基于单张平面靶标的视觉测量系统快速校正研究.pdf

《基于单张平面靶标的视觉测量系统快速校正研究.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、2014年7月机械设计与制造工程Ju1．2014第43卷第7期MachineDesignandManufacturingEngineeringVo1．43No．7DOI：10．3969／j．issn．2095～509X．2014．07．013基于单张平面靶标的视觉测量系统快速校正研究沈国峰，程筱胜，崔海华，戴宁(南京航空航天大学机电学院，江苏南京210016)摘要：为解决双目测量系统传统标定方法过程复杂、应用条件苛刻、很难满足应用过程中准确快速校正的难题，提出了一种简便的校正算法。该算法仅需采集一张平面靶标图像，然后利用多视图几何中的绝对二次曲线特性，即可实现双目测量系统结构参数

2、的校正优化。实验表明，利用该算法可以达到初始标定的精度，满足实际应用的可靠性需求。关键词：双目测量；三维重建；系统校正；结构参数中图分类号：TP242文献标识码：A文章编号：2095—509X(2014)07—0057—04双目测量系统是一种基于计算机视觉理论，并el"Tsai提出的基于径向约束的两步法J，首先根结合数字图像处理、软件开发等技术而组成的高精据计算机视觉中的透视变换原理求解摄像机的一度测量平台。为使测量系统在应用过程中保持较部分参数，然后把这部分参数作为非线性优化的初高的精度，需要对其进行不定期的校正。通过观察始值，并引入摄像机畸变参数，通过迭代算法求解发现，轻微的

3、振动对测量系统精度的影响较大，而剩余的参数，相对于直接线性变换法，该方法的标温度、湿度等环境参数在一定范围内的变化对其影定精度有一定的提高；Weng¨6提出了一种改进的响相对较小，可近似忽略。进一步的实验分析表两步法，首先求解无畸变摄像机模型的闭环解来估明，系统的测量精度下降主要是由于其结构参数的计摄像机的非畸变参数，然后通过非线性优化的方变化引起的，因而校正过程主要是针对结构参数进法将第一步得到的参数迭代求精，并将摄像机的畸行的。变考虑进来，最终准确估计出摄像机的所有内外参对双目测量系统结构参数的校正实质上就是数；张正友提出的基于2D平面靶标的标定法，对左、右摄像机外参数的重新

4、标定，从而重新确定只要求摄像机在两个以上不同的方位拍摄一张平图像像素坐标与世界坐标系之间的投影关系。摄面靶标图像而摄像机和2D平面靶标图像可以自像机的标定方法主要可以分为自标定和经典的摄由移动，不需要知道具体的运动参数。该方法的突像机标定方法两类。其中自标定方法¨又可以出特点就是精度要比自标定方法高而标定步骤要细分为基于平移或旋转运动的自标定技术、利用本较经典摄像机标定方法更为灵活方便。质矩阵和基本矩阵的自标定技术以及利用灭点并本文以牙模测量系统为对象，利用实验的方法通过弱透视投影或平行透视投影进行的自标定技对系统结构参数快速校正的方法进行研究。在实术等，由于自标定方法不需要标定

5、物，仅仅依靠多验过程中假定左右摄像机的内参数已知且保持不幅图像对应点之间的关系直接对摄像机进行标定，变，通过采集单张平面靶标图像完成系统快速校因而这种方法相对灵活方便，但受标定精度及鲁棒正，并通过对靶标图像上的棋盘格角点进行三维重性的限制，目前还只能应用于精度要求不高的场建来验证所提算法的可行性。合。经典的摄像机标定方法主要有：Abdel—Aziz和Karara_4提出的直接线性变换法(DLT)，通过求1系统校正方法解线性方程组来估计摄像机的内外参数，运算简1．1双目系统模型单，但是没有考虑实际应用中摄像机(尤其是广角双目测量是指采用双目视觉方法，通过左、右摄像机)的畸变影响，从

6、而造成标定误差较大；Rog—两个摄像机从不同角度采集同一物体图像来测量收稿日期：2014—06—07基金项目：国家科技支撑计划项目(2009BAI81B02)作者简介：沈国峰(1988一)，男，江苏苏州人，南京航空航天大学硕士研究生，主要研究方向为视觉检测、视觉测量等。·57·2014年第43卷机械设计与制造工程物体上某些特征点的空间三维坐标并恢复物体三存在一个透视投影变换日，即维形貌的过程。假定空间任意一点P在左、右摄像s=H(5)机上的图像点P。，P已经从图像中检测出来，则有式中：日为3×3的矩阵，且H=AA[，。，，，]，其摄像机模型：中人为一常数因子。记H=[h，h：，h

7、]，则有：[hl，h2，h3]=AA[，。，，2，T](6)式中：平移向量为从世界坐标系的原点到光心s甜的矢量；，，r2为图像平面两个坐标轴在世界坐标系中的方向矢量，显然平移向量不会位于，。，r构成的平面上。由于，。，，相互正交，因此yZ●yZ●det([，．，，，T])≠0，又由于det[A]≠0，从而s抖(2)det[日]≠0。1．3透视投影矩阵计算假设在校正过程中图像受到高斯噪声干扰，高斯噪声满足正态分布，其协方差矩阵为／l，又由于各点的获取过程是独立的，令A=I，即协方差