[发明专利]基于智能优化的摄像机标定方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于智能优化的摄像机标定方法，涉及机器人视觉标定技术。

背景技术

计算机视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息，并由此重建和识别物体，而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是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个过程被称为摄像机定标(或称为标定)。标定过程就是确定摄像机的几何和光学参数，摄像机相对于世界坐标系的方位。标定精度的大小，直接影响着计算机视觉(机器视觉)的精度。

摄像机标定技术对机器视觉以及图像测量技术的意义相当于建筑物的地基，摄像机标定是计算机视觉的前提，摄像机标定的精度和计算机视觉系统的综合性能密切相关。摄像机标定是为了确定摄像机的位置、属性参数，以便于确定世界坐标系中物理点与其在图像坐标系中所成的像点之间的对应关系。

传统的标定方法主要用的是最小二乘法中的迭代优化方法，存在很多不足，如对初始值敏感、收敛性差、易陷入局部最优解等。另外现在为止没有一种通用的摄像机标定程序包用于需要高精度摄像机参数的场合，均为各自为实验平台设计标定程序，费时费力。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中存在的不足，提供一种基于智能优化的摄像机标定方法，用于基于MATLAB GUI的智能摄像机标定试验平台。该系统包括硬件实验平台，以及基于MATLAB GUI的摄像机标定程序包的设计，其能够提供数字图像的获取、图像角点特征检测、单目摄像机标定、双目摄像机标定以及对标定结果参数检验等功能。

按照本发明提供的技术方案，所述基于智能优化的摄像机标定方法，步骤如下：

第一步：采用harris亚像素角点提取方法得到图像特征点的像素坐标；

第二步：根据图像像素坐标以及对应的世界坐标系坐标计算内外参数的初始值；由张正友平面模板标定算法得到每幅图像的单应性矩阵H，并对内参数初始化：

焦距：[fc(1),fc(2)]=(nx2)/tan(π*FOV_angle/360)*[1,1];]]>

光心：(u0,v0)=(nx-12,ny-12);]]>