[发明专利]一种成像系统的建模方法

说明书

本发明公开了一种成像系统的建模方法，其包括如下步骤：S1建立图像平面的任意一个像素点的像素坐标u与该像素点在三维空间中对应的直线l间的关系，进而推算获得成像模型，S2解算成像模型中的模型矩阵M，获得成像系统的模型，S3对成像系统的模型进行误差评估，获得误差评估值，S4若误差评估值落入设定范围，判定成像系统的模型建模成功，若误差评估值不落入设定范围，则继续解算模型矩阵并再次进行误差评估，直到获得的误差评估值落入设定范围。本发明基于成像系统的连续性约束原则，利用径向基算子建立了成像系统的模型，还利用了误差模型进行了模型的误差评估，本发明方法在保证成像系统的模型精度的前提下，降低了模型的复杂度。

技术领域

本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种针对复杂成像系统的通用模型的建模方法。

背景技术

目前，计算机视觉技术在现实生活中应用越来越多。其中，相机的成像模型与标定算法是两个非常重要的研究主题。现有大部分相机都可利用透视模型(小孔成像模型)进行建模。在此模型中，图像的像素点对应的空间直线都会会聚在空间中的一点，我们将此点称为单视点(single view point)，并且空间点和像素点之间的位置关系可以用一个11自由度的自由矩阵来表示。基于以上几何约束，Tasi[Tsai R.A versatile cameracalibration technique for high-accuracy 3D machine vision metrology usingoff-the-shelf TV cameras and lenses.IEEE Journal on Robotics and Automation,1987,3(4):323-344.]，Zhang[Zhang Z.A flexible new technique for cameracalibration.IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence,2000,22(11):1330-1334.]等人实现了针对透视模型的相机建模算法。

在实际应用中，也有一些相机模型满足单视点约束，但是并不符合小孔成像模型，他们被称作中心相机模型，例如：Baker及Nayar[Baker S,Nayar S K.A theory ofsingle-viewpoint catadioptric image formation.International Journal ofComputer Vision,1999,35(2):175-196]提出的反射折射相机模型(英文简称：catadioptric camera models)，该模型由一个透视模型的相机和一个二次曲面镜组成。针对中心相机模型，Hartley[Hartley R,Kang S B.Parameter-free radial distortioncorrection with center of distortion estimation.IEEE Transactions on PatternAnalysis and Machine Intelligence,2007,29(8):1309-1321.]，Nister[Nistér D,Stewénius H,Grossmann E.Non-parametric self-calibration.Tenth IEEE InternationalConference on Computer Vision(ICCV'05)Volume 1.IEEE,2005,1:120-127]和Ramalingam[Ramalingam S,Sturm P,Lodha S K.Generic self-calibration of centralcameras.Computer Vision and Image Understanding,2010,114(2):210-219]等人相继提出了数学模型及相应的模型标定算法。