一种基于量块垂直边线的摄像机标定方法

1.本发明属于摄影测量技术技术领域，具体涉及一种基于量块垂直边线的摄像机标定方法。


背景技术：

2.摄像机的标定精度直接关系到光栅投影测量系统的精度，提高摄像机标定的精度是光栅投影系统需要解决的关键问题之一，目前主流的摄像机标定法为张正友平面模板法，张正友提出将世界坐标系和摄像机坐标系重合，减少了摄像机标定参数，该方法利用一条长度已知的直线，绕固定点做运动，利用直线运动的约束关系对摄像机进行标定，但该方法需要精确提取直线上点的坐标，提取直线上点的坐标步骤过于繁琐且难度较大，不利于操作；
3.因此亟需设计一种基于量块垂直边线的摄像机标定方法，以解决上述问题。


技术实现要素：

4.针对上述现有技术存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于量块垂直边线的摄像机标定方法，该方法包括：步骤1：将摄像机坐标系与世界坐标系重合；步骤2：将量块放置在标定平面上，固定摄像机，翻转量块不同面，并拍摄多幅量块标定图；步骤3：利用sobel算子检测量块边线边缘，再利用最小二乘拟合得到直线，通过得到的直线检测标定图中垂直边线的交点，进而获取这些交点的世界坐标和图像坐标；步骤4：在获取交点的世界坐标和图像坐标的基础上，利用闭式解计算出摄像机的内部参数；步骤5：结合摄像机的内参数，并采用畸变校正模型，求得畸变系数；步骤6：根据最大似然准则用算法通过最小化式优化所有的摄像机参数；使用该方法减少了摄像机标定参数，原理简单，且有效标定了摄像机，且有较好的精度，适合光栅投影测量系统使用。
5.为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案如下：
6.基于量块垂直边线的摄像机标定方法，其特征在于：包括
7.步骤1：将摄像机坐标系与世界坐标系重合；
8.步骤2：将量块放置在标定平面上，固定摄像机，手动翻转量块不同面，并拍摄最少5幅量块标定图；
9.步骤3：利用sobel算子检测标定图中的量块边线边缘，再利用最小二乘拟合得到直线，通过得到的直线检测标定图中垂直边线的交点，进而获取交点的世界坐标和图像坐标；
10.步骤4：在获取交点的世界坐标和图像坐标的基础上，利用闭式解计算出摄像机的内参数；
11.步骤5：结合摄像机的内参数，并采用畸变校正模型，求得摄像机的畸变系数；
12.步骤6：根据最大似然准则用算法通过最小化式优化所有的摄像机参数。
13.优选地，步骤1中摄像机坐标系与世界坐标系重合的具体步骤为：
14.(1)记像素点m在计算机图像坐标为(u，v)，其次坐标为(u，v，1)，在像平面坐标系下的坐标为(x，y)，其次坐标为(x，y，1)，对应的空间点m，其世界坐标为(xw，xw，xw)，其次坐标为(xw，xw，xw,1)，在摄像机坐标系中对应点坐标为mc，记坐标为(xc，yc，zc)，其次坐标为(xc，yc，zc,1)，根据针孔模型原理，得到计算机图像像素点和像平面坐标之间的关系；
[0015][0016]
其中，(u0，v0)为图像主点的坐标，μ
x
和μy为每一个像素在u轴和v轴上的物理尺寸，s为像平面坐标和光轴与完全垂直所差的倾斜度；
[0017]
(2)根据针孔模型，摄像机和像平面坐标系之间的关系有下列转化关系：
[0018][0019]
(3)m点的世界坐标和摄像机坐标其次转换关系为：
[0020][0021]
r和t为外部参数，分别为空间点的世界坐标到摄像机坐标的旋转和平移变换参数；
[0022]
(4)根据式(1)、(2)和(3)，得到图像像素点坐标和对应的空间点世界坐标的其次变换为：
[0023][0024]
sc为任意比例因子，a为摄像机内参矩阵。
[0025]
优选地，步骤4中的摄像机内参数包括：图像坐标系u轴的标量因子α、图像坐标系v轴的标量因子β、u轴和v轴之间的倾斜因子s、图像主点的坐标(u0，v0)，该内参数的计算步骤为：
[0026]
(1)计算摄像机的内参矩阵a；
[0027]
(2)根据a的结果，再采用闭式解计算出α、β、s、u0、v0。
[0028]
优选地，a的具体计算过程为：
[0029]
采用摄像机成像模型，将步骤1中的空间点m和像素点m写成下式的关系：
[0030]
scm＝a[rt]m
[0031]
其中m＝[u,v,1]和m＝(xw,yw,zw,1)分别表示m和m的其次坐标，sc是任意的标量因子，r和t表示世界坐标和摄像机坐标之间的旋转变换转换和平移变换关系，a是摄像机的内
参矩阵，其中(u0,v0)是主点的坐标，α和β图像坐标系u轴和v轴的标量因子，s是u轴和v轴之间的倾斜因子；
[0032]
将标定板上点的zw设置为0，步骤1中的(4)式写成下式的形式：
[0033][0034]
ri表示旋转矩阵r的第i列，为不失一般性，m＝(u,v)和m＝(u,v,1)表示空间点的图像坐标及其齐次坐标，m＝(xw,yw)和m＝(xw,yw,1)表示空间点的坐标系和其次坐标系，则图像平面上的点m和平面模板上的点m用单应性矩阵来联系：
[0035][0036]
h表示成h＝[h1,h2,h3]，则：
[0037]
(h
1 h
2 h3)＝λa(r
1 r
2 t)
[0038]
因为r1和r2正交，即得到单应性矩阵内参的两个基本约束条件：
[0039]h1t
a-t
a-1
h2＝0
[0040]h1t
a-t
a-1
h1＝h
2t
a-t
a-1
h2＝0
[0041]
单应性矩阵的自由度为8，外参数为六个，其中，3个属于旋转，3个属于平移，对于摄像机内参，只能获得有且仅有两个向量，令：
[0042][0043]
优选地，采用闭式解计算出α、β、s、u0、v0，具体计算过程为：
[0044]
因为b是个对称矩阵，即将b表示为：
[0045]
b＝[b
11
,b
12
,b
22
,b
13
,b
23
,b
33
]
t
[0046][0047]
记：
[0048]
v＝[h1h1,h2h1+h1h2,h2h2b
22
,
[0049]
h3h1+h1h3,h3h3,h3h2+h2h3]
[0050]
x＝s
p2
b＝[x1,x2,x3,x4,x5,x6]
t
[0051]
v＝[v1,v2,v3,
…
vn]
t
[0052]
则：
[0053]
vx＝0
[0054]
拍摄n幅量块标定图，即得到n个类似于vx＝0的方程，进而解出x，
[0055]
最终可以得到摄像机的内部参数为：
[0056]
v0＝(x2x
3-x1x5)/(x1x
4-x
22
)
[0057][0058][0059][0060]
u0＝γv0/α-x4α2/s
[0061]
其中：γ＝-x2α2β/s。
[0062]
优选地，步骤5中畸变校正模型包括正切向畸变和径向畸变的纠正，畸变系数包括k1、k2、p1和p2，其中k1和k2是径向畸变的系数，p1和p2切向畸变的系数。
[0063]
优选地，记(x,y)是理想无失真归一化的像平面标，(x,y)是真实的归一化的像平面坐标，则径向畸变模型为：
[0064][0065][0066]
切向畸变模型为：
[0067][0068]
优选地，步骤6中的最小化式为：其中，是空间点mj在第i幅图像上对应像点的图像坐标，a和{ri,ti|i＝1,
…
,n}的初始值采用步骤4中的闭式解的计算方法获得。
[0069]
本发明的有益效果是：本发明公开了一种基于量块垂直边线的摄像机标定方法，
与现有技术相比，本发明的改进之处在于：
[0070]
(1)本发明在张正友平面模板标定法的基础上提出一种基于量块垂直边线的摄像机标定方法，从而减少摄像机标定参数，且利用量块边线固有的垂直关系对摄像机进行标定，该方法操作简单、有较好的实用性，适用于光栅投影测量系统，用来提高摄像机标定的精度。
[0071]
(2)张正友平面模板标定法中仅校正径向畸变，本发明则是同时对正切向畸变和径向畸变进行畸变校正，使得摄像机标定更为准确。
附图说明
[0072]
图1为本发明摄像机的针孔模型示意图；
[0073]
图2为本发明整个参考系的坐标示意图；
[0074]
图3为本发明量块边线的垂直关系示意图；
[0075]
图4为本发明平面模板图片；
[0076]
图5为本发明量块标定图；
[0077]
图6为本发明量块边缘检测示意图；
具体实施方式
[0078]
为了使本领域的普通技术人员能更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的描述。
[0079]
实施例：参照附图1-3所示，本发明将摄像机坐标系和世界坐标系重合，提出了一种基于量块垂直边线的摄像机标定方法，采用同时校正径向畸变和切向畸变的畸变校正模型，最后利用lm算法对所有参数进行优化，具体的实现步骤如下：
[0080]
步骤1：将摄像机坐标系与世界坐标系重合；
[0081]
步骤2：将量块放置在标定平面上，固定摄像机，翻转量块不同面，拍摄最少5幅图像；
[0082]
步骤3：利用sobel算子检测标定图中的量块边线边缘，再利用最小二乘拟合得到直线，通过得到的直线检测标定图像中垂直边线的交点，进而获取交点的世界坐标和图像坐标；
[0083]
步骤4：在获取交点的世界坐标和图像坐标的基础上，利用闭式解计算出摄像机的5个内部参数，内部参数为：图像坐标系u轴的标量因子α、图像坐标系v轴的标量因子β、u轴和v轴之间的倾斜因子s、图像主点的坐标(u0，v0)；
[0084]
步骤5：结合摄像机的内参数，并采用畸变校正模型，求得畸变系数k1、k2、p1和p2，k1和k2是径向畸变的系数，p1和p2切向畸变的系数；
[0085]
步骤6：根据最大似然准则用算法通过最小化式优化所有的摄像机参数。
[0086]
为充分理解摄像机标定原理，需要确立摄像机的成像模型来建立标定过程中各个坐标系的关系最终得到摄像机标定所需的内外参数，目前常用的模型有针孔模型，摄像机的针孔模型，参照图1所示：在此模型下，空间场景中一点通过摄像机的光心投射在像平面点上，主光轴从光心出发，垂直于像平面，若将光心作为原点，则可以建立坐标系为o-xcyczc，其中xc，yc，zc为三条互相垂直的直线，zc和光轴重合；
[0087]
为方便理解摄像机成像原理，定义不同的坐标系来描述摄像机成像过程，主要定义了计算机图像坐标系、像平面坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系四个坐标；
[0088]
计算机图像坐标系：为图像上的平面直角坐标系，该坐标表示的图像在计算机内存储的形式，是以像素为单位的直角坐标系(u,v)，每个像素坐标代表该像素在数组里面的行数和列数，便于计算机处理图像。
[0089]
像平面坐标系：从图像坐标无法得到像素的物理单位，故须用物理单位表示的像平面坐标(x,y)来表示该像素在图像里面的物理位置
[0090]
摄像机坐标系：用于分析摄像机成像的几何关系，以摄像机平面和光心的交点做中心，建立坐标系(xc，yc，zc)，zc轴为摄像机光轴；
[0091]
世界坐标系：即为现实空间坐标系可以任意定义该坐标系，用来描述摄像机在现实世界的位置和环境中物体的位置。摄像机坐标系可以通过旋转和平移转化为世界坐标，整个参考系的坐标参照图2所示；
[0092]
记像素点m在计算机图像坐标为(u,v)，其次坐标为(u,v,1)，在像平面坐标系下的坐标为(x,y)，其次坐标为(x,y,1)。对应的空间点m，其世界坐标为(xw，xw，xw)，其次坐标为(xw，xw，xw,1)，在摄像机坐标系中对应点坐标为mc，记坐标为(xc，yc，zc)，其次坐标为(xc，yc，zc,1)，根据针孔模型原理可得，计算机图像像素点和像平面坐标之间存在下式关系：
[0093][0094]
其中(u0,v0)为图像主点的坐标，ux和uy为每一个像素在u轴和v轴上的物理尺寸，s为像平面坐标和光轴与完全垂直所差的倾斜度。
[0095]
根据针孔模型，摄像机和像平面坐标系之间有下式的转换关系：
[0096][0097]
m点的世界坐标和摄像机坐标其次转换关系为：
[0098][0099]
r和t为外部参数，分别为空间点的世界坐标到摄像机坐标的旋转和平移变换参数。
[0100]
根据式(1)、(2)和(3)，可得到图像像素点坐标和对应的空间点世界坐标的其次变换为：
[0101]
[0102]
sc为任意比例因子，a为摄像机内参矩阵。
[0103]
根据摄像机的成像模型，可将式(4)空间点m和像素点m写成下式的关系：
[0104]
scm＝a[rt]m
[0105]
其中m＝[u,v,1]和m＝(xw,yw,zw,1)分别表示m和m的其次坐标，sc是任意的标量因子，r和t表示世界坐标和摄像机坐标之间的旋转变换转换和平移变换关系，a是摄像机的内参矩阵，其中(u0,v0)是主点的坐标，α和β图像坐标系u轴和v轴的标量因子，s是u轴和v轴之间的倾斜因子。
[0106]
张正友平面模板法将标定板上点的zw设置为0，故(4)式可以写成下式的形式：
[0107][0108]
其中，ri表示旋转矩阵r的第i列，为不失一般性，m＝(u,v)和m＝(u,v,1)表示空间点的图像坐标及其齐次坐标，m＝(xw,yw)和m＝(xw,yw,1)表示空间点的坐标系和其次坐标系，则图像平面上的点m和平面模板上的点m可以用单应性矩阵来联系：
[0109][0110]
h可以表示成h＝[h1,h2,h3]，则：
[0111]
(h
1 h
2 h3)＝λa(r
1 r
2 t)
[0112]
因为r1和r2正交，可以得到以下的约束条件
[0113]h1t
a-t
a-1
h2＝0
[0114]h1t
a-t
a-1
h1＝h
2t
a-t
a-1
h2＝0
ꢀꢀ
(5)
[0115]
式(5)为单应性矩阵内参的两个基本约束条件，单应性矩阵的自由度为8，外参数为六个(3个属于旋转，3个属于平移)，对于内参，只能获得有且仅有两个向量，令:
[0116][0117]
因为b是个对称矩阵，使用闭式解，可以将b表示为：
[0118]
b＝[b
11
,b
12
,b
22
,b
13
,b
23
,b
33
]
t
[0119][0120]
记：
[0121]
v＝[h1h1,h2h1+h1h2,h2h2b
22
,
[0122]
h3h1+h1h3,h3h3,h3h2+h2h3]
[0123]
x＝s
p2
b＝[x1,x2,x3,x4,x5,x6]
t
[0124]
v＝[v1,v2,v3,
…
vn]
t
[0125]
则：
[0126]
vx＝0
[0127]
若拍摄n幅量块标定图，就可以得到n个类似于vx＝0的方程，就可解出x，最终可以得到：
[0128]
v0＝(x2x
3-x1x5)/(x1x
4-x
22
)
[0129][0130][0131][0132]
u0＝γv0/α-x4α2/s
[0133]
其中：γ＝-x2α2β/s。
[0134]
畸变矫正模型：
[0135]
畸变矫正模型包括径向畸变矫正模型和切向畸变模型，记(x,y)是理想无失真归一化的像平面标，(x,y)是真实的归一化的像平面坐标，则径向畸变矫正模型为式(6)：
[0136][0137][0138]
切向畸变模型为式(7)：
[0139][0140][0141]
其中，k1和k2为径向畸变系数，p1和p2是切向畸变系数；
[0142]
其中，k1和k2为径向畸变系数，p1和p2是切向畸变系数；
[0143]
最后采用最大似然准则的非线性优化方法对所有的参数进行优化，非线性优化时最小化的方程式为式(8)：
[0144][0145]
其中，是空间点mj在第i幅图像上对应像点的图像坐标；a和{ri,ti|i＝1,
…
,n}的初始值采用2.2节中闭式解的方法获得。
[0146]
量块边线的垂直关系示意图参照图3所示：
[0147]
若bp和bo为量块的两条垂直边线，相交于b点，p和o点为两条边线的端点。对应的图像点分别为o，b，p。将世界坐标系和摄像机坐标系重合，故式scm＝a[rt]m可以简化为下式：
[0148][0149]
所以空间点和对应图像像素点的关系可以化为：
[0150][0151][0152][0153]
因为o点，p点，b点在同一个平面上，故可认为so＝s
p
＝sb；
[0154]
由于而：
[0155][0156][0157]
由向量性质可得：
[0158][0159]
将上述式子代入，可得：
[0160][0161]
其中b＝a-t
a-1
，由于so＝s
p
＝sb，则
[0162][0163]
记则上式可以化为：
[0164]sp2ht
bh＝0本发明提出一种基于量块垂直边线的摄像机标定方法，首先利用世界坐标系的特点，将摄像机坐标系和世界坐标系重合在一起，减少摄像机标定参数，利用量块边线垂直线段的约束关系对摄像机进行标定，最后利用lm算法对摄像机参数进行了优化。该方法减少摄像机标定参数，原理简单。最后通过实验证明本文提出的方法有效标定了摄像机，且有较好的精度，适合光栅投影测量系统使用。
[0165]
本发明标定方法实验：
[0166]
以matlab为软件平台，进行了摄像机标定实验，采用本文提出摄像机标定法畸变校正模型，并且将本文提出的摄像机标定方法分别和张正友的平面模板标定法及改进的三参数模型法进行对比，验证本文方法的有效性，三参数模型中令s＝0，α＝β＝f，故摄像机内
参矩阵可以转化为：张正友法和三参数模型法都采用标准的棋盘格标定图像。将棋盘格标定图放置在标定平面上，然后，用mvc5001-s00摄像机拍摄6幅不同图片，如图4所示。摄像机拍摄的图片分辨率为800像素
×
400像素。对6幅图片分别采用张正友平面模板法和三参数法进行摄像机标定实验；
[0167]
对摄像机采用本文提出的标定方法时，将量块放在标定平面上，用摄像机拍摄不同面的量块位姿的如图5所示。摄像机拍摄的图片分辨率为800像素
×
400像素。对6幅图片采用本文提出的摄像机标定方法计算摄像机的内部参数以及畸变系数。
[0168]
对图5进行边缘提取及边缘线之间的交点得到结果如图6所示。
[0169]
实验结果分析
[0170]
为了直观的比较本文的方法与张正友以及改进的三参数模型的方法，三种方法的结果如表1所示。
[0171]
表1三种方法的结果比较
[0172][0173][0174]
为了评估摄像机标定的精度，采用目前常用的图像坐标相对误差精度评估准则来计算标定误差。设世界坐标里的某空间点的图像坐标为(u，v)，根据获得的摄像机的内部参数和外部参数计算出的图像坐标为(u，v)，则图像坐标的相对误差为：
[0175][0176]
每次选取5张，根据式(9)计算出张正友法、三参数法和本文方法的图像坐标相对误差，如表2所示。
[0177]
表2图像坐标相对误差
[0178][0179]
根据表1和表2的数据结果，可以发现本文提出的改进的标定方法有效地标定出了摄像机的内部参数和外部参数，且纠正了摄像机的切向畸变，适用于切向畸变较明显的环境。
[0180]
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

技术特征：
1.基于量块垂直边线的摄像机标定方法，其特征在于：包括步骤1：将摄像机坐标系与世界坐标系重合；步骤2：将量块放置在标定平面上，固定摄像机，手动翻转量块不同面，并拍摄最少5幅量块标定图；步骤3：利用sobel算子检测标定图中的量块边线边缘，再利用最小二乘拟合得到直线，通过得到的直线检测标定图中垂直边线的交点，进而获取交点的世界坐标和图像坐标；步骤4：在获取交点的世界坐标和图像坐标的基础上，利用闭式解计算出摄像机的内参数；步骤5：结合摄像机的内参数，并采用畸变校正模型，求得摄像机的畸变系数；步骤6：根据最大似然准则用算法通过最小化式优化所有的摄像机参数。2.根据权利要求1所述的基于量块垂直边线的摄像机标定方法，其特征在于：步骤1中摄像机坐标系与世界坐标系重合的具体步骤为：(1)记像素点m在计算机图像坐标为(u，v)，其次坐标为(u，v，1)，在像平面坐标系下的坐标为(x，y)，其次坐标为(x，y，1)，对应的空间点m，其世界坐标为(xw，xw，xw)，其次坐标为(xw，xw，xw,1)，在摄像机坐标系中对应点坐标为mc，记坐标为(xc，yc，zc)，其次坐标为(xc，yc，zc,1)，根据针孔模型原理，得到计算机图像像素点和像平面坐标之间的关系；其中，(u0，v0)为图像主点的坐标，μ
x
和μ
y
为每一个像素在u轴和v轴上的物理尺寸，s为像平面坐标和光轴与完全垂直所差的倾斜度；(2)根据针孔模型，摄像机和像平面坐标系之间的关系有下列转化关系：(3)m点的世界坐标和摄像机坐标其次转换关系为：r和t为外部参数，分别为空间点的世界坐标到摄像机坐标的旋转和平移变换参数；(4)根据式(1)、(2)和(3)，得到图像像素点坐标和对应的空间点世界坐标的其次变换为：
s
c
为任意比例因子，a为摄像机内参矩阵。3.根据权利要求2所述的基于量块垂直边线的摄像机标定方法，其特征在于：步骤4中的摄像机内参数包括：图像坐标系u轴的标量因子α、图像坐标系v轴的标量因子β、u轴和v轴之间的倾斜因子s、图像主点的坐标(u0，v0)，该内参数的计算步骤为：(1)计算摄像机的内参矩阵a；(2)根据a的结果，再采用闭式解计算出α、β、s、u0、v0。4.根据权利要求3所述的基于量块垂直边线的摄像机标定方法，其特征在于：a的具体计算过程为：采用摄像机成像模型，将步骤1中的空间点m和像素点m写成下式的关系：s
c
m＝a[rt]m其中m＝[u,v,1]和m＝(x
w
,y
w
,z
w
,1)分别表示m和m的其次坐标，s
c
是任意的标量因子，r和t表示世界坐标和摄像机坐标之间的旋转变换转换和平移变换关系，a是摄像机的内参矩阵，其中(u0,v0)是主点的坐标，α和β图像坐标系u轴和v轴的标量因子，s是u轴和v轴之间的倾斜因子；将标定板上点的z
w
设置为0，步骤1中的(4)式写成下式的形式：r
i
表示旋转矩阵r的第i列，为不失一般性，m＝(u,v)和m＝(u,v,1)表示空间点的图像坐标及其齐次坐标，m＝(x
w
,y
w
)和m＝(x
w
,y
w
,1)表示空间点的坐标系和其次坐标系，则图像平面上的点m和平面模板上的点m用单应性矩阵来联系：h表示成h＝[h1,h2,h3]，则：(h
1 h
2 h3)＝λa(r
1 r
2 t)因为r1和r2正交，即得到单应性矩阵内参的两个基本约束条件：h
1t
a-t
a-1
h2＝0h
1t
a-t
a-1
h1＝h
2t
a-t
a-1
h2＝0单应性矩阵的自由度为8，外参数为六个，其中，3个属于旋转，3个属于平移，对于摄像机内参，只能获得有且仅有两个向量，令：
5.根据权利要求3所述的基于量块垂直边线的摄像机标定方法，其特征在于：采用闭式解计算出α、β、s、u0、v0，具体计算过程为：因为b是个对称矩阵，即将b表示为：b＝[b
11
,b
12
,b
22
,b
13
,b
23
,b
33
]
t
记：v＝[h1h1,h2h1+h1h2,h2h2b
22
,h3h1+h1h3,h3h3,h3h2+h2h3]x＝s
p2
b＝[x1,x2,x3,x4,x5,x6]
t
v＝[v1,v2,v3,
…
v
n
]
t
则：vx＝0拍摄n幅量块标定图，即得到n个类似于vx＝0的方程，进而解出x，最终可以得到摄像机的内部参数为：v0＝(x2x
3-x1x5)/(x1x
4-x
22
)))u0＝γv0/α-x4α2/s其中：γ＝-x2α2β/s。6.根据权利要求1所述的基于量块垂直边线的摄像机标定方法，其特征在于：步骤5中畸变校正模型包括正切向畸变和径向畸变的纠正，畸变系数包括k1、k2、p1和p2，其中k1和
k2是径向畸变的系数，p1和p2切向畸变的系数。7.根据权利要求6所述的基于量块垂直边线的摄像机标定方法，其特征在于：得到k1、k2、p1和p2的具体步骤为：记(x,y)是理想无失真归一化的像平面标，(x,y)是真实的归一化的像平面坐标，则径向畸变模型为：向畸变模型为：切向畸变模型为：8.根据权利要求1所述的基于量块垂直边线的摄像机标定方法，其特征在于：步骤6中的最小化式为：其中，是空间点m
j
在第i幅图像上对应像点的图像坐标，a和{ri,ti|i＝1,
…
,n}的初始值采用步骤4中的闭式解的计算方法获得。

技术总结
本发明公开了一种基于量块垂直边线的摄像机标定方法，该方法包括：步骤1：将摄像机坐标系与世界坐标系重合；步骤2：将量块放置在标定平面上，固定摄像机，手动翻转量块不同面，并拍摄3幅量块标定图；步骤3：利用Sobel算子检测标定图量块边线边缘，再利用最小二乘拟合得到直线，检测标定图中垂直边线的交点，获取这些交点的世界坐标和图像坐标；步骤4：利用闭式解计算出摄像机的5个内部参数；步骤5：采用畸变校正模型，求得畸变系数；步骤6：根据最大似然准则用算法通过最小化式优化所有的摄像机参数；使用该方法减少了摄像机标定参数，原理简单，且有效标定了摄像机，且有较好的精度，适合光栅投影测量系统使用。光栅投影测量系统使用。光栅投影测量系统使用。


技术研发人员：蔡青青 顾春霞 胡玮芳
受保护的技术使用者：绍兴职业技术学院
技术研发日：2023.06.12
技术公布日：2023/8/21