基于旋轉(zhuǎn)對稱模板的相機(jī)標(biāo)定.pdf

1、計算機(jī)視覺測量技術(shù)是實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)自動化、智能化的一種重要技術(shù)手段。而相機(jī)標(biāo)定是計算機(jī)視覺測量技術(shù)的首要環(huán)節(jié)，標(biāo)定的準(zhǔn)確度對整個測量系統(tǒng)的精度有著至關(guān)重要的影響。因此簡單而準(zhǔn)確的標(biāo)定方法對提升測量系統(tǒng)的整體性能具有重要意義。
　　傳統(tǒng)的相機(jī)標(biāo)定方法主要利用標(biāo)定模板與拍攝圖像上特征點(diǎn)對之間的對應(yīng)關(guān)系來建立包含相機(jī)參數(shù)的線性方程組，從而求解出相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)。這類方法的主要缺點(diǎn)在于:(1)需要在圖像上檢測出相應(yīng)的特征點(diǎn)，這使得標(biāo)定方法的精

2、度嚴(yán)重依賴于特征檢測的精度，由于在實(shí)際應(yīng)用中存在噪聲等多種因素的影響，特征檢測方法往往不夠準(zhǔn)確，這使得傳統(tǒng)標(biāo)定方法在實(shí)際應(yīng)用中受到很大限制;(2)操作繁復(fù)，為了減少特征檢測精度不高帶來的影響，傳統(tǒng)方法通常需要進(jìn)行多次多幅的標(biāo)定測量，有時甚至需要一定程度的人工干預(yù)，這使得傳統(tǒng)標(biāo)定方法難于實(shí)現(xiàn)自動化，尤其不適用于一些需要動態(tài)實(shí)時標(biāo)定測量的場合。
　　針對傳統(tǒng)方法的不足，本文提出了一種簡便靈活的相機(jī)標(biāo)定方法，該方法只需利用一幅具有旋轉(zhuǎn)對

3、稱特征的圖形作為標(biāo)靶圖案，即可完成相機(jī)的標(biāo)定。其主要原理在于，具有旋轉(zhuǎn)對稱特點(diǎn)的圖像經(jīng)過徑向展開變換(Frieze-ExpansionTransform)后，可以轉(zhuǎn)換為具有平移對稱性的圖像，而平移對稱性的強(qiáng)弱可以借助于圖像灰度矩陣的秩來衡量。根據(jù)這一原理，本文方法首先建立了相機(jī)參數(shù)與模板圖像對稱性之間的正向關(guān)系模型，然后通過低秩優(yōu)化方法，對其反問題進(jìn)行求解，從而解析出需要的相機(jī)內(nèi)外參數(shù)。由于本文方法將標(biāo)定問題直接與圖像整體的對稱性建立了

4、聯(lián)系，不需要對特征點(diǎn)進(jìn)行提取，避免了傳統(tǒng)方法對特征檢測與提取的依賴，因此本文方法操作簡單，特別適用于一些需要動態(tài)實(shí)時標(biāo)定的場合。在上述基本模型的基礎(chǔ)上，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場合中的不同要求，本文提出了兩種具體的標(biāo)定方案:
　　方案一直接建立相機(jī)參數(shù)與圖像對稱性之間的關(guān)系模型，該方案的優(yōu)點(diǎn)是參數(shù)物理意義明確，計算速度快，但由于相機(jī)內(nèi)參與外參的量綱不同，造成本方案在同時計算內(nèi)外參時穩(wěn)定度較差。因此比較適合一些內(nèi)參已定，需要實(shí)時監(jiān)測外參變化的標(biāo)

5、定場合。
　　方案二建立了單應(yīng)矩陣(Homography)與圖像對稱性之間的關(guān)系模型，然后利用滅點(diǎn)原理從已求出的單應(yīng)矩陣中解析出相機(jī)內(nèi)外參數(shù)。該方案避免了方案一中直接使用內(nèi)外參進(jìn)行優(yōu)化時所帶來的數(shù)值不穩(wěn)定性問題，但由于需要從單應(yīng)陣中間接求取內(nèi)外參，因此計算復(fù)雜，速度較慢，適合于對實(shí)時要求不高，希望同時獲取相機(jī)內(nèi)外參數(shù)的標(biāo)定場合。
　　兩種方案的標(biāo)定過程不需要人工干預(yù)，因此本文的方法非常適合非視覺專業(yè)的人員使用。模擬和真實(shí)圖像