結果。

進一步地，獲取相鄰兩幅圖像中的特征點匹配對包括：采用SIFT算法檢測相鄰兩幅圖像，獲取兩幅圖像中的特征點描述子。匹配獲取的相鄰兩幅圖像中的特征點描述子，得到特征點描述子匹配對。查找相鄰兩幅圖像中分別與特征點描述子相對應的特征點，得到與特征點描述子匹配對分別對應的相鄰兩幅圖像中的特征點，即為特征點匹配對。