基于单目的手持式视觉测量方法研究

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1、基于单目的手持式视觉测量方法研究温俊，李榕（华南师范大学物理与电信工程学院，广东广州510006）摘要：提出一种基于单目视觉和惯性传感器的视觉测量方法，当手持移动摄像头时，利用惯性传感器获取摄像头轨迹，再根据多视角测量原理，测量被测物体的大小、位置等信息；利用图像特征点的移动信息抑制加速度传感器的累积误差。实验证明测量结果误差在2%以内，且该方法不需要任何摄像机外参数的先验知识及定标参照物，可满足实际测量需求。.jyqki（ui，vi），根据摄像机模型[5]有：根据式（1）可知，只需求出摄像机移动过程中的旋转

2、矩阵Ri及平移向量Ti，即可恢复空间点Xc的坐标。结合实际手持移动情况，手持移动拍摄时，一般只在近x?y平面运动，z方向小范围的移动对测量结果影响不大，故本文约定z轴移动距离为0，即T=[txty0]T。2摄像机位姿求解2.1惯性传感器获得摄像机位置及姿态信息最直接的方法是使用惯性传感器，即陀螺仪和加速度计。本文除了采用惯性传感器外，还引入数字罗盘数据，位姿求解结构框图如图3所示。使用互补滤波器[7?8]融合3种传感器数据，解算出摄像机姿态R，同时计算出加速度的重力场分量，结合MPU6050中加速计的输出数据

3、计算摄像机位移T。当摄像机运动时，将同时存在线运动和角运动，故位移计算中应对旋转效应进行补偿[9]。速度V的迭代更新方程如下：由于低成本加速度计的精度并不高，故直接经过二次积分所得位移的累积误差较大，不能直接使用。本文将引入图像信息，对加速度计进行补偿，可大大减少其累积误差。2.2数字图像处理使用图像处理技术获得摄像机位姿信息的经典方法如文献[10]所描述，是通过计算2幅图像之间的基础矩阵F，然后再结合摄像机内参数矩阵M求解本质矩阵E，根据本质矩阵可获得摄像机的位姿信息。但此方法需匹配特征点和求解矩阵方程，运

4、算量大，且2幅图像间距离不能太小，否则求解的基础矩阵F误差较大。结合本设计方法，摄像机只作小范围移动，且图像信息需实时修正加速度计的积分误差，计算量不宜过大，故本文直接对每帧帧间特征点距离作统计，可以得到摄像头在x?y平面的帧间移动距离：式中：mn，mn-1为前后两帧对应的特征点坐标。图像处理过程如图4所示。由于摄像机移动过程中包含平移和旋转运动，而无论是摄像机平移或旋转，都会使图像发生移动，旋转补偿是为了去除帧间移动距离的旋转分量。令旋转分量为Tfr，平移分量为Tft，则有：设摄像机绕光心O旋转R，世界点P

5、，在旋转前后的坐标分别为P，P′，其投影在图像平面的点分别为p，p′。根据摄像机模型[5]可知：式中：K为摄像机内参数矩阵；R为旋转矩阵，联合三式有：则可由式（6）得：2.3传感器与图像信息融合由摄像机模型可知，当摄像机移动时，连续两帧之间的摄像机位移ΔT与Tft有如下关系：式中k=zf，z为被测点与摄像机的距离，f为摄像机焦距。则有摄像机移动速度：式中Δt为采样周期，Vf为特征点的移动速度。设短时间[tn，tm]内加速度计的偏移量为常量ab，加速度计测量值为as，真实值为a，则有：得：对于tn≤ti≤tm有

6、：同理，结合式（9），有：则有：离散化后，有：式中，BC长16.5cm，视觉测量值为：相对误差为1.83%。相对误差为1.95%。由此可见，其计算结果与实际情况基本相符，可达到实际测量的精度要求。4结语本文采用传感器与摄像机结合的模式，通过手持移动模拟多目立体视觉，避免了运用多个摄像机所带来摄像机参数不一致的误差，并融合了传感器与摄像机两者数据，同时通过增加拍摄视频长度来获取更多视角图像，提高了实际测量结果的精确度与可靠性。实验结果表明，由于该方法不需要摄像机外参数的先验知识，也不需要定标参照物且结构简单、使

7、用简单，因此，该方法易于推广应用。.jyqkeracalibra?tion[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence，2000，22（11）：1330?1334.[7]EUSTONM，COOTEP，MAHONYR，etal.Aplementa?ryfilterforattitudeestimationofafixed?s，2008，22（26）：340?345.[8]梁延德，程敏，何福本，等.基于互补滤波器的四旋翼飞行器姿态解算[J]

8、.传感器与微系统，2011（11）：56?58.[9]邓志红，付梦印，张继伟，等.惯性器件与惯性导航系统[M].北京：科学出版社，2012.[10]庄曈，曾庆化，刘建业，等.一种基于单目视觉的微型无人机姿态算法[J].计算机工程，2012（15）：197?200.简介：温俊（1987—），男，广东惠州人，硕士研究生。主要研究方向为图像处理与机器视觉。李榕（1957—），男，教授，硕士生导师。主要研究