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[發明專利]一種基于運動球體的同步相機的基礎矩陣求解及標定方法在審

專利信息
申請號: 202210402592.4 申請日: 2022-04-18
公開(公告)號: CN114820811A 公開(公告)日: 2022-07-29
發明(設計)人: 楊連平;王軍保;熊婉彤;趙強;陸小軍;付昊月;郭陽;王琪 申請(專利權)人: 東北大學
主分類號: G06T7/80 分類號: G06T7/80;G06T7/73;G06T7/246;G06F17/11;G06F17/16
代理公司: 沈陽優普達知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 21234 代理人: 陳曦
地址: 110169 遼*** 國省代碼: 遼寧;21
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 運動 球體 同步 相機 基礎 矩陣 求解 標定 方法
【權利要求書】:

1.一種基于運動球體的同步相機的基礎矩陣求解及標定方法,其特征在于,包括:

步驟1:在拍攝場景中固定多臺相機,同步拍攝視頻;

步驟2:離線或者在線標定相機的內參矩陣;

步驟3:采用多臺相機同步拍攝單一的運動的球體,獲得不同時刻的多組圖像組;

步驟4:使用Daugman圓檢測算法自動檢測每組多張圖像中的球體所呈圓形的圓心坐標,獲得一組2D對應點,不同時刻的多組圖像獲得多組2D對應點;

步驟5:根據多組2D對應點計算滿足對極約束的基礎矩陣;

步驟6:結合相機的內參計算本質矩陣,再對本質矩陣分解得到兩臺相機的外參矩陣,并結合相機的內參矩陣計算得到相機的投影矩陣完成標定。

2.如權利要求1所述的基于運動球體的同步相機的基礎矩陣求解及標定方法,其特征在于,所述步驟3具體為:

步驟3.1:進行拍攝時先根據場地的大小、離相機的遠近、焦距的長短選擇球體的顏色及球體的尺寸;

步驟3.2:自由地控制球體的運動范圍和運動方向,控制視頻的幀率和運動速度之間的平衡關系。

3.如權利要求1所述的基于運動球體的同步相機的基礎矩陣求解及標定方法,其特征在于,所述步驟4具體為:

步驟4.1:使用多臺相機同步拍攝運動的球體,每一時刻獲得一組包含該球體多張圖像;

步驟4.2:使用Daugman圓檢測算法,自動檢測出球體在圖像中所呈的圓形,并得到圓心的像素坐標或者亞像素坐標;

步驟4.3:便得到了球心這一3D點在多臺相機的圖像中分別對應的2D坐標,同一時刻多臺相機的圖像中的2D坐標構成一組2D對應點;

步驟4.4:利用一系列不同時刻的成組圖像,獲得多組2D對應點。

4.如權利要求1所述的基于運動球體的同步相機的基礎矩陣求解及標定方法,其特征在于,所述步驟5具體為:

步驟5.1:根據對極約束條件建立一組2D點對應的線性方程;

步驟5.2:通過多組2D點建立線性方程組,使用SVD分解求線性方程組的最小二乘解,得到基礎矩陣。

5.如權利要求4所述的基于運動球體的同步相機的基礎矩陣求解及標定方法,其特征在于,所述步驟5.1具體為:

步驟5.1.1:在兩視圖幾何中,基礎矩陣F表示一個圖像中的點到其對極線的變換,設基礎矩陣F是一個3×3的矩陣,有9個參數,8個自由度:

步驟5.1.2:在多臺相機拍攝的每組圖像中選取兩張圖像,令x是第一張圖像上的2D對應點,l'是第二張圖像上的對極線,則l'=F·x;令x'是第二張圖像上的2D對應點,由于x'在對極線l'上,所以獲得對極約束表達式:

x'T·F·x=0

步驟5.1.3:設x的齊次坐標為其對應點x'的齊次坐標為將x、x'和基礎矩陣F帶入對極約束表達式并進行簡化后獲得如下表達式:

其中,f=[F11,F12,F13,F21,F22,F23,F31,F32,F33]T

6.如權利要求4所述的基于運動球體的同步相機的基礎矩陣求解及標定方法,其特征在于,所述步驟5.2具體為:

通過一組圖像中的兩個2D對應點可以得到上述一個對極約束表達式,多組2D對應點在相差一個尺度因子的情況下得到一個唯一解,當2D對應點多于8組時,使用SVD分解求其最小二乘解,f的解就是系數矩陣最小奇異值對應的奇異向量,也就是A=UDV-1中矩陣V的最后一列矢量。

7.如權利要求1所述的基于運動球體的同步相機的基礎矩陣求解及標定方法,其特征在于,所述步驟6具體為:

步驟6.1:結合相機內參和基礎矩陣計算本質矩陣:

其中,K1,K2為多臺相機中選取的兩臺相機的內參矩陣,F為基礎矩陣,E為本質矩陣;

步驟6.2:對本質矩陣分解得到兩臺相機的外參矩陣;

本質矩陣的三個奇異值中有兩個奇異值相等,第三個奇異值是0,對本質矩陣進行奇異值分解可得:

E=U·diag(1,1,0)·VT

在不考慮符號的情況下有兩種可能的解:

S1=UZUT,R1=UWVT

S2=-UZUT,R1=UWTVT

其中:

因此,外參矩陣有四種情況:P1=[R1|S1],P2=[R1|S2],P3=[[R2|S1]和P4=[R2|S2];

步驟6.3:分別根據四種情況求出三維點坐標,深度為正的點數最多的那一組即為要求的外參矩陣。

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