[发明专利]基于平行视差的移动相机虚拟阵列标定方法

权利要求书

1.一种基于平行视差的移动相机虚拟阵列标定方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一、首先对输入的图像序列进行SIFT特征点检测与匹配，使用RANSAC鲁棒估计方法对所检测到的特征点进行外点去除；而后利用各视角二维图像上的图像特征对应内点，恢复各视角的姿态、相机内参数以及场景中若干稀疏点的三维坐标；最后对所有帧的估计结果在捆集调整的框架下进行整体优化；该步骤结束后，建立空间三维点在各视角图像上的投影方程：

x_i＝P_iX

其中X为世界坐标系下点的三维坐标，P_i为估计出的第i个视角的相机姿态以及内参数矩阵；

步骤二：设相机在直线导轨上的运动过程中，各视点光心所处平面为相机平面，与相机平面所平行的参考平面为∏_R；设在相机运动过程中，共在k个不同视角采集了图像，即V₁,...，V_R...，V_k，其中V_R为一个用来度量视差的参考视角；设H_i表示由∏_R诱导的从V_i到V_R的单应矩阵；在参考平面上有j个控制点X_R1,..，X_Rj，利用第一步所估计出的P_i矩阵，将X_R1,...,X_Rj投影至各视角图像上，利用黄金标准算法对平面∏_R诱导单应进行估计；

步骤三：设共有I个不同的平面与参考平面∏_R平行，分别为∏₁,...,∏_I，在每个平面上，均有J个不同的控制点，第i个平面上的第j个控制点用X_ij表示，利用各视点的姿态以及相机内参数，将X_ij投影至视角V_k以及参考视角V_R的图像上，设此投影点分别为x_ijk和x_ijR；则由三维点X_ij诱导的视角V_k与V_R之间的视差p_ijk在参考平面∏_R上表示如下：

p_ijk＝H_ix_ijk-x_ijR

式中，H_i为估计出的诱导单应；将同一平面上的J个视差数据进行累加求均，得到在平面∏_i上视角V_k与V_R之间的平均视差p_ik

pik=1JΣj=1Jpijk]]>

将I个平面上的K个不同视角的平均视差写成矩阵形式，得视差矩阵M，对矩阵M进行SVD分解，得

式中，s为标量系数，Δx_k为视角V_k与参考视角V_R的相对位置，d_i为平面∏_i与参考平面∏_R的相对距离：

di=ΔziZ]]>

式中，Δz_i为∏_i到∏_R的距离，Z为∏_i到相机平面的距离。