[发明专利]一种基于点特征和线特征融合的长焦距相机标定方法

权利要求书

1.一种基于点特征和线特征融合的长焦距相机标定方法，其特征在于，包括：

S1，获取目标表面影像，所述目标表面影像具有水平和垂直的三维线特征；

S2，进行点特征及线特征的数据分割与提取，提取的点特征的同名点用于全景影像的生成；

S3，对点特征及线特征分别进行数据模型的构建，包括：基于全景影像的线特征进行特征匹配：S3-1，形成多几何纠正影像的基于纯旋转、无位移的全景影像；S3-2，对全景影像进行金字塔结构的直线信息的提取；S3-3，利用全景影像粗分辨率的线特征，以及原始影像中的精细线特征，通过逆变换使直线作为初值投影到原始影像中，在原始影像上，利用直线模板匹配得到直线的精确位置；

S4，基于步骤S3中得到的线特征的相对控制条件和基于同名点的自标定模型，来生成基于点线特征融合的标定模型，解算长焦距相机标定参数，其中生成基于点线特征融合的标定模型包括：通过观测值与未知参数之间的关系建立平差模型；对线特征的相对控制条件进行线性化；利用线特征约束平差模型；基于同名点的自标定模型确定初值；基于初值利用迭代求解平差模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S2中，线特征提取包括：边缘检测；多直线段拟合；以及直线特征编组。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用端点距离、共线方向差、共线侧向距离、交叠距离、灰度、纹理来度量两线段的编组概率。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过如下方法生成全景影像：

针对同一摄影中心下产生的多幅影像，以中心的影像为基准影像，并以此为基准建立统一的投影面；

基于统一的投影面，利用各影像的同名点信息，对所有进行几何纠正，并形成统一的全景影像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

在基于点线特征融合的标定模型中，采用摄影测量最小二乘平差迭代求解。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S2中，点特征提取的方法包括：

1）对影像进行尺度空间的极值探测；

2）对关键点进行精确定位；

3）确定关键点的主方向；

4）对关键点进行描述。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤S2中，采用交叉使用直线分裂和直线合并算法进行多直线段拟合。