[发明专利]一种基于二维平面模板的相机标定方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于二维平面模板的相机标定方法及系统，其中的方法包括：获取棋盘格标定图像，所述标定图像包含多个角点；采用随机抽样一致性算法剔除所述多个角点中角点第一误差值大于第一预设值的角点，获得目标角点；根据所述目标角点的坐标和对应的世界坐标，获得单应性矩阵；采用随机抽样一致性算法剔除第二误差值大于第二预设值的单应性矩阵，获得目标单应性矩阵；根据所述目标单应性矩阵，获得目标二次曲线模型，并根据所述目标二次曲线模型获得相机的初始参数；采用最大似然估计的方法对所述初始参数进行估计，获得目标参数，利用所述目标参数对相机进行标定。本发明解决了张正友标定方法存在相机标定的准确性不高的技术问题。

技术领域

本发明涉及视觉测量技术领域，尤其涉及一种基于二维平面模板的相机标定方法及系统。

背景技术

视觉测量中，相机参数的标定是非常关键的环节，标定精度以及标定算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。相机标定的目的是估计相机镜头和图像传感器的参数，包括内参、外参以及镜头畸变系数，这些参数广泛应用到计算机视觉领域，比如纠正镜头失真、测量物体的实际尺寸、确定相机在场景中的位置等。相机标定还广泛应用于机器人学、导航系统和三维重建等。

目前，相机标定的方法大致分为两类：传统的标定方法和相机自标定方法。传统的标定方法是利用已知尺寸的标定块，建立物体坐标与图像坐标的对应关系，再通过相应的算法获取相机内外参数，标定精度较高但三维标定块的加工和维护困难，成本很高；相机自标定主要是利用相机运动约束或者场景的约束估计参数，灵活性较强，但自标定方法对相机运动以及场景约束条件太强，在实际使用时鲁棒性较差，精度较低，这些因素也就限制了自标定的使用范围。

为了解决上述技术问题，张正友提出了一种灵活的平面标定方法，该方法介于传统的标定与相机自标定方法之间，不需要特定的标定物，只需要打印一张棋盘格，可以避免传统的标定方法设备要求高，以及自标定方法精度低的问题。但是，张正友的标定法使用多幅棋盘格图像，利用角点的对应关系，算出每幅图像对应的单应性矩阵，然后使用封闭解求出相机内参、外参，最后考虑镜头畸变，用前面得到的封闭解作为初值，采用非线性搜索算法估计所有参数，包括内参、外参以及畸变系数。但是，非线性搜索算法对给定初值的精度要求很严格，由于相机参数是耦合的，如果提供的初值精度不高，那么非线性优化表现会很差，还会陷入局部最优解，因而导致求解相机参数及畸变系数的准确性和鲁棒性不够。

可见，现有的张正友标定方法存在相机标定的准确性不高的技术问题。

发明内容

本发明实施例提供一种基于二维平面模板的相机标定方法及系统，用以解决现有张正友标定方法存在相机标定的准确性不高的技术问题。

本发明公开了一种基于二维平面模板的相机标定方法，所述方法包括：

获取棋盘格标定图像，所述标定图像包含多个角点；

采用随机抽样一致性算法剔除所述多个角点中角点第一误差值大于第一预设值的角点，获得目标角点；

根据所述目标角点的坐标和对应的世界坐标，获得所述棋盘格标定图像所在的世界坐标系到像素坐标系的单应性矩阵；

采用随机抽样一致性算法剔除第二误差值大于第二预设值的单应性矩阵，获得目标单应性矩阵；

根据所述目标单应性矩阵，获得目标二次曲线模型，并根据所述目标二次曲线模型获得相机的初始参数，所述初始参数包括第一内参、第一外参和第一畸变系数；

采用最大似然估计的方法对所述初始参数进行估计，获得目标参数，所述目标参数包括第二内参、第二外参和第二畸变系数，利用所述目标参数对相机进行标定。

本发明提供的方法中，所述采用随机抽样一致性算法剔除所述多个角点中角点第一误差值大于第一预设值的角点，获得目标角点，包括：

获取角点的重投影坐标；