專利名稱：一種基于同心圓合成圖像匹配的雙目視覺標(biāo)定方法和系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及雙目視覺系統(tǒng)的標(biāo)定技術(shù)，特別是指一種基于同心圓合成圖像匹配的雙目視覺標(biāo)定方法和系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
雙目視覺傳感器的標(biāo)定是雙目視覺傳感器能否成功應(yīng)用的關(guān)鍵，其中主要包括攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)和傳感器結(jié)構(gòu)參數(shù)的標(biāo)定。通常采用的方法是利用標(biāo)準(zhǔn)二維或三維精密靶標(biāo)，通過攝像機(jī)的圖像坐標(biāo)與三維世界坐標(biāo)的對應(yīng)關(guān)系求得這些參數(shù)。在雙目立體視覺系統(tǒng)的常規(guī)標(biāo)定方法中，針對標(biāo)定靶標(biāo)由兩個攝像機(jī)同時進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定，以分別獲得兩個攝像機(jī)的內(nèi)部、外部參數(shù)，從而不僅可以標(biāo)定出攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)，還可以同時標(biāo)定出雙目立體視覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)參數(shù)，即外部參數(shù)。攝像機(jī)標(biāo)定一直是一個非?；钴S的研究領(lǐng)域，并且在Tsai方法(R. Y. Tsai.A Versatile Camera Calibration Technique for High-Accuracy 3D Machine VisionMetrology Using Off-the-Shelf TV Cameras and Lenses. IEEE Trans. Robotics andAutomation,Aug. 1987)后，又進(jìn)行了大量的深入發(fā)展和研究。在大多數(shù)研究中，例如基于平面革巴標(biāo)的張正友方法(Z. Zhang. A Flexible New Technique for Camera Calibration.IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, Nov. 2000)，已經(jīng)可以采用低成本的硬件系統(tǒng)達(dá)到較高的標(biāo)定精度。上述的傳統(tǒng)標(biāo)定方法中，其標(biāo)定精度取決于特征點(diǎn)的提取精度，但在提取過程中，其忽略了特征點(diǎn)與圖像整體的關(guān)系，因此特征點(diǎn)的提取會存在偏差。對于計算特征點(diǎn)的方法，Heikkila提出了一種高精度的橢圓適用技術(shù)(J. Heikkila. Moment and Curvature Preserving Technique for Accurate EllipseBoundary Detection. Proc. 14th Int^ 1 Conf. Pattern Recognition，Aug. 1998)。這項技術(shù)在圖像平面中，將第一順序橢圓近似值應(yīng)用于圓形的標(biāo)定標(biāo)記，并且加入了透視的效果。隨后Heikkila將這個標(biāo)記定位技術(shù)應(yīng)用于攝像機(jī)標(biāo)定(J. Heikkila. Geometric CameraCalibration Using Circular Control Points. IEEE Trans. Pattern Analysis andMachine Intelligence, Oct. 2000)，并且用一個二面體作為目標(biāo)，獲得了高質(zhì)量的測量結(jié)果。但是該方法采用的橢圓形標(biāo)記信息不夠豐富，因此并沒有很好的利用圖像的整體性。目前雙目視覺傳感器模型參數(shù)的標(biāo)定方法主要有基于已知三維坐標(biāo)的三維靶標(biāo)法、基于已知運(yùn)動平面靶標(biāo)法和基于未知運(yùn)動平面靶標(biāo)法。三維靶標(biāo)法需要至少兩個已知平面構(gòu)成的高精度三維靶標(biāo)，由于兩個平面對光照的相互影響，只能在特定的位置和方位才可能獲得高質(zhì)量的標(biāo)定圖像，且三維靶標(biāo)的加工制造和維護(hù)較為困難，且成本高。已知運(yùn)動的平面靶標(biāo)法，需要高精度移動導(dǎo)軌等輔助設(shè)備，標(biāo)定過程較為復(fù)雜。因此三維靶標(biāo)法和已知運(yùn)動平面靶標(biāo)法都不適合在線標(biāo)定?；谧杂梢苿拥钠矫姘袠?biāo)法，即前述的未知運(yùn)動平面靶標(biāo)法，可以獲得高質(zhì)量的標(biāo)定圖像，能夠滿足在線標(biāo)定的要求。加工制造高精度二維精密靶標(biāo)較為容易，但難以保證靶標(biāo)上多個特征點(diǎn)經(jīng)攝像機(jī)成像后的圖像特征的質(zhì)量，從而影響到標(biāo)定精度。張廣軍在2001年提出了一種基于標(biāo)準(zhǔn)長度的雙目視覺系統(tǒng)標(biāo)定方法。周富強(qiáng)在2006年提出了一種新的基于自由移動的一維靶標(biāo)的雙目視覺傳感器參數(shù)標(biāo)定方法。采用帶有兩個特征點(diǎn)的一維靶標(biāo)，在傳感器的測量空間自由移動，攝像機(jī)可以獲取多幅高質(zhì)量的標(biāo)定靶標(biāo)的圖像，不存在三維靶標(biāo)不同平面之間的相互影響。相對于已有的標(biāo)定方法，該方法所需的標(biāo)定靶標(biāo)成本低，加工制造容易，維護(hù)和現(xiàn)場操作簡單，可以提高標(biāo)定效率，大大降低勞動強(qiáng)度，非常適合現(xiàn)場在線標(biāo)定。但上述兩種方法同樣沒有充分利用圖像的整體信息，其標(biāo)定精度僅取決于特征點(diǎn)的提取精度。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供一種基于同心圓合成圖像匹配的雙目視覺標(biāo)定方法和系統(tǒng)，解決了現(xiàn)有技術(shù)中不能很好的利用圖像的整體信息提高標(biāo)定精度的問題。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的本發(fā)明提供一種基于同心圓合成圖像匹配的雙目視覺標(biāo)定方法，包括根據(jù)同一平面內(nèi)多個同心圓靶標(biāo)的圓心圖像坐標(biāo)初值，分別計算左右攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)初值；根據(jù)左右攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)初值分別計算左右攝像機(jī)對每個靶標(biāo)的合成圖像，合成圖像與拍攝得到的觀測圖像進(jìn)行相似度匹配，得到優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；根據(jù)所述優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)、距離約束條件以及極線約束條件，對雙目視覺系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。上述方案中，所述同一平面內(nèi)多個同心圓靶標(biāo)之間的圓心圖像坐標(biāo)初值為對拍攝得到的觀測圖像中每個圓分別進(jìn)行邊緣提取，通過灰度權(quán)重的方法計算得到每個同心圓靶標(biāo)的圓心圖像坐標(biāo)初值。上述方案中，所述計算左右攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)初值為根據(jù)每個同心圓靶標(biāo)的圓心圖像坐標(biāo)初值，通過計算和分解H矩陣，得到左右攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)初值。上述方案中，所述根據(jù)左右攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)初值分別計算左右攝像機(jī)對每個靶標(biāo)的合成圖像為根據(jù)左右攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)初值，利用射線跟蹤原理計算得到左右攝像機(jī)對每個靶標(biāo)的合成圖像。上述方案中，所述合成圖像與拍攝得到的觀測圖像進(jìn)行相似度匹配，得到優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為利用相關(guān)系數(shù)公式來匹配合成圖像與拍攝得到的觀測圖像的相似度，得到優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。上述方案中，所述根據(jù)所述優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)、距離約束條件以及極線約束條件，對雙目視覺系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化為根據(jù)左右攝像機(jī)分別對于同一個靶標(biāo)的外部參數(shù)，計算雙目視覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)參數(shù)，然后根據(jù)目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)、距離約束條件以及極線約束條件利用非線性優(yōu)化方法對雙目視覺系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。本發(fā)明還提供一種基于同心圓合成圖像匹配的雙目視覺標(biāo)定系統(tǒng)，包括圖像采集模塊和標(biāo)定優(yōu)化模塊；其中，所述圖像采集模塊，用于采集左右攝像機(jī)拍攝的同一平面內(nèi)多個同心圓靶標(biāo)的觀測圖像，將圖像數(shù)據(jù)發(fā)送給標(biāo)定優(yōu)化模塊；
所述標(biāo)定優(yōu)化模塊，用于根據(jù)同一平面內(nèi)多個同心圓靶標(biāo)的圓心圖像坐標(biāo)初值，分別計算左右攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)初值，根據(jù)所述內(nèi)外部參數(shù)初值分別計算左右攝像機(jī)對每個靶標(biāo)的合成圖像，針對合成圖像與拍攝得到的觀測圖像進(jìn)行相似度匹配，得到優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，根據(jù)所述優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)、距離約束條件以及極線約束條件，對雙目視覺系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。本發(fā)明所提供的基于同心圓合成圖像匹配的雙目視覺標(biāo)定方法和系統(tǒng)，根據(jù)同一平面內(nèi)多個同心圓靶標(biāo)的圓心圖像坐標(biāo)初值，分別計算左右攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)初值；根據(jù)左右攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)初值分別計算左右攝像機(jī)對每個靶標(biāo)的合成圖像，合成圖像與拍攝得到的觀測圖像進(jìn)行相似度匹配，得到優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；根據(jù)所述優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)、距離約束條件以及極線約束條件，對雙目視覺系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。其中，利用攝像機(jī)數(shù)學(xué)模型以及靶標(biāo)上同心圓之間的位置關(guān)系構(gòu)造合成圖像，將合成圖像與觀測圖像進(jìn)行相似度匹配，通過優(yōu)化可以定位得到每個圓心的圖像坐標(biāo)。將該匹配方法作為目標(biāo)函數(shù)之一，與雙目視覺系統(tǒng)的距離約束和極線約束一起構(gòu)成總的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，之后采用非線性優(yōu)化計算得到雙目視覺系統(tǒng)參數(shù)的最優(yōu)解。其中利用了靶標(biāo)圖像的整體信息來定位特征點(diǎn)，并以此構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)來優(yōu)化雙目視覺系統(tǒng)參數(shù)，與已有的方法比較，提高了標(biāo)定精度。


圖1為雙目視覺系統(tǒng)的模型原理圖；圖2為本發(fā)明基于同心圓合成圖像匹配的雙目視覺標(biāo)定方法流程示意圖；圖3為本發(fā)明基于同心圓合成圖像匹配的雙目視覺標(biāo)定方法實(shí)施例的流程示意圖；圖4為本發(fā)明實(shí)施例中采用的共面同心圓靶標(biāo)示意圖；圖5為射線跟蹤的反投影模型原理圖；圖6為左右攝像機(jī)的分別拍攝同一位置靶標(biāo)的圖像；圖7為合成圖像局部示意圖；圖8為兩種方法的測量結(jié)果的比較圖；圖9為本發(fā)明基于同心圓合成圖像匹配的雙目視覺標(biāo)定系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式為了更好的理解本發(fā)明，首先介紹一下雙目視覺系統(tǒng)標(biāo)定的基本原理，圖1為雙目視覺系統(tǒng)的模型原理圖，如圖1所示，對于兩個攝像機(jī)的擺放位置不做特別要求，假設(shè)左
攝像機(jī)Ο-xyz位于世界坐標(biāo)系的原點(diǎn)處且無旋轉(zhuǎn)，圖像坐標(biāo)系為O1-X1Y1，有效焦距為穴，/ ,
主點(diǎn)坐標(biāo)為(U1, V1)，U1軸與V1軸不垂直因子為α χ ；右攝像機(jī)坐標(biāo)系為O-XrLZr,圖像坐標(biāo)
系為O,-XJ,，有效焦距為//，《,主點(diǎn)坐標(biāo)為(u,，ν,)，U,軸與ν,軸不垂直因子為α,，則攝像
機(jī)透視變換模型為
/ J XU1
S10f J Vv,100權(quán)利要求
1.一種基于同心圓合成圖像匹配的雙目視覺標(biāo)定方法，其特征在于，所述方法包括根據(jù)同一平面內(nèi)多個同心圓靶標(biāo)的圓心圖像坐標(biāo)初值，分別計算左右攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)初值；根據(jù)左右攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)初值分別計算左右攝像機(jī)對每個靶標(biāo)的合成圖像，合成圖像與拍攝得到的觀測圖像進(jìn)行相似度匹配，得到優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；根據(jù)所述優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)、距離約束條件以及極線約束條件，對雙目視覺系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述同一平面內(nèi)多個同心圓靶標(biāo)之間的圓心圖像坐標(biāo)初值為對拍攝得到的觀測圖像中每個圓分別進(jìn)行邊緣提取，通過灰度權(quán)重的方法計算得到每個同心圓靶標(biāo)的圓心圖像坐標(biāo)初值。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述計算左右攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)初值為根據(jù)每個同心圓靶標(biāo)的圓心圖像坐標(biāo)初值，通過計算和分解H矩陣，得到左右攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)初值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)左右攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)初值分別計算左右攝像機(jī)對每個靶標(biāo)的合成圖像為根據(jù)左右攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)初值，利用射線跟蹤原理計算得到左右攝像機(jī)對每個靶標(biāo)的合成圖像。
5.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述合成圖像與拍攝得到的觀測圖像進(jìn)行相似度匹配，得到優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為利用相關(guān)系數(shù)公式來匹配合成圖像與拍攝得到的觀測圖像的相似度，得到優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)、距離約束條件以及極線約束條件，對雙目視覺系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化為根據(jù)左右攝像機(jī)分別對于同一個靶標(biāo)的外部參數(shù)，計算雙目視覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)參數(shù)，然后根據(jù)目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)、距離約束條件以及極線約束條件利用非線性優(yōu)化方法對雙目視覺系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。
7.一種基于同心圓合成圖像匹配的雙目視覺標(biāo)定系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括:圖像采集模塊和標(biāo)定優(yōu)化模塊；其中，所述圖像采集模塊，用于采集左右攝像機(jī)拍攝的同一平面內(nèi)多個同心圓靶標(biāo)的觀測圖像，將圖像數(shù)據(jù)發(fā)送給標(biāo)定優(yōu)化模塊；所述標(biāo)定優(yōu)化模塊，用于根據(jù)同一平面內(nèi)多個同心圓靶標(biāo)的圓心圖像坐標(biāo)初值，分別計算左右攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)初值，根據(jù)所述內(nèi)外部參數(shù)初值分別計算左右攝像機(jī)對每個靶標(biāo)的合成圖像，針對合成圖像與拍攝得到的觀測圖像進(jìn)行相似度匹配，得到優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，根據(jù)所述優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)、距離約束條件以及極線約束條件，對雙目視覺系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述標(biāo)定優(yōu)化模塊中同一平面內(nèi)多個同心圓靶標(biāo)之間的圓心圖像坐標(biāo)初值為對拍攝得到的觀測圖像中每個圓分別進(jìn)行邊緣提取，通過灰度權(quán)重的方法計算得到每個同心圓靶標(biāo)的圓心圖像坐標(biāo)初值；所述標(biāo)定優(yōu)化模塊計算左右攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)初值為根據(jù)每個同心圓靶標(biāo)的圓心圖像坐標(biāo)初值，通過計算和分解H矩陣，得到左右攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)初值。
9.根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述標(biāo)定優(yōu)化模塊根據(jù)左右攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)初值分別計算左右攝像機(jī)對每個靶標(biāo)的合成圖像為根據(jù)左右攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)初值，利用射線跟蹤原理計算得到左右攝像機(jī)對每個靶標(biāo)的合成圖像；所述標(biāo)定優(yōu)化模塊針對合成圖像與拍攝得到的觀測圖像進(jìn)行相似度匹配，得到優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為利用相關(guān)系數(shù)公式來匹配合成圖像與拍攝得到的觀測圖像的相似度，得到優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。
10.根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述標(biāo)定優(yōu)化模塊根據(jù)所述優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)、距離約束條件以及極線約束條件，對雙目視覺系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化為根據(jù)左右攝像機(jī)分別對于同一個靶標(biāo)的外部參數(shù)，計算雙目視覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)參數(shù)，然后根據(jù)目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)、距離約束條件以及極線約束條件利用非線性優(yōu)化方法對雙目視覺系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于同心圓合成圖像匹配的雙目視覺標(biāo)定方法，根據(jù)同一平面內(nèi)多個同心圓靶標(biāo)的圓心圖像坐標(biāo)初值，分別計算左右攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)初值；根據(jù)左右攝像機(jī)的內(nèi)外部參數(shù)初值分別計算左右攝像機(jī)對每個靶標(biāo)的合成圖像，合成圖像與拍攝得到的觀測圖像進(jìn)行相似度匹配，得到優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；根據(jù)所述優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)、距離約束條件以及極線約束條件，對雙目視覺系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。本發(fā)明還公開了一種基于同心圓合成圖像匹配的雙目視覺標(biāo)定系統(tǒng)，通過利用了靶標(biāo)圖像的整體信息來定位特征點(diǎn)，并以此構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)來優(yōu)化雙目視覺系統(tǒng)參數(shù)，與已有的方法比較，提高了標(biāo)定精度。
文檔編號G06T7/00GK102567991SQ20111040992
公開日2012年7月11日 申請日期2011年12月9日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月9日
發(fā)明者侯俊捷, 孫軍華, 張廣軍, 魏新國 申請人:北京航空航天大學(xué)