[发明专利]ToF相机的标定方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种ToF相机的标定方法，其特征在于，所述方法包括：

计算ToF相机采集的实时Raw数据的深度值；

利用预先建立的距离误差模型，对所述深度值进行补偿，获取标定结果；

其中，所述距离误差模型为预先基于所述ToF相机在不同测量距离处采集的Raw数据样本的测量深度值和所述不同测量距离处所述Raw数据样本的真实深度值，进行模型参数拟合获取的，所述真实深度值为基于所述ToF相机的内参值对所述不同测量距离处参考面进行曲面化获取的。

2.根据权利要求1所述的ToF相机的标定方法，其特征在于，还包括：

控制所述ToF相机，分别在所述不同测量距离处采集目标白色平面的Raw数据，构成所述Raw数据样本，并分别计算所述不同测量距离处的所述Raw数据样本的所述测量深度值；

分别确定所述不同测量距离处的所述参考面，并利用所述ToF相机的所述内参值，对所述参考面的深度值进行曲面化变换，获取曲面深度值作为所述不同测量距离处所述Raw数据样本的所述真实深度值；

基于所述测量深度值和所述真实深度值，构建初始距离误差模型，并通过最小二乘法拟合所述初始距离误差模型的参数，获取所述距离误差模型。

3.根据权利要求2所述的ToF相机的标定方法，其特征在于，所述分别确定所述不同测量距离处的所述参考面，包括：

控制所述ToF相机，分别在不同标定距离处采集所述目标白色平面的标定Raw数据，并采用四步相位法，分别计算所述不同标定距离处的所述标定Raw数据的深度值；在所述标定Raw数据的深度值上叠加所述不同标定距离处至所述不同测量距离处的深度差值，并将叠加后的深度值作为所述参考面的深度值；采用最小二乘法，将所述参考面的深度值拟合为平面，并将拟合的平面作为所述参考面；

或者，

在所述ToF相机的光轴中心与所述目标白色平面垂直的情况下，将所述不同测量距离处的平面作为所述参考面。

4.根据权利要求2或3所述的ToF相机的标定方法，其特征在于，所述构建初始距离误差模型，包括：

获取温度对所述ToF相机中ToF传感器的影响因子，并基于所述测量深度值、所述真实深度值以及所述影响因子，构建所述初始距离误差模型。

5.根据权利要求2或3所述的ToF相机的标定方法，其特征在于，还包括：

控制所述ToF相机在不同相机位姿下采集多帧标定板图像，并基于所述标定板图像，利用相机标定工具包对所述ToF相机进行内参标定，获取所述ToF相机的所述内参值；

其中，所述多帧标定板图像为将标定板Raw数据转换的置信度图保存产生的图片或直接通过所述ToF相机获取的图片，所述多帧标定板图像的尺寸相同，所述多帧标定板图像的选取顺序一致。

6.一种ToF相机的标定装置，其特征在于，所述装置包括：

第一处理模块，用于计算ToF相机采集的实时Raw数据的深度值；

第二处理模块，用于利用预先建立的距离误差模型，对所述深度值进行补偿，获取标定结果；

其中，所述距离误差模型为预先基于所述ToF相机在不同测量距离处采集的Raw数据样本的测量深度值和所述不同测量距离处所述Raw数据样本的真实深度值，进行模型参数拟合获取的，所述真实深度值为基于所述ToF相机的内参值对所述不同测量距离处参考面进行曲面化获取的。

7.根据权利要求6所述的ToF相机的标定装置，其特征在于，还包括：

第三处理模块，用于控制所述ToF相机，分别在所述不同测量距离处采集目标白色平面的Raw数据，构成所述Raw数据样本，并分别计算所述不同测量距离处的所述Raw数据样本的所述测量深度值；

第四处理模块，用于分别确定所述不同测量距离处的所述参考面，并利用所述ToF相机的所述内参值，对所述参考面的深度值进行曲面化变换，获取曲面深度值作为所述不同测量距离处所述Raw数据样本的所述真实深度值；

第五处理模块，用于基于所述测量深度值和所述真实深度值，构建初始距离误差模型，并通过最小二乘法拟合所述初始距离误差模型的参数，获取所述距离误差模型。