[发明专利]基于棋盘标定的摄像机映射方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于棋盘标定的摄像机映射方法，属于计算机视觉的光斑提取的技术领域。

背景技术

传统摄像机标定的基本方法是，在一定的摄像机模型下，基于特定的实验条件如形状、尺寸已知的参照物，经过对其进行图像处理，利用一系列数学变换和计算方法，求取摄像机模型内部参数和外部参数。另外，由于许多情况下存在经常性调整摄像机的需求，而且设置已知的参照物也不现实，这时就需要一种不依赖参照物的所谓摄像机自标定方法。这种摄像机自标定法是利用了摄像机本身参数之间的约束关系来标定的，与场景和摄像机的运动无关，所以相比较下更为灵活。

传统的摄像机标定方法按照其算法思路可以分成若干类，包括了利用最优化算法的标定方法，利用摄像机变换矩阵的标定方法，进一步考虑变补偿的两步法，双平面方法，改进的张正友标定法以及其他的一些方法等。

发明内容

本发明目的是针对现有技术存在的缺陷提供一种基于棋盘标定的摄像机映射方法。

本发明为实现上述目的，采用如下技术方案：

本发明基于棋盘标定的摄像机映射方法，包括如下步骤：

（1）棋盘标定；

（2）激光特征提取；

（3）计算激光光斑指向的图像位置。

优选地，步骤（1）所述的棋盘标定采用棋盘角点检测方法。

优选地，步骤（2）所述的激光特征提取采用动态采样与阈值化方法。

优选地，步骤（3）所述的计算激光光斑指向的图像位置方法如下：提取图像内符合色域范围的像素点，标注为可能的激光光斑像素点；而后对连通的激光光斑像素点作为一个连通域，求连通域重心坐标为激光光斑的中心点；之后将激光光斑中心点映射为图像位置。

本发明对硬件要求不高，需要具有800*600分辨率以上的摄像头，就能够实现。而且准确的定位，能够使计算机精确的理解用户的指向位置。这使得传统的激光在为用户指示位置的同时，能够为计算机提供用户所指向的图像位置。

附图说明

    图1是棋盘标定产生映射图像的流程图；

    图2是棋盘标定建议映射的流程图。

    图3是动态采样获取激光光斑阈值范围的流程图。

图4是投影外角点扩展算法示意图。

图5是建立从物理点向投影点映射的算法示意图。

图6是建立从投影点向物理点映射的算法示意图。

具体实施方式

本发明基于棋盘标定的摄像机映射方法包括（1）棋盘标定，（2）激光特征提取，（3）计算激光光斑指向的图像位置。

如图1、2所示，棋盘标定所采用的主要算法是棋盘映射算法。其主要步骤如下：

1、绘制棋盘图像

由系统绘制棋盘图像，产生P_SOURCE。

Black表示该像素点的RGB分量均为0，White表示该像素点的RGB分量均为255。利用以上公式可以在系统中创建棋盘图形P_SOURCE。

由于摄像头的分辨率的限制，对于每个物理块的划分过细将会导致摄像头无法准确识别所有投影点。而物理块划分过于粗糙则会增加误差，使得标定误差增加，降低系统识别激光光斑位置的准确率。为了在准确识别与降低误差间达到均衡，本系统在进行了多次试验分析比较厚，最终选用了（单位：像素）作为物理块的尺寸大小。

2、输出棋盘图像

利用OpenCV自带的highgui全屏展现P_SOURCE。并将其通过LVDS接口输出至转接板，将信号转换为VGA后输出至成像仪（光机）显示。

3、摄像头捕捉投影区域

使用OpenCV的库函数控制摄像头对投影区域进行捕捉，从而获得投影图像。

4、图像二值化

由于捕捉到的投影图像存在大量背景区域，而且噪声的存在会对之后的图像处理带来极大不便。因此需要首先对图像进行图像预处理。本方案采用二值化对图像进行处理。

图像二值化的主要作用为消除大部分背景，提高角点检测的准确度。直接对图像进行截断阈值化，会使有较照明梯度的的图像损失部分角点。因此，采用了自适应阈值化，从而得到较为准确的棋盘格。

5、图像滤波

由于图像捕捉时即存在一定量的噪点，在图像二值化后，会在原先的基础上保留甚至新增部分噪点。为使之后的角点检测更为准确，采用了中值滤波的方式对图像再次进行去噪。

6、定位棋盘角点