CN106600648A - 标定相机内参数和畸变系数的立体编码靶标及其标定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种标定相机内参数和畸变系数的立体编码靶标及其标定方法，立体编码靶标由四个成一定角度的平板组成，平板上有相同的圆形特征图案阵列，其质心为待提取的标志点；竖直方向上的平板连接处有两个四边形编码图案，用于给四个平板编码。标定方法如下：先摄一幅立体编码靶标图像，用质心算法提取图像中圆形特征图案和四边形编码图案的质心坐标，四边形编码图案用于给四个平板编号，圆形特征图案质心的图像坐标和物理坐标用于求解相机的内参数和畸变系数。与现有技术相比，本发明仅需拍摄一幅立体编码靶标图像，对相机镜头景深要求不高，适用于多相机系统的标定，可快速区分不同平板内的标志点，标定过程简便、精度高。
Description
技术领域
本发明涉及相机标定技术领域，具体是一种标定相机内参数和畸变系数的立体编码靶标及其标定方法。
背景技术
摄影测量技术广泛应用于现代生活和工业测量中，相机标定技术是摄影测量技术的关键一步，标定质量的好坏直接关系到测量结果的可靠程度。根据测量对象的特点，选用的相机性能、个数以及相机阵列的排列方式。目前，对于大尺寸对象面型重构和立体对象的三维建模成为主要热点问题，提高标定结果的精度、简化标定过程成为多相机标定问题的关键技术。现有的标定靶标主要可分为：平面标定板、一维标定物、立体标定块和其他一些特殊结构的靶标。
相比其他方法，经典的张正友平面棋盘格标定板制备简单、标定精度高。后人根据张正友标定方法设计出一些经典标定工具箱和标定函数使得该方法得到广泛运用。张正友的标定方法需要拍摄多次不同姿态的标准平面棋盘格图像(至少3张)，根据图像之间以及图像和标定板上对应点坐标的关系即可算出相机的参数。
赵子建等人使用一维标定杆标定多相机系统，由于不存在遮挡问题，标定环绕排列的相机阵列时，可以从多个角度拍摄到标定杆。特征点个数较少，标定过程相对简便，需多次摆放标定杆的位置拍摄不同姿态的图像用于计算相机参数。
常见的立体标定块为六面体，六面体通常只有三个面可用于标定，各个面之间夹角较大使得检测表面的特征图案算法较为复杂，相机位置和三个面之间的关系也会影响标定结果，当立体块为有很多标定面的多面体时，多个面不易于区分，一些区分多面体不同面的算法较为复杂处理速度较慢。
何涛等人设计的专利申请号为201510318656.2的立体靶标，标定过程中需拍摄多幅立体靶标图像，该方法每个面上有四个圆形特征图案，需对每个特征点进行编码、解码匹配；娄小平等人设计的专利申请号为201110064822.2的立体靶标需结合三维扫描仪使用，拍摄不同姿态下立体靶标图案来实现对物体的定位跟踪；马旭等人设计的专利申请号为201410819869.9的立体靶标，需移动靶标拍摄多幅图案；李新德等人设计的申请号为201010228603.9的立体靶标包含两个不共面的靶面，使用角点作为待提取的特征点，当相机在离焦情况下拍摄图片，角点提取过程较为困难。
发明内容
本发明的目的是提供一种标定相机内参数和畸变系数的立体编码靶标及其标定方法，以解决现有技术由于对焦不准引起图像上特征角点提取不准确带来的误差影响的问题。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：
标定相机内参数和畸变系数的立体编码靶标，其特征在于：由四个平板构成，四个平板以相同颜色为背景，每个平板的背景上分别分布有按等间距行列排列的多个标准圆形特征图案，四个平板上圆形特征图案面积相等且颜色或灰度相同，四个平板拼接为两行两列的一个整体，在该整体中四个平板互不共面，每个平板与相邻平板之间成一定角度，在行向上相邻的两个平板之间连接处分别有四边形编码图案，该四边形编码图案面积大于圆形特征图案面积，且该四边形编码图案与圆形特征图案颜色或灰度相同，每个平板的背景颜色与圆形特征图案、四边形编码图案的颜色或灰度有明显区别。
一种相机内参数和畸变系数的标定方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)、放置所述立体编码靶标在相机视场内合适位置，尽量使所述立体编码靶标充满整个视场且上述圆形特征图案和四边形编码图案都在视场内，拍摄一幅图像；
(2)、对拍摄到的图像进行二值化，找出图像中的圆形特征图案和四边形编码图案两部分，同时滤除面积较小的干扰点；
(3)、使用质心算法分别求出每一个圆形特征图案质心和四边形编码图案质心的像素坐标，利用四边形编码图案质心的像素坐标给上述四个平板编码，把所述圆形特征图案质心按所在平板不同分为四组，使得同一平板上的圆形特征图案在同一个集合内；
(4)、对每个平板内的圆形特征图案质心按照相同的排序方法进行排序，使得不同平板内处于圆形特征图案阵列相同位置的圆形特征图案序号相同；
(5)、输入排序完成后的四个平板上圆形特征图案质心的像素坐标集合，并根据圆形特征图案的物理空间位置得到与之对应的四个平板上圆形特征图案质心的物理坐标，以图像中圆形特征图案质心的像素坐标作为标定中的图像坐标，用圆形特征图案质心的像素坐标和物理坐标两组数据进行相机标定，计算得到相机的内参数和畸变系数，即相机坐标系到像平面坐标系的变换矩阵和校正图像畸变公式中的参数。
本发明是在确保标定出的相机内参数和畸变系数精度的情况下，简化相机内参数和畸变系数的标定过程，只需拍摄一幅立体编码靶标图像即可求出上述参数；降低由于对焦不准引起图像上特征角点提取不准确带来的误差影响。
本发明与现有技术相比具有优点如下：
1)、本发明标定过程简便，只需要拍摄一幅立体编码标定靶图像即可求出相机的内参数和畸变矩阵。
2)、圆形特征图案质心和四边形编码图案质心的检测结果比较稳定，当相机对焦不准或者相机景深不够深时，都可以很好的检测出圆形特征图案质心和四边形编码图案的质心。
3)、利用四边形编码图案快速识别并分离不同平板内的圆形特征图案。
附图说明
图1为立体编码靶标的正面示意图；
图2为立体编码靶标的立体示意图；
图3为实验装置示意图；
图4为标定程序流程图；
图5为识别出圆形特征图案质心和四边形编码图案质心的结果图；
图6为圆形特征图案质心的分组排序结果图。
具体实施方式
如图1、图2所示，标定相机内参数和畸变系数的立体编码靶标，由四个平板1、2、3、4构成，四个平板1、2、3、4以相同颜色为背景，每个平板的背景上分别分布有按等间距行列排列的多个标准圆形特征图案5，四个平板1、2、3、4上圆形特征图案面积相等且颜色或灰度相同，四个平板1、2、3、4拼接为两行两列的一个整体，在该整体中四个平板1、2、3、4互不共面，每个平板与相邻平板之间成一定角度，在行向上相邻的两个平板1、2和3、4之间连接处分别有四边形编码图案7、6，该四边形编码图案6、7面积大于圆形特征图案5面积，且四边形编码图案6、7与圆形特征图案5颜色或灰度相同，每个平板的背景颜色与圆形特征图案5、四边形编码图案6、7的颜色或灰度有明显区别。
如图4所示，一种相机内参数和畸变系数的标定方法，包括以下步骤：
(1)、放置所述立体编码靶标在相机视场内合适位置，尽量使所述立体编码靶标充满整个视场且上述圆形特征图案和四边形编码图案都在视场内，拍摄一幅图像；
(2)、对拍摄到的图像进行二值化，找出图像中的圆形特征图案和四边形编码图案两部分，同时滤除面积较小的干扰点；
(3)、使用质心算法分别求出每一个圆形特征图案质心和四边形编码图案质心的像素坐标，利用四边形编码图案质心的像素坐标给上述四个平板编码，把所述圆形特征图案质心按所在平板不同分为四组，使得同一平板上的圆形特征图案在同一个集合内；
(4)、对每个平板内的圆形特征图案质心按照相同的排序方法进行排序，使得不同平板内处于圆形特征图案阵列相同位置的圆形特征图案序号相同；
(5)、输入排序完成后的四个平板上圆形特征图案质心的像素坐标集合，并根据圆形特征图案的物理空间位置得到与之对应的四个平板上圆形特征图案质心的物理坐标，以图像中圆形特征图案质心的像素坐标作为标定中的图像坐标，用圆形特征图案质心的像素坐标和物理坐标两组数据进行相机标定，计算得到相机的内参数和畸变系数，即相机坐标系到像平面坐标系的变换矩阵和校正图像畸变公式中的参数。
具体实施例：
参考图1，平板1、平板2、平板3和平板4粘接成一个整体，虚线部分8代表立体编码靶标四个不共面的平板部分的接合处，立体编码靶标上的圆形特征图案5为实验需要检测的对象，本发明选用了3×4的圆形特征图案阵列，圆形特征图案5半径为12mm，圆心之间距离为29mm。
白色四边形编码图案6、7用于给四个不共面的平板编码。
由图2可以看出立体编码靶标的平板1、平板2、平板3和平板4互不共面。
参考图3，本发明用一台放置在光学平台上的工业相机9拍摄立体编码靶标10，相机镜头焦距为8mm，由于环境光照明效果不理想，外加一台可调节光强的环形LED光源11作为补偿。立体编码靶标10是由四个不共面的平板组成的立体靶标。
如图3所示，首先在光学平台上固定好相机和光源，在高度可调的升降台12上放置立体编码靶标10，通过观察电脑13上显示的相机成像窗口调节升降台的高度以及和相机之间的距离。当立体编码靶标充满相机视场时，调节相机镜头焦距使得立体编码靶标上的图案清晰，调节环形LED光源11至合适亮度，用相机配套电脑软件拍摄下1幅立体编码靶标图案。
按照图4的程序流程图在Microsoft Visual Studio 2010软件中使用openCV2.4.4库函数编写程序。
编写程序对立体编码靶标图像进行二值化，根据图像的亮度选取二值化的阈值。二值化后的图像中存在一些白色噪声干扰点，可以通过设定检测区域面积阈值来去除，后面将会提到。
图5为检测图案区域输出的效果图，通过判断区域的面积大小，去除小于面积阈值下限的白色噪声干扰点；大于面积阈值上限的区域标记为灰色，即图中四边形编码图案边框为灰色；介于面积阈值上限和面积阈值下限之间的区域边框标记为白色，即圆形特征图案的边框为白色。然后再分别计算出灰色和白色区的质心坐标，用小圆圈标出。
设图像上圆形特征图案质心坐标为(u，v)，两个四边形编码图案质心坐标的平均值圆形特征图案质心坐标满足放在编号为1的矩阵里，这个矩阵为编码为1的平板内特征点的集合；圆形特征图案质心坐标满足放在编号为2的矩阵里，这个矩阵为编码为2的平板内特征点的集合；圆形特征图案质心坐标满足放在编号为3的矩阵里，这个矩阵为编码为编码为3的平板内特征点的集合；圆形特征图案质心坐标满足放在编号为4的矩阵里，这个矩阵为编码为4的平板内特征点的集合。通过四边形编码图案把拍摄到的圆形特征图案质心按照平板编号分为4个部分。
图6为编码四个平板后，对每个平板上圆形特征图案质心排序输出的效果图，可以看出不同编码平板上的圆形特征图案质心都按照相同规则排序，在标定过程中相同序号的圆形特征图案质心互为对应点，并且和物理坐标中相应坐标值对应。
(参考张广军《机器视觉》99-125页以及Z.Y.Zhang的A Flexible New Techniquefor Camera Calibration[J]IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence,2000,22(11):1330-1334，本发明求相机内参的数学模型如下。)
图像上的像素点坐标用矩阵m＝[u，v]T表示，在笛卡尔坐标系下表示为图像点对应的三维空间中点的物理坐标表示为M＝[x，y，z]T，在笛卡尔坐标系下为
由成像的针孔模型建立点三维点M和图像投影点m之间的关系为：S为比例因子，R为旋转矩阵，t为平移向量。
假设模型在z＝0的世界坐标系下,单应性矩阵为H＝A[R，t]。
张正友论文中通过分析标定方程得出求出单应性矩阵H至少需要4组对应点，进一步解出内参矩阵A需要拍摄三幅不同位置的标定板图片。根据上述理论，本发明选用了四个不共面的平板组成立体编码标定板，每个平板上12个圆形特征图案，保证可以求解出相机的内参数。
(参考D.C.Brown的Close-range camera calibration,PhotogrammetricEngineering 37(1971):855-866.和Decentering Distortion of Lenses,PhotometricEngineering 32(3)(1966),444-462.以及J.G.Fryer和D.C.Brown的Len distortion forclose-range photogrammetry,Photogrammetric Engineering and Remote Sensing52(1986):51-58.)
本发明求解畸变模型如下：
xcorrected＝x+x(k1r2+k2r4+k8r6)+2p1y+P2(r2+2x2)
ycorrected＝y+y(k1r2+k2r4+k3r6)+p1(r2+2y2)+2p2x
成像仪上原始坐标点设为(x，y)，校正后的坐标点为(xcorrected，ycorrected)，k1、k2、k3为径向畸变系数，p1、p2为切向畸变系数。对于畸变不是很大的相机，不考虑k3项。
图6中标号相同的点对应相同的世界坐标值，作为求解内参数和畸变系数的特征点，通过输入特征点的图像坐标和世界坐标即可由公式计算出相机的内参数和畸变系数。
本发明只需要拍摄一幅立体编码靶标图案即可求出相机内参数和畸变系数，圆形特征图案在相机对焦不准的情况下也可以很好的检测到圆形特征图案的质心，本发明提供的平板姿态为四种，有利于提高标定精度，四边形编码图案的应用提高平板识别的准确性。
Claims (2)
1.标定相机内参数和畸变系数的立体编码靶标，其特征在于：由四个平板构成，四个平板以相同颜色为背景，每个平板的背景上分别分布有按等间距行列排列的多个标准圆形特征图案，四个平板上圆形特征图案面积相等且颜色或灰度相同，四个平板拼接为两行两列的一个整体，在该整体中四个平板互不共面，每个平板与相邻平板之间成一定角度，在行向上相邻的两个平板之间连接处分别有四边形编码图案，该四边形编码图案面积大于圆形特征图案面积，且该四边形编码图案与圆形特征图案颜色或灰度相同，每个平板的背景颜色与圆形特征图案、四边形编码图案的颜色或灰度有明显区别。
2.一种基于权利要求1所述立体编码靶标的相机内参数和畸变系数的标定方法，其特征在于：包括以下步骤：
（1）、放置所述立体编码靶标在相机视场内合适位置，尽量使所述立体编码靶标充满整个视场且上述圆形特征图案和四边形编码图案都在视场内，拍摄一幅图像；
（2）、对拍摄到的图像进行二值化，找出图像中的圆形特征图案和四边形编码图案两部分，同时滤除面积较小的干扰点；
（3）、使用质心算法分别求出每一个圆形特征图案质心和四边形编码图案质心的像素坐标，利用四边形编码图案质心的像素坐标给上述四个平板编码，把所述圆形特征图案质心按所在平板不同分为四组，使得同一平板上的圆形特征图案在同一个集合内；
（4）、对每个平板内的圆形特征图案质心按照相同的排序方法进行排序，使得不同平板内处于圆形特征图案阵列相同位置的圆形特征图案序号相同；
（5）、输入排序完成后的四个平板上圆形特征图案质心的像素坐标集合，并根据圆形特征图案的物理空间位置得到与之对应的四个平板上圆形特征图案质心的物理坐标，以图像中圆形特征图案质心的像素坐标作为标定中的图像坐标，用上述圆形特征图案质心的像素坐标和上述圆形特征图案质心的物理坐标这两组数据进行相机标定，计算得到相机的内参数和畸变系数，即相机坐标系到像平面坐标系的变换矩阵和校正图像畸变公式中的参数。
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