[发明专利]基于参数优化的无公共视场相机标定方法

说明书

本发明公开了一种基于参数优化的无公共视场相机标定方法，相机一与相机二位置分别采集靶标一和靶标二，多次变换靶标一与靶标二的位姿，获取初始数据，所述初始数据包括：相机一采集到靶标一中标定点的图像坐标、相机二采集到靶标二上标定点的图像坐标；解算出相机一与相机二之间的初始外参、靶标间的初始转换关系、靶标一与相机一之间的初始旋转平移关系以及靶标二与相机二之间的初始旋转平移关系；将靶标一和靶标二上的标定点形变引入相机的投影模型，并构建目标函数，利用初始数据和最优化方法求解最优结果，得出最优转换关系；本发明将标定点形变量作为待优化参数，求解迭代目标函数，有效改善了因形变带来的标定精度损失。

技术领域

本发明涉及相机标定领域，具体涉及一种基于参数优化的无公共视场相机标定方法。

背景技术

在进行大尺寸物体视觉测量时，往往需要利用多个相机视场去覆盖被测物，多个相机之间并不存在公共视场，此时，获取多个相机之间高精度位姿关系(多视觉传感器的全局校准)主要方法有：1、基于坐标测量设备的全局校准：该方法采用电子经纬仪、激光跟踪仪等设备与二维或三维靶标作为中介进行多传感器的全局校准，其存在标定过程复杂、需要引入外界标准设备、成本高且标定点与实际测量点不对应的问题；2)基于双靶标的全局校准：该方法采用两个靶标(二维或三维)，并将其进行刚性连接，选取一个相机为全局相机，利用双平面靶标之间的结构参数不变性，每次进行一个相机与全局相机的校准，最终获取每一个相机相对于全局相机的结构参数，实现全局校准，该方法具有柔性度高，实施方便的优点，其原理上要求双靶标上的标定点无形变，但是实际使用过程中受靶标加工误差及靶标自身重力等因素的影响(特别是大尺寸靶标)，靶标上的标定点存在形变，即标定点的理论三维坐标与实际三维坐标之间存在偏差，这一形变误差也使得最终求解的相机外参与实际外参存在偏差，影响标定精度。

发明内容

针对上述问题，本发明在双靶标无公共视场相机标定方法的基础上，提出一种基于参数优化的相机标定方法，其将标定点形变引入待优化目标函数模型，利用反投影数学模型，并基于最优化方法求解、辨识最优参数，本方法还设置了惩罚因子，解决了目标函数陷入局部最优的问题；本方法有效优化了因形变带来的标定精度损失，求解出最优的相机外参。

一种基于参数优化的无公共视场相机标定方法，相机一与相机二位置固定，两者无公共视场；其视场范围内放置靶标一和靶标二，所述靶标一与靶标二通过刚性结构连接；其特征在于：

多次变换靶标一与靶标二的位姿，每次变换，相机一和相机二分别采集靶标一和靶标二中的标定点图像；

1)获取初始数据，所述初始数据包括：

根据图像获取的第i个位姿处：相机一采集到靶标一中第j个标定点的图像坐标相机二采集到靶标二上第p个标定点的图像坐标

利用PNP方法和标定点在各自靶标坐标系的齐次坐标解算出初始转换关系，所述初始转换关系包括：相机一与相机二之间的初始外参靶标一与靶标二之间的初始转换关系靶标一在第i个位姿处与相机一之间的初始旋转平移关系以及靶标二在第i个位姿处与相机二之间的初始旋转平移关系

2)将靶标一和靶标二上的标定点形变引入相机的投影模型，并构建如下目标函数：

式中，n为变换靶标一与靶标二的位姿总数i＝1,2……n；m₁为靶标一中标定点总个数，j＝1,2……m₁；m₂为靶标二中标定点总个数，p＝1,2……m₂；C为惩罚因子，其初始值预先设定，Δt_j表示靶标一中第j个标定点的理论三维坐标与实际三维坐标之间的差值、Δt_p表示靶标二中第p个标定点的理论三维坐标与实际三维坐标之间的差值；

第i个位姿处，靶标一上第j个标定点的反投影像素坐标齐次坐标靶标二上第p个标定点的反投影像素坐标齐次坐标具有以下关系：