[发明专利]一种远距离大视场的双目相机标定方法和三维测量方法

说明书

本发明公开一种远距离大视场的双目相机标定方法和三维测量方法，双目相机标定方法包括：在远距离测量场景内配置双目相机，并对双目相机的两个相机的内参数分别进行标定；在远距离测量场景内选定至少一个标定物，所有标定物上共设有多个特征点，通过双目相机的两个相机分别采集多幅标定物图像；在两个相机分别采集的多幅标定物图像中获取多组特征点对结合两个相机的内参数，计算多组特征点对在对应的相机坐标系下的三维坐标；结合多组特征点对在对应的相机坐标系下的三维坐标，采用相对定向算法，计算两个相机之间的旋转矩阵和平移向量；在两个相机之间的平移向量中加入比例因子，得到两个相机之间的平移矩阵。本发明简单易行、灵活方便、成本低。

技术领域

本发明涉及基于视觉的三维测量技术领域，尤其涉及一种远距离大视场的双目相机标定方法和三维测量方法。

背景技术

基于视觉的三维测量常用到双目视觉的方法，其中相机标定是立体视觉测量的前提和基础。双目标定通过求解相机内参数与外参数，获得相机几何模型及左右相机之间的相对位置关系，在摄影测量、计算机视觉中起到至关重要的作用。在远距离大视场的环境下，双目视觉测量往往比较困难，相机标定精度难以保证。

现有的标定方法包括传统标定法、自标定法、主动视觉标定法。其中，传统标定法需要借助制造精密的标定板，在近距离小视场中标定简单，精度高，但在远距离大视场标定时，由于视场幅面很大，采用标定板标定实施困难；自标定法仅通过多帧图像间的匹配关系，便可标定相机的内外参数，不需要外部标定物，该方法灵活方便，精度不高，适用于在线标定；主动视觉标定法需要调整相机进行旋转平移运动，操作过程复杂，成本高。

因此，现有的标定方法存在以下缺点：(1)传统的方法和设备大多适用于近距离场景测量，远距离大视场环境下不能适用；(2)大型标定板制作昂贵，操作困难，使用费时费力；(3)需要借助一些昂贵的测量仪器或设备，比如全站仪、经纬仪、无人机等。

以上背景技术内容的公开仅用于辅助理解本发明的构思及技术方案，其并不必然属于本专利申请的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本专利申请的申请日已经公开的情况下，上述背景技术不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。

发明内容

针对传统方法无法适用于远距离三维测量场景，以及成本高、技术过程复杂等缺陷，本发明提供一种远距离大视场的双目相机标定方法和三维测量方法。

为解决上述问题，本发明采用以下技术方案：

本发明公开了一种远距离大视场的双目相机标定方法，包括以下步骤：

S1：在远距离测量场景内配置双目相机，并对所述双目相机的两个相机的内参数分别进行标定；

S2：在所述远距离测量场景内选定至少一个标定物，所有所述标定物上共设有多个特征点，通过所述双目相机的两个相机分别采集多幅标定物图像，其中所述双目相机与所述至少一个标定物之间的距离至少为100m；

S3：在两个相机分别采集的多幅所述标定物图像中获取多组特征点对；

S4：结合两个相机的内参数，计算所述多组特征点对在对应的相机坐标系下的三维坐标；

S5：结合所述多组特征点对在对应的相机坐标系下的三维坐标，采用相对定向算法，计算两个相机之间的旋转矩阵和平移向量；

S6：在两个相机之间的平移向量中加入比例因子，得到两个相机之间的平移矩阵。

优选地，步骤S1中对所述双目相机的两个相机的内参数分别进行标定包括：两个相机在距离标定板10米范围内采集至少8组不同方位的标定板图像，采用光束平差算法对相机进行标定，计算两个相机的内参数。

优选地，步骤S2中所述多个特征点中每两个所述特征点之间的距离大于5m，且采集的标定物图像中多个所述特征点的分布所占幅面至少占所述标定物图像的幅面的1/3。