[发明专利]一种基于双一维靶标的摄像机标定方法有效
申请号: | 200810102978.3 | 申请日: | 2008-03-28 |
公开(公告)号: | CN101261738A | 公开(公告)日: | 2008-09-10 |
发明(设计)人: | 孙军华;张广军;吴子彦;杨珍;魏振忠 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G01B11/00;G01C11/02 |
代理公司: | 北京汇泽知识产权代理有限公司 | 代理人: | 张颖玲;赵军 |
地址: | 100083*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 双一维 靶标 摄像机 标定 方法 | ||
技术领域
本发明涉及计算机视觉技术,具体涉及一种基于双一维靶标的摄像机标定方法。
背景技术
摄像机标定是计算机视觉以及摄影测量学中的一个重要而关键的问题,所谓摄像机标定就是指确定摄像机图像像素与对应场景点之间的位置关系,具体为:根据摄像机模型,由已知特征点的图像坐标和世界坐标求解摄像机模型的内部参数和外部参数。
早期R.Y.Tsai在文章“An efficient and accurate camera calibration techniquefor 3D machine vision,Proc.of IEEE Conference of Computer Vision and PatternRecognition,pp364-374,1986”中提出了基于结构已知的三维标定物的摄像机标定方法,采用该标定方法虽然能够得到比较高的标定精度,但是三维标定物在制作上难度较大,所以该方法在工程中的应用受到限制。
Z.Zhang在“A flexible new technique for camera calibration,IEEE Trans.onPattern Analysis and Machine Intelligence,22(11):pp1330-1334,2000”中提出了基于平面靶标的摄像机标定方法,该方法通过拍摄平面靶标在两个以上不同位置的图像,在不需要知道平面靶标与摄像机之间相对运动参数的情况下便可以进行摄像机标定,但是采用该标定方法进行摄像机标定时,标定精度在很大程度上依赖于平面靶标的精度,而摄像机标定一般又要求靶标在视场中占有尽量大的面积,当测量范围比较大时,大尺度、高精度的平面靶标制作比较困难,且精度很难保障,从而会导致标定精度降低。
由于一维标定物具有构造简单、易于加工、不存在自身遮挡等特点,并且在大视场测量应用中,加工一个大尺寸的一维靶标要比加工一个同等尺度的二维平面靶标或三维靶标要容易得多。所以,基于一维靶标的摄像机标定方法逐渐成为人们关注的热点。
Z.Zhang在“Camera calibration with one-dimensional objects,IEEETransactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2004,VOL.26,NO.7,892~899”中提出了一种基于一维靶标的摄像机标定方法,采用该标定方法进行摄像机标定时,需要固定一维靶标的一端,拍摄多幅一维靶标任意转动的图片进行标定,然而这一点在工程上难以精确地得以实现,操作繁琐且会影响标定精度。吴福朝等在“Camera calibration with moving one-dimensional objects.Pattern Recognition,2005,38(5),755~765”中提出了一种基于平面运动的一维靶标标定方法,但其中平面运动的实现依赖于运动平台的支持,即采用该标定方法进行摄像机标定需要辅助设备。王亮等在“基于一维标定物的多摄像机标定,自动化学报,第33卷,第3期,2007,225~231”中提出了一种利用做任意刚体运动的一维靶标进行摄像机标定的标定方法,但该标定方法只适用于标定多摄像机,而不能标定单摄像机。
可以看出,现有技术中,基于一维靶标的摄像机标定方法虽然在大视场测量的摄像机标定中具有许多优势,但仍存在标定精度较低、操作繁琐、需要辅助设备、标定范围有限等不足。
发明内容
有鉴于此,本发明的主要目的在于提供一种基于双一维靶标的摄像机标定方法,能够提高标定精度、扩大标定范围、无需辅助设备,且操作简单。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
一种基于双一维靶标的摄像机标定方法,该方法包括:
a、设置两个随意放置的一维靶标;
b、摄像机从不同角度拍摄靶标图像,分别建立摄像机在不同拍摄位置下的摄像机坐标系、图像平面坐标系,并建立世界坐标系;
c、分别对拍摄的靶标图像进行畸变校正后,求解摄像机内部参数和外部参数。
步骤c之后,该方法进一步包含:对摄像机内部参数和外部参数进行非线性优化得到摄像机内部参数和外部参数的最优解。
步骤b所述拍摄的靶标图像至少包含两个一维靶标,且每个一维靶标至少包含三个共线的特征点。
步骤b所述建立世界坐标系为:以摄像机第一个拍摄位置的摄像机坐标系作为世界坐标系。
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