[发明专利]一种广角摄像机的标定方法

说明书

本发明提出一种广角摄像机的标定方法，属于图像处理技术领域，该方法根据原始待校正的单幅畸变图像的消隐点向量相互正交的性质建立目标函数，从而根据目标函数对摄像机的内部参数和畸变参数进行标定获得最终的校正图像，避免了需要通过多张带有标定物的图像作为参考图像获取校正参数，在一定程度上降低了计算复杂性。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种广角摄像机的标定方法。

背景技术

随着科学技术的不断发展，摄像机也得到了飞速的发展，摄像机的种类以及功能也越来越多，人们也享受到了科技发展带来的各种便利。比如，人们可以利用将摄像机设置在车辆上，通过摄像机采集图像的方式获知停车场内的环境信息。

目前的摄像机，比如广角摄像机等，在使用时需要对参数进行标定，以得到较为精确的参数。目前比较通用的标定技术是采用张正友标定算法进行标定，然而这种标定方式只适用于平面标定板，且需要多幅畸变标定板图像，对于只有一幅畸变图像的情况，这种标定方式就不能适用，标定的精度也不高。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出一种广角摄像机的标定方法，以达到避免通过多张带有标定物的图像作为参考图像获取校正参数，降低计算复杂性的目的。

一种广角摄像机的标定方法，包括以下步骤：

步骤1、对畸变图像进行初始校正；

步骤2、从初始校正后的畸变图像中获取消隐点；

步骤3、在消隐点的正交约束条件下，获得使得目标函数取得最小值时所对应的三个消隐点优化坐标；

步骤4、根据所获三个消隐点优化坐标，获得广角摄像机参数和畸变系数，完成广角摄像机的标定。

步骤2所述的从初始校正后的畸变图像中获取消隐点，具体如下：

步骤2-1、采用canny算法检测畸变图像中的边缘；

步骤2-2、根据畸变图像所检测边缘上像素点的灰度，获得该点的离散灰度梯度和该点的离散梯度方向角；

步骤2-3、判断线条上的像素点个数是否大于设定个数，且上述像素点的像素灰度梯度方向角是否均在离散化的角度范围内，若是，则保留满足条件的线条构成直线组，否则删除；

步骤2-4、确定畸变图像中直线组在图像外的所有交点，并绘制交点的极角直方图，获取直方图中峰值最大的三个点所对应的横坐标，即为相应消隐点在极坐标系下的极角；

步骤2-5、根据消隐点垂心约束条件获得消隐点所对应的极径大小，再将极坐标系下的坐标转换到直角坐标系下，完成消隐点的获取。

步骤3所述的在消隐点的正交约束条件下，获得目标函数最小值时所对应的三个消隐点优化坐标；

所述的消隐点的正交约束条件，具体公式如下：

其中，l表示第一个消隐点所对应的单位向量，m表示第二个消隐点所对应的单位向量，n表示第三个消隐点所对应的单位向量；

所述的目标函数具体公式如下：

Miny＝||n-l×m|| (2)

其中，y表示目标函数；

采用LM算法求解使得目标函数为最小值时所对应的三个消隐点优化坐标A(x_n1，y_n1)、B(x_n2，y_n2)、C(x_n3，y_n3)。

步骤4所述的根据所获三个消隐点优化坐标，获得广角摄像机参数和畸变系数，完成广角摄像机的标定，具体如下：