[發(fā)明專利]一種單維像素合并模式等效窄面陣相機空間位置測量方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110088136.2
• 申請日: 2021-01-22
• 公開（公告）號: CN112880563B
• 公開（公告）日: 2021-12-28
• 發(fā)明（設計）人: 高揚;崔恒宇;王旭
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G01B11/00
• 分類號: G01B11/00;H04N5/232
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251
• 代理人: 顧煒;安麗

1.一種單維像素合并模式等效窄面陣相機空間位置測量方法，其特征在于，包括以下步驟：

a、基于單維像素合并模式binning將工業(yè)面陣相機轉化為等效窄面陣，通過三個等效窄面陣相機構建等效窄面陣三目視覺測量系統(tǒng)，并針對由光點構建的特征標識進行測量；

b、根據步驟a中的等效窄面陣三目視覺測量系統(tǒng)，建立等效窄面陣三目視覺測量模型，并標定得到各相機內部參數和相機之間空間關系的外部參數；

c、針對步驟a中光點構建的特征標識，等效窄面陣相機拍攝獲取其圖像為等效窄面陣圖像，通過精密圖像處理方法提取光點中心的亞像素坐標；

d、根據步驟b中的等效窄面陣三目視覺測量系統(tǒng)和標定得到的相機內部參數和外部參數，以及步驟c中各相機提取的光點中心亞像素坐標的空間位置，解算獲取特征標識的空間位置。

2.根據權利要求1所述的一種單維像素合并模式等效窄面陣相機空間位置測量方法，其特征在于：所述步驟a中，通過三個等效窄面陣相機構建的三目測量系統(tǒng)實現為：三個相機分左、中、右排列視場交匯構成三目立體視覺測量系統(tǒng)，其中左、右相機采用1×4binning，即縱向進行4倍的像素合并，橫向不合并；中間相機采用4×1binning，即橫向進行4倍的像素合并，縱向不合并；固定好三目相機的位置，保證在測量過程中相機位置不發(fā)生變動。

3.根據權利要求1所述的一種單維像素合并模式等效窄面陣相機空間位置測量方法，其特征在于：所述步驟a中，使用光點作為特征標識，特征標識在三目相機的公共視場中以保證等效窄面陣相機的圖像獲取。

4.根據權利要求1所述的一種單維像素合并模式等效窄面陣相機空間位置測量方法，其特征在于：所述步驟b中，建立等效窄面陣三目視覺測量模型方法如下：

(1)單攝像機透視投影模型

單攝像機透視投影模型如下：

其中ρ是比例系數；p＝[u v 1]^T和q＝[x y z 1]^T是特征點分別在攝像機圖像下的像素坐標和測量系統(tǒng)坐標系下的坐標；K是相機內部參數矩陣，由內部參數a_x，a_y，u₀，v₀決定，a_x，a_y分別是x軸和y軸上的歸一化焦距，u₀，v₀是圖像中心的像素坐標；R，t＝[t_x t_y t_z]^T分別是相機外部參數中的攝像機坐標系相對測量系統(tǒng)坐標系的旋轉矩陣和平移矢量，r₁～r₉表示R矩陣的各系數；

(2)三目視覺測量模型

針對三目視覺測量系統(tǒng)，根據單攝像機透視投影模型，以中相機坐標系為測量系統(tǒng)坐標系，得到三目視覺測量模型如下：

式中，ρ_L，ρ_M和ρ_R是為左、中、右相機對應的比例系數；特征點在測量系統(tǒng)坐標系即中相機坐標系下的三維齊次坐標為q_M，在左、中、右相機下的投影即圖像下的像素坐標分別為p_L，p_M和p_R；K_L，K_M和K_R分別為左、中、右相機的內部參數矩陣；R_ML和t_ML，以及R_MR和t_MR分別是左、右相機坐標系相對測量系統(tǒng)坐標系即中相機坐標系的旋轉矩陣和平移矢量，根據式(1)將式(2)展開如下：

其中各參數定義與式(1)中對應，右下角標中的L、M、R分別代表對應左、中、右攝像機下的參數，基于式(3)得到6個線性方程組如下：

(3)等效窄面陣三目視覺測量模型

等效窄面陣三目視覺測量系統(tǒng)相對面陣三目視覺測量系統(tǒng)，binning后圖像像素數量和單位像素長度發(fā)生變化，歸一化焦距和圖像中心像素坐標位置發(fā)生了變化，其中左、右相機y方向的歸一化焦距a_y和中心像素坐標v₀，以及中相機x方向的歸一化焦距a_x和中心像素坐標u₀均變?yōu)檎ＤＪ降?/4，則等效窄面陣三目視覺測量模型即由式(4)轉化為：

在所有相機內部參數和外部參數已知的條件下，獲取被測特征點在各相機圖像上的像素坐標(u_Lb,v_Lb)，(u_Mb,v_Mb)，(u_Rb,v_Rb)，即求解被測特征點在測量系統(tǒng)坐標系下的空間坐標q_Mb＝[x_Mb y_Mb z_Mb 1]^T，由式(5)，將被測量轉化為：

Aq_Mb＝b (6)

其中，

binning后，對于式(5)或(6)中的6個線性方程，其權重是不相等的；對于每個相機成像構建的2個方程，binning后的方程標準差是正常模式的4倍，則binning后方程的權重為正常模式下方程的1/16，得到加權矩陣W數值如下：

通過加權最小二乘求解得到被測特征點的三維空間坐標：

q_Mb＝(A^TWA)^-1A^TWb (8)。