魚眼相機標定方法及標定裝置制造方法

【專利摘要】本發明公開了一種魚眼相機標定方法及標定裝置，包括：建立所述魚眼相機的成像模型；從不同視角采集多幅標定板圖像，在所述標定板圖像上獲取特征點的坐標，參考所述標定板圖像的格式調整所述特征點的坐標，并根據所述標定板圖像中所述特征點的預設規律，確定所述特征點的世界坐標；以RMS重投影誤差為評估值，計算所述標定板圖像的畸變中心偏移的初值；最小化所述RMS重投影誤差，優化內參和外參。由上述內容可知，本發明提供的技術方案無需特殊的標定設備，能夠適用于大多數魚眼相機，提高了標定方法的適用性和標定結果精準度。

【專利說明】魚眼相機標定方法及標定裝置

【技術領域】

[0001] 本發明涉及魚眼相機【技術領域】，更為具體的說，涉及一種魚眼相機標定方法及標 定裝置。

【背景技術】

[0002] 近年來，由于魚眼相機能夠提供180度的視野攝像范圍，在諸多領域得到了廣泛 應用，例如，在機器人導航、三維建模、行車安全等領域。但是，魚眼相機提供大角度視野攝 像范圍的同時，伴隨而來的是圖像的魚眼畸變，因此，魚眼相機的應用往往需要設定魚眼相 機的精準參數，即需要進行標定。而魚眼相機標定結果的精度直接影響其衍生產品的精準 度，因此，標定技術得到了廣泛關注。但是，采用現有標定技術受限于相機類型和特殊標定 設備的要求，適用性低；或者受限于標定計算模型，標定結果精準度差。

【發明內容】

[0003] 有鑒于此，本發明提供了一種魚眼相機標定方法及標定裝置，無需特殊標定設備， 適用于大部分的魚眼相機，提高了其適用性和標定結果精準度。

[0004] 為實現上述目的，本發明提供的技術方案如下：

[0005] -種魚眼相機標定方法，包括：

[0006] 建立所述魚眼相機的成像模型；

[0007] 從不同視角采集多幅標定板圖像，在所述標定板圖像上獲取特征點的坐標，參考 所述標定板圖像的格式調整所述特征點的坐標，并根據所述標定板圖像中所述特征點的預 設規律，確定所述特征點的世界坐標；

[0008] 以RMS重投影誤差為評估值，計算所述標定板圖像的畸變中心偏移的初值；

[0009] 最小化所述RMS重投影誤差，優化內參和外參。

[0010] 優選的，所述最小化所述RMS重投影誤差，優化內參和外參包括：

[0011] 以LM算法最小化所述RMS重投影誤差，優化內參和外參。

[0012] 優選的，所述建立所述魚眼相機的成像模型包括：

[0013] 獲取空間中任意一景點在世界坐標系中的齊次坐標為X，在傳感器平面中的投影 為U" ' = [U" '，v" ' ]T，在規范化平面中的投影為u" = [u"，v" ]T，以及，在成像平 面中的投影為U' =[U'，v' ]T，其中，所述U"與U'關系式為：

【權利要求】

1. 一種魚眼相機標定方法，其特征在于，包括： 建立所述魚眼相機的成像模型； 從不同視角采集多幅標定板圖像，在所述標定板圖像上獲取特征點的坐標，參考所述 標定板圖像的格式調整所述特征點的坐標，并根據所述標定板圖像中所述特征點的預設規 律，確定所述特征點的世界坐標； 以RMS重投影誤差為評估值，計算所述標定板圖像的畸變中心偏移的初值； 最小化所述RMS重投影誤差，優化內參和外參。

2. 根據權利要求1所述的魚眼相機標定方法，其特征在于，所述最小化所述RMS重投影 誤差，優化內參和外參包括： 以LM算法最小化所述RMS重投影誤差，優化內參和外參。

3. 根據權利要求2所述的魚眼相機標定方法，其特征在于，所述建立所述魚眼相機的 成像模型包括： 獲取空間中任意一景點在世界坐標系中的齊次坐標為X，在傳感器平面中的投影為 U" ' = [u" '，v" ' ]τ，在規范化平面中的投影為U" = [U"，ν" ]τ，以及，在成像平面 中的投影為U' =[u'，ν' ]τ，其中，所述U"與U'關系式為：

其中，Rmr = IW/IW，IW為像素寬高比，IW為顯示寬高比，Rmr為存儲寬高比； 所述u"'與所述u"關系式為：

其中，A和T為所述內參中相機制造偏差的參數； 以及，所述魚眼相機的成像模型為： A*p=A*g(u"' )= λ· g(Au" +T) = λ · g(A · K(u' )+T) = P · X 其中，λ > 〇 ;p為所述魚眼相機的視點至所述景點的向量，P為世界坐標系與相機坐 標系的透視矩陣；g為成像函數，且表示為g(u" '，V" ' ) = (U" '，V" '，f(P"')) T，f(p "')為所述魚眼相機畸變函數，f(p " ' ) = aQ+aip " ' +a2(p " ' )2+… aN(P " ' )N，

，以及，所述魚眼相機成像模型中的A，T，aQ， a2, . . .，aN均為所述內參，P為所述外參。

4. 根據權利要求3所述的魚眼相機標定方法，其特征在于，所述參考所述標定板圖像 的格式調整所述特征點的坐標包括： 根據所述標定板圖像的格式，確定所述標定板圖像的顯示寬高比；根據所述標定板圖 像的格式的寬高，計算所述標定板圖像的存儲寬高比；以及，根據公式所述Rsak = Rdak/Rpak， 計算所述標定板圖像的像素寬高比； 根所述標定板圖像的顯示寬高比、存儲寬高比、像素寬高比、所述特征點對應成像平面 的坐標和所述U"與U'關系式，計算所述特征點對應所述規范化平面的坐標。

5. 根據權利要求4所述的魚眼相機標定方法，其特征在于，所述以RMS重投影誤差為評 估值，計算所述標定板圖像的畸變中心偏移的初值包括： 531、 初始化所述內參A為單位陣，對所述內參T設定搜索區間范圍，并對所述搜索區間 范圍網格化得到多個網格點； 532、 根據所述內參A、所述網格點對應的內參T、所述特征點對應所述規范化平面的坐 標和所述u"'與所述u"關系式，計算所述特征點對應所述傳感器平面的坐標，以及，計 算所述網格點對應的RMS重投影誤差； 533、 以當前計算出的最小的RMS重投影誤差所對應的網格點為中心，重新設定所述搜 索區間范圍，并按相應比例更新網格化的所述搜索區間范圍的網格大小； 534、 重復所述步驟S32至步驟S33,直至所述搜索區間范圍縮小到預設精度要求，則確 定對應RMS重投影誤差最小的網格點所對應的內參T為所述標定板圖像的畸變中心偏移的 初值Tinit。

6. 根據權利要求5所述的魚眼相機標定方法，其特征在于，所述對所述搜索區間范圍 網格化得到多個網格點為： 對所述搜索區間范圍網格化為矩形網格得到m*n個網格點，且每個網格的尺寸相同，m 和η均為不小于2的整數。

7. 根據權利要求6所述的魚眼相機標定方法，其特征在于，對所述搜索區間范圍網格 化為矩形網格得到7*7個網格點，且每個網格的尺寸相同。

8. 根據權利要求5所述的魚眼相機標定方法，其特征在于，所述以LM算法最小化所述 RMS重投影誤差，優化內參和外參包括： 設定LM算法的優化參數為所述內參A和內參T，其中，設定所述內參A的優化初始值為 單位陣，所述內參T的優化初始值為所述畸變中心偏移的初值Tinit ; 執行所述LM算法最小化所述RMS重投影誤差，得到優化后的所述內參，并參考所述魚 眼相機的成像模型，得到優化后的外參。

9. 一種魚眼相機標定裝置，其特征在于，包括： 魚眼成像建立模塊，用于建立所述魚眼相機的成像模型； 處理模塊，用于從不同視角采集多幅標定板圖像，在所述標定板圖像上獲取特征點的 坐標，參考所述標定板圖像的格式調整所述特征點的坐標，并根據所述標定板圖像中所述 特征點的預設規律，確定所述特征點的世界坐標； 計算模塊，用于以RMS重投影誤差為評估值，計算所述標定板圖像的畸變中心偏移的 初值； 優化模塊，用于最小化所述RMS重投影誤差，優化內參和外參。

10. 根據權利要求8所述的魚眼相機標定裝置，其特征在于，所述優化模塊以LM算法最 小化所述RMS重投影誤差，優化內參和外參。

【文檔編號】G06T7/00GK104392435SQ201410627763

【公開日】2015年3月4日 申請日期:2014年11月10日 優先權日:2014年11月10日

【發明者】徐以強, 李慶, 閆碩, 梁艷菊, 秦瑞, 高榮, 魯斌, 常嘉義, 陸菁 申請人:中科院微電子研究所昆山分所

總結

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