[发明专利]一种参数标定方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及计算机视觉和图像测量领域，尤其涉及一种摄像机标定方法及装置。

背景技术

在图像测量过程以及计算机视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立成像的几何模型，这些几何模型参数就是摄像机或相机等拍摄装置的参数，在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为摄像机标定(或相机标定)。以摄像机标定为例，现有的摄像机标定方法一般可分为二类：基于标定物的传统标定方法，和基于图像序列的自标定方法。

在传统标定方法中，比较典型的是二步法和平面模板标定法。二步法将标定工作分为二步，首先确定透视投影矩阵，然后从透视投影矩阵中恢复出摄像机的内外参数；由于该方法需要制作高精度的三维标定块，实施起来较为不便。平面模板标定法则根据位于同一平面上的定标点可以建立起关于摄像机内部参数的二个方程这一特点，通过不同位置和方向的几个平面来求解内参数，然后再计算摄像机的外参数。由于平面模板标定法只需拍摄若干幅不同角度或位置下的平面模板图像，操作起来较为简便，因而在实际中得到了很广泛的应用。

与传统标定方法不同的是，自标定方法不需要特定的标定物，而是利用场景的几何知识或者摄像机特定运动的约束关系，来进行摄像机内外参数的定标。这类方法主要是利用了摄像机内参数自身存在的约束，而这些约束与场景和摄像机的运动无关，通过求解Kruppa方程或者分层逐步标定等方法，恢复出摄像机参数，但由于自标定方法较传统标定方法精度要差，因此只是在特定的场合下得到应用。

另一方面，摄像机的畸变建模和标定也是一个十分重要的内容，实际摄像机或多或少都会存在着镜头畸变，摄像机的畸变有多种类型，其中最主要的是径向畸变，对于畸变的标定，经典方法(如平面模板法)先假设摄像机为小孔成像模型，标定出摄像机内参数，然后在通过非线性优化的办法求出多项式畸变模型参数，这种方法在摄像机的畸变不严重时是可行的，但当应用于高畸变如鱼眼镜头时，该方法就失效了。

由此可见，现有技术中，传统标定方法在高畸变情形下会失效，而自标定方法的精度又较传统方法差，因此，如何实现操作简便，且能够处理高畸变图像，并且具有较高精度的摄像机(或相机)标定方法成为亟待解决的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种参数标定方法及装置，可以应用于高畸变情形下的摄像机(或相机)等成像装置的参数标定，操作简便，精度高。

第一方面，本发明实施例提供了一种参数标定方法，包括：

获取一幅标定模板图像，所述标定模板图像通过拍摄标定模板得到；

对所述标定模板图像进行角点检测，以提取图像角点；

根据提取的所述图像角点计算径向畸变参数；

根据计算出的所述径向畸变参数进行径向畸变校正，以重建畸变校正图像；

根据所述标定模板和重建后的畸变校正图像的透视投影关系，计算出内外参数，以实现参数标定，所述内外参数包括：内参矩阵，旋转向量和平移向量。

基于第一方面的特征，本发明还提供了一种参数标定方法，所述方法还包括：

以重投影误差最小为准则，用Levenberg-Marquardt算法对计算出的所述内外参数进行优化。

第二方面，本发明实施例提供了一种参数标定装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取一幅标定模板图像，所述标定模板图像通过拍摄标定模板得到；

检测单元，用于对所述标定模板图像进行角点检测，以提取图像角点；

计算单元，用于根据提取的所述图像角点计算径向畸变参数；

校正单元，用于根据计算出的所述径向畸变参数进行径向畸变校正，以重建畸变校正图像；

标定单元，用于根据所述标定模板和重建后的畸变校正图像的透视投影关系，计算出内外参数，以实现参数标定，所述内外参数包括：内参矩阵，旋转向量和平移向量。

结合第二方面的特征，本发明还提供了一种参数标定装置，所述装置还包括：

优化单元，用于以重投影误差最小为准则，用Levenberg-Marquardt算法对计算出的所述内外参数进行优化。