[发明专利]车载单目红外相机外参自动标定方法

权利要求书

1.一种车载单目红外相机外参自动标定方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、初始化累计霍夫变换投影矩阵D为0；

S2、初始化帧间霍夫变换投影矩阵D(k,p)，p表示图像中的像素，k表示帧号；

S3、对于当前输入图像，在ROI区域内确定待匹配追踪的特征点集对特征点集进行匹配追踪得到匹配特征点集N为特征点的数量；所采用的特征点集中的特征点为FAST特征点；

S4、对于N个匹配点对，每一对匹配的特征点形成一条直线，即对应N条直线，任意两条不平行的直线计算出一个交点，该交点为光轴消失点候选点，N个匹配点对，最多得到条直线；

S5、对任意一条直线计算其与输入图像平面相交的像素点，对于相交像素点p，其帧间霍夫变换投影矩阵D(k,p)加1；

S6、二值化D(k,p)：对于每两帧之间的投影矩阵D(k,p)中的任意元素，如果其值大于0.7N，二值化为1，否则为0，二值化后的帧间投影矩阵为D’(k)；

S7、更新累计霍夫变换投影矩阵为D+D’(k)；

S8、求取D+D’(k)的极大值点输出：如果极大值点不唯一，则进行曲面拟合，求拟合后曲面的顶点，作为当前的消失点VP_k；

S9、判断是否满足收敛条件，如果满足，则结束标定；如果不满足，则进行特征集筛选后返回步骤S3继续下一帧图像标定流程。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中确定特征点集时，检验当前匹配追踪的特征点集的覆盖率，如果其包络面对输入图像ROI区域的覆盖率小于输入图像的1/3，则放弃当前匹配追踪的特征点集重新计算输入图像的特征点集。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S9中进行特征集筛选的步骤为：

计算出每一个采样点的位移矢量

对于任意点对其位移矢量为

如果超出了输入图像的ROI边界，则在当前特征集中删除点以上一帧所得到的消失点VP_k-1作为参考点，如果VP_k-1到所表示直线的距离大于预设阈值，说明当前匹配点对为误匹配，则在当前特征点集中删除

4.如权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，步骤S8中曲面拟合的方法为最小二乘法。