[发明专利]一种参数标定方法和装置、服务器及可读存储介质

说明书

本发明提供了一种参数标定方法和装置、服务器及可读存储介质。该参数标定方法包括：利用角点检测算法检测位于第一鱼眼图像中的多个第一角点和位于第二鱼眼图像中的多个第二角点，得到多个第一角点的分布和多个第二角点的分布；基于多个第一角点的分布和多个第二角点的分布并利用聚类算法，确定第一鱼眼图像中的至少一个第一棋盘格和第二鱼眼图像中的至少一个第二棋盘格；对多个第一角点中位于至少一个第一棋盘格内的第一角点和多个第二角点中位于至少一个第二棋盘格内的第二角点进行匹配，得到第一角点和第二角点之间的匹配关系；以及基于匹配关系进行参数标定。本发明能够提高鱼眼图像的匹配正确率，从而实现全景相机的参数优化。

技术领域

本发明涉及机器视觉及图像处理技术领域，尤其涉及一种参数标定方法和装置、服务器及可读存储介质。

背景技术

在全景视频的拼接过程中，全景图通常是对两个或多个鱼眼图像进行匹配和拼接得到的。为了得到两个或多个待拼接相机的参数，需要获取大量待拼接相机的客观图像的特征匹配点，进而通过算法优化得到好的镜头参数。然而，由于鱼眼图像的非线性变形，特别是在鱼眼图像的边缘处存在大量畸变，因此，确定鱼眼图像间的特征匹配点是非常困难的。

现有技术中，寻找鱼眼图像间的特征匹配点的方法通常包括以下两种：一是利用诸如SIFT算法、SURF算法、ORB算法等寻找两张畸变的鱼眼图像中的特征匹配点；二是通过人工肉眼寻找特征匹配点。

第一种方法的错误率高且运算量大，因为这些算法是针对通用图像设计的，所以会出现很多错误的特征匹配点，需要后期利用剔除算法减少一些错误的特征匹配点，因此，对后期的参数优化算法要求较高，进一步地，由于这些错误的特征匹配点不可能完全剔除，因此，无法优化得到镜头参数；另外，这些算法对环境的依赖性非常大，易受光照、场景和物体大小等的影响，因此，无法检测到鱼眼图像间的特征匹配点。

第二种方法相对于第一种方法而言较为准确，但肉眼精度较低且操作人员的工作量大，因此，无法实现工业化生产。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种参数标定方法和装置、服务器及可读存储介质，能够提高鱼眼图像的匹配正确率，从而实现全景相机的参数优化。

本发明的一个方面提供一种参数标定方法，该参数标定方法包括：利用角点检测算法检测位于第一鱼眼图像中的多个第一角点和位于第二鱼眼图像中的多个第二角点，得到多个第一角点的分布和多个第二角点的分布；基于多个第一角点的分布和多个第二角点的分布并利用聚类算法，确定第一鱼眼图像中的至少一个第一棋盘格和第二鱼眼图像中的至少一个第二棋盘格，其中至少一个第一棋盘格的位置和至少一个第二棋盘格的位置对称，并且位置对称的第一棋盘格和第二棋盘格对应同一棋盘格；对多个第一角点中位于至少一个第一棋盘格内的第一角点和多个第二角点中位于至少一个第二棋盘格内的第二角点进行匹配，得到第一角点和第二角点之间的匹配关系；以及基于匹配关系进行参数标定。

在本发明的一个实施例中，在利用角点检测算法检测位于第一鱼眼图像中的多个第一角点和位于第二鱼眼图像中的多个第二角点之前，该参数标定方法还包括：利用背靠背放置的两个全景相机的鱼眼镜头拍摄至少一个棋盘格，得到第一鱼眼图像和第二鱼眼图像。

在本发明的一个实施例中，对多个第一角点中位于至少一个第一棋盘格内的第一角点和多个第二角点中位于至少一个第二棋盘格内的第二角点进行匹配，包括：在至少一个第一棋盘格内的所有第一角点均位于第一鱼眼图像中且至少一个第二棋盘格内的所有第二角点均位于第二鱼眼图像中时，对至少一个第一棋盘格内的所有第一角点和至少一个第二棋盘格内的所有第二角点进行一对一匹配。