[發明專利]利用幾何的對射變換求解折反射攝像機主點的方法

在審

• 申請號: 201810232792.3
• 申請日: 2018-03-21
• 公開（公告）號: CN108447099A
• 公開（公告）日: 2018-08-24
• 發明（設計）人: 趙越;王順成
• 申請（專利權）人: 云南大學
• 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

本發明涉及一種利用幾何的對射變換求解折反射攝像機主點的方法，其特征在于此方法適用中心與非中心系統，減少自標定過程中對極幾何估計參數，所述方法的具體步驟包括：首先，拍攝非中心折反射攝像機拍攝的空間中包含直線的1副圖像，提取圖像中已知的特征點的坐標；其次，利用Plucker?Grassmann坐標表達該幾何空間中直線元素；最后，利用對射變換下交比不變性線性確定攝像機主點。

技術領域

本發明屬于計算機視覺標定領域，涉及一種利用幾何空間中對射變換保持交比不變性求解折反射攝像機主點的方法。

背景技術

計算機視覺發展應用中，通過普通攝像機與曲面鏡組合成一個攝像系統，稱為折反射攝像機系統，通過折反射攝像機系統可以獲得變形的全景圖像，但是如果增加了成像視野，就會增加圖像的變形那么這樣的模型也是不太理想。為了運用全景攝像機，就涉及到對攝像機進行標定后矯正圖像及還原圖像三維信息。但標定模型中的中心折反射攝像機成像系統屬于理想系統，現實生活中只存在非中心折反射系統。對于非中心折反射攝像機通常基于對極幾何標定，對極幾何標定非中心折反射攝像機屬于非線性問題，其中探索更多合理的優化方法可以保證非線性標定結果更加精確，本文通過幾何空間中的對射變換性質，確定出攝像機系統的主點，減少初始化非線性優化的參數。

中心折反射攝像機由一個反射鏡面和一個普通攝像機組成，它的成像視野大，是全景視覺領域研究的熱點之一。但是文獻“Catadioptric Projective Geometry”，(GeyerC,Daniilidis K。Catadioptric Projective Geometry.International Journal ofComputer Vision,2001,45(3):223-243.)針對中心折反射攝像機提出了一個一般化的投影模型，該投影模型將中心折反射攝像機的成像過程等價成經過一個單位球的兩步投影。文獻“Epipolar Geometry for Central Catadioptric Cameras”，(Svoboda T,PajdlaT.Epipolar Geometry for Central Catadioptric Cameras[J]。International Journalof Computer Vision,2002,49(1):23-37.)對所有中心折反射攝像機提出極幾何約束，并且通過非線性優化方法求解出攝像機的內參數與外參數。文獻“Self-calibration for anon-central catadioptric camera with approximate epipolar geometry”，(Xiang Z,Dai X,Zhou Y,et al.Measurement Science&Technology,2014,25(8):085005.)研究了中心與非中心折反射攝像機的區別與聯系，區別主要是成像的有效視點與折射光線不同，并且對于中心與非中心系統下的區別進行參數化。文獻“Imaging of non-central nervoussystem primitive neuroectodermal tumours”，(Dick E A,Mchugh K,Kimber C,et al。diagnostic features and correlation with outcome.Clinical Radiology,2001,56(3):206.)提出了折反射攝像機成像過程中的誤差分析，文中提出誤差的不可控與必然性質，通過中心折反射攝像機得的攝像機標定結果顯然存在較大的誤差。文獻“EpipolarGeometry for Central Catadioptric Cameras”，(Svoboda T,Pajdla T.EpipolarGeometry for Central Catadioptric Cameras.International Journal of ComputerVision,2002,49(1):23-37.)和文獻“Self-calibration for a non-centralcatadioptric camera with approximate epipolar geometry”,(Xiang Z,Dai X,ZhouY,et al,Measurement Science&Technology,2014,25(8):085005.)中都涉及到單位圓系統簡化折反射攝像機成像模型，在最終標定約束方程中均使用對極幾何非線性的確定出攝像機內參數。文獻“Mathematical Methods in Computer Vision”，(吳福超,北京:科學出版社,2011:80-100)中涉及到標定過程中攝像機參數共計13個，其中關鍵參數有攝像機外參數旋轉矩陣與平移向量和攝像機內參數矩陣參數，如果在對極幾何約束中的非線性方法確定最終結果，未知參數越多，導致最終結果越不精確。