[发明专利]一种角点自动识别相机标定方法

说明书

本发明公开了一种角点自动识别相机标定方法，包括以下步骤：S1：对相机参数进行初始估计，再用优化函数进行迭代求精；S2：将图像翻转二值化；S3：基于欧拉数的滤波对图像进行处理；S4：定位标定板棋盘上的所有四边形；S5：对角点进行粗定位与排序；S6：对角点进行精确定位。本发明针对已有相机标定个工具效率低下和标定精度受人为因素影响较大的问题，结合张正友的经典标定算法，提出一种基于图像形态学处理和最小凸包理论的角点自动识别标定方法，该方法操作便捷高效，且在较为复杂的光照和背景条件下，也具有很好地标定精度和可靠性。

技术领域

本发明具体涉及一种角点自动识别相机标定方法。

背景技术

相机标定是计算机视觉领域的基础性工作之一，标定结果的好坏直接影响后续的研究工作。传统标定方法可以获得较高的鲁棒性和精度，而高精度三维控制场建立比较困难，因而运用一些二维人工参照物（如棋盘格标定板）进行相机标定成为重要的研究方向，其中，以Tsai等人提出的两步法和张正友柔性桌面标定法为典型代表。

Tsai等人提出的两步法标定精度较高，但该算法不包括角点提取且系统实现的条件要求高；张正友柔性桌面标定法以精度适中、计算量不大且实施简单、灵活而为广大视觉研究人员所采纳。Bouguet等人利用张正友的算法实现了一种获得广泛使用的Matlab标定工具箱，但该工具箱的自动程度不足，需要手工识别标定板角点，在使用多幅图像进行标定时，整过程耗时非常高。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种角点自动识别相机标定方法。

一种角点自动识别相机标定方法，包括以下步骤：

S1：对相机参数进行初始估计，再用优化函数进行迭代求精；

S2：将图像翻转二值化；

S3：基于欧拉数的滤波对图像进行处理；

S4：定位标定板棋盘上的所有四边形；

S5：对角点进行粗定位与排序；

S6：对角点进行精确定位。

进一步的，对相机参数进行初始估计的具体方法如下：

1）设齐次坐标下的空间三维点和相机平面的二维点，根据相机模型关系式，式中，K为内参数矩阵，R和t分别为旋转矩阵和平移向量，为尺度因子；

2）假定模板平面在世界坐标系的Z=0平面上，则进一步有，

；

3）令，则，

，

；

4）根据已知的空间三维点的坐标与像素坐标系下的坐标用最小二乘法可以求出H；

5）由于旋转矩阵的性质，即，和，每幅图像可以获得以下两个对内参矩阵的基本约束：

；

；

由于相机有5个未知内参数，所以当拍摄图像数目大于或等于3时，可以求出所有内外参数唯一解。

进一步的，用优化函数进行迭代求精的具体方法如下：

用投影误差最小化函数迭代求精，

；

式中，m为相机平面的二维点，表示空间M点经初始相机参数投影到相机平面下的坐标。

进一步的，图像翻转二值化的具体方法如下：

1）计算图像直方图，求出中值作为初始中值；

2）用将图像所有像素的灰度值分成两组，，；