鱼眼相机标定方法及标定装置制造方法

【专利摘要】本发明公开了一种鱼眼相机标定方法及标定装置，包括：建立所述鱼眼相机的成像模型；从不同视角采集多幅标定板图像，在所述标定板图像上获取特征点的坐标，参考所述标定板图像的格式调整所述特征点的坐标，并根据所述标定板图像中所述特征点的预设规律，确定所述特征点的世界坐标；以RMS重投影误差为评估值，计算所述标定板图像的畸变中心偏移的初值；最小化所述RMS重投影误差，优化内参和外参。由上述内容可知，本发明提供的技术方案无需特殊的标定设备，能够适用于大多数鱼眼相机，提高了标定方法的适用性和标定结果精准度。

【专利说明】鱼眼相机标定方法及标定装置

【技术领域】

[0001] 本发明涉及鱼眼相机【技术领域】，更为具体的说，涉及一种鱼眼相机标定方法及标 定装置。

【背景技术】

[0002] 近年来，由于鱼眼相机能够提供180度的视野摄像范围，在诸多领域得到了广泛 应用，例如，在机器人导航、三维建模、行车安全等领域。但是，鱼眼相机提供大角度视野摄 像范围的同时，伴随而来的是图像的鱼眼畸变，因此，鱼眼相机的应用往往需要设定鱼眼相 机的精准参数，即需要进行标定。而鱼眼相机标定结果的精度直接影响其衍生产品的精准 度，因此，标定技术得到了广泛关注。但是，采用现有标定技术受限于相机类型和特殊标定 设备的要求，适用性低；或者受限于标定计算模型，标定结果精准度差。

【发明内容】

[0003] 有鉴于此，本发明提供了一种鱼眼相机标定方法及标定装置，无需特殊标定设备， 适用于大部分的鱼眼相机，提高了其适用性和标定结果精准度。

[0004] 为实现上述目的，本发明提供的技术方案如下：

[0005] -种鱼眼相机标定方法，包括：

[0006] 建立所述鱼眼相机的成像模型；

[0007] 从不同视角采集多幅标定板图像，在所述标定板图像上获取特征点的坐标，参考 所述标定板图像的格式调整所述特征点的坐标，并根据所述标定板图像中所述特征点的预 设规律，确定所述特征点的世界坐标；

[0008] 以RMS重投影误差为评估值，计算所述标定板图像的畸变中心偏移的初值；

[0009] 最小化所述RMS重投影误差，优化内参和外参。

[0010] 优选的，所述最小化所述RMS重投影误差，优化内参和外参包括：

[0011] 以LM算法最小化所述RMS重投影误差，优化内参和外参。

[0012] 优选的，所述建立所述鱼眼相机的成像模型包括：

[0013] 获取空间中任意一景点在世界坐标系中的齐次坐标为X，在传感器平面中的投影 为U" ' = [U" '，v" ' ]T，在规范化平面中的投影为u" = [u"，v" ]T，以及，在成像平 面中的投影为U' =[U'，v' ]T，其中，所述U"与U'关系式为：

【权利要求】

1. 一种鱼眼相机标定方法，其特征在于，包括： 建立所述鱼眼相机的成像模型； 从不同视角采集多幅标定板图像，在所述标定板图像上获取特征点的坐标，参考所述 标定板图像的格式调整所述特征点的坐标，并根据所述标定板图像中所述特征点的预设规 律，确定所述特征点的世界坐标； 以RMS重投影误差为评估值，计算所述标定板图像的畸变中心偏移的初值； 最小化所述RMS重投影误差，优化内参和外参。

2. 根据权利要求1所述的鱼眼相机标定方法，其特征在于，所述最小化所述RMS重投影 误差，优化内参和外参包括： 以LM算法最小化所述RMS重投影误差，优化内参和外参。

3. 根据权利要求2所述的鱼眼相机标定方法，其特征在于，所述建立所述鱼眼相机的 成像模型包括： 获取空间中任意一景点在世界坐标系中的齐次坐标为X，在传感器平面中的投影为 U" ' = [u" '，v" ' ]τ，在规范化平面中的投影为U" = [U"，ν" ]τ，以及，在成像平面 中的投影为U' =[u'，ν' ]τ，其中，所述U"与U'关系式为：

其中，Rmr = IW/IW，IW为像素宽高比，IW为显示宽高比，Rmr为存储宽高比； 所述u"'与所述u"关系式为：

其中，A和T为所述内参中相机制造偏差的参数； 以及，所述鱼眼相机的成像模型为： A*p=A*g(u"' )= λ· g(Au" +T) = λ · g(A · K(u' )+T) = P · X 其中，λ > 〇 ;p为所述鱼眼相机的视点至所述景点的向量，P为世界坐标系与相机坐 标系的透视矩阵；g为成像函数，且表示为g(u" '，V" ' ) = (U" '，V" '，f(P"')) T，f(p "')为所述鱼眼相机畸变函数，f(p " ' ) = aQ+aip " ' +a2(p " ' )2+… aN(P " ' )N，

，以及，所述鱼眼相机成像模型中的A，T，aQ， a2, . . .，aN均为所述内参，P为所述外参。

4. 根据权利要求3所述的鱼眼相机标定方法，其特征在于，所述参考所述标定板图像 的格式调整所述特征点的坐标包括： 根据所述标定板图像的格式，确定所述标定板图像的显示宽高比；根据所述标定板图 像的格式的宽高，计算所述标定板图像的存储宽高比；以及，根据公式所述Rsak = Rdak/Rpak， 计算所述标定板图像的像素宽高比； 根所述标定板图像的显示宽高比、存储宽高比、像素宽高比、所述特征点对应成像平面 的坐标和所述U"与U'关系式，计算所述特征点对应所述规范化平面的坐标。

5. 根据权利要求4所述的鱼眼相机标定方法，其特征在于，所述以RMS重投影误差为评 估值，计算所述标定板图像的畸变中心偏移的初值包括： 531、 初始化所述内参A为单位阵，对所述内参T设定搜索区间范围，并对所述搜索区间 范围网格化得到多个网格点； 532、 根据所述内参A、所述网格点对应的内参T、所述特征点对应所述规范化平面的坐 标和所述u"'与所述u"关系式，计算所述特征点对应所述传感器平面的坐标，以及，计 算所述网格点对应的RMS重投影误差； 533、 以当前计算出的最小的RMS重投影误差所对应的网格点为中心，重新设定所述搜 索区间范围，并按相应比例更新网格化的所述搜索区间范围的网格大小； 534、 重复所述步骤S32至步骤S33,直至所述搜索区间范围缩小到预设精度要求，则确 定对应RMS重投影误差最小的网格点所对应的内参T为所述标定板图像的畸变中心偏移的 初值Tinit。

6. 根据权利要求5所述的鱼眼相机标定方法，其特征在于，所述对所述搜索区间范围 网格化得到多个网格点为： 对所述搜索区间范围网格化为矩形网格得到m*n个网格点，且每个网格的尺寸相同，m 和η均为不小于2的整数。

7. 根据权利要求6所述的鱼眼相机标定方法，其特征在于，对所述搜索区间范围网格 化为矩形网格得到7*7个网格点，且每个网格的尺寸相同。

8. 根据权利要求5所述的鱼眼相机标定方法，其特征在于，所述以LM算法最小化所述 RMS重投影误差，优化内参和外参包括： 设定LM算法的优化参数为所述内参A和内参T，其中，设定所述内参A的优化初始值为 单位阵，所述内参T的优化初始值为所述畸变中心偏移的初值Tinit ; 执行所述LM算法最小化所述RMS重投影误差，得到优化后的所述内参，并参考所述鱼 眼相机的成像模型，得到优化后的外参。

9. 一种鱼眼相机标定装置，其特征在于，包括： 鱼眼成像建立模块，用于建立所述鱼眼相机的成像模型； 处理模块，用于从不同视角采集多幅标定板图像，在所述标定板图像上获取特征点的 坐标，参考所述标定板图像的格式调整所述特征点的坐标，并根据所述标定板图像中所述 特征点的预设规律，确定所述特征点的世界坐标； 计算模块，用于以RMS重投影误差为评估值，计算所述标定板图像的畸变中心偏移的 初值； 优化模块，用于最小化所述RMS重投影误差，优化内参和外参。

10. 根据权利要求8所述的鱼眼相机标定装置，其特征在于，所述优化模块以LM算法最 小化所述RMS重投影误差，优化内参和外参。

【文档编号】G06T7/00GK104392435SQ201410627763

【公开日】2015年3月4日 申请日期:2014年11月10日 优先权日:2014年11月10日

【发明者】徐以强, 李庆, 闫硕, 梁艳菊, 秦瑞, 高荣, 鲁斌, 常嘉义, 陆菁 申请人:中科院微电子研究所昆山分所