专利名称：鱼眼标定方法和装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种鱼眼标定技术，尤其涉及一种基于多项式拟合的鱼眼标定方法和装置。
背景技术：
鱼眼镜头可以获得很大的视角，它在视觉监控、三维建模、虚拟现实和机器人导航 等领域有着广泛的应用。与我们常见的普通透视图像不同，鱼眼图像有很大的畸变。在三 维建模、虚拟现实和机器人导航等领域，要想使用鱼眼镜头首先必须对鱼眼镜头进行精确 校正，这个校正的过程在计算机视觉中称为标定(calibration)。目前，针对鱼眼镜头的标 定算法大体有如下几类基于特殊运动的方法纯旋转“Panoramic mosaicing with a 180 field of view lens，，或者纯平面运动"Ego-motion and omnidirectional cameras，，。这类方法能够标定 鱼眼镜头内参，但要对相机运动做出限制并需要昂贵的设备来支撑。自标定的方法基于点对应估计极线约束“htimation ofomnidirectional camera model from epipolar geometry”。这类方法能自动标定鱼眼镜头，但标定精度不高。基于球的方法"Catadioptric camera calibration using geometric invariants这种方法能够以较高精度标定鱼眼镜头，但需要精确的标定球并且只适用于 鱼眼镜头。基于直线的方法“Mraight lines have to be straight”。这类方法对标定场 景有要求，并且标定精度不高。基于标定板的方法:"A flexible technique for accurate omnidirectional camera calibration and structure from motion，，。这类方法能够精确标定鱼目艮镜头，但 现有的方法需要手动选取标定板上的大量特征点，操作效率非常低。
发明内容
本发明的目的在于解决上述问题，提供了 一种鱼眼标定方法，能标定绝大多数镜 头，标定结果精确、操作简单、效率高。本发明的另一目的在于提供了一种鱼眼标定装置。本发明的技术方案为本发明揭示了一种鱼眼标定方法，包括以下的步骤步骤一建立半单位球面模型，并在单位球面模型上建立鱼眼成像关系；步骤二 初始化内参，其中内参是鱼眼相机自身的参数，与外部环境无关；步骤三计算单应矩阵；步骤四初始化外参，其中外参是鱼眼相机与外部环境之间的参数；步骤五LM迭代最小化重投影误差，得到优化后的内参与外参。根据本发明的鱼眼标定方法的一实施例，步骤一包括
记空间中某一点χ在鱼眼图像上的成像点为(u，ν)，空间点χ指向单位球球心的入 射角度为…#)，其中θ是入射光线与单位球Z轴正方向的夹角，P是入射光线在单位球XY 平面上的投影与单位球X轴正方向的夹角，则由入射光线的入射角度…到鱼眼图像上的 成像点(U，ν)的鱼眼成像模型由以下方程描述
权利要求
1.一种鱼眼标定方法，包括以下的步骤步骤一建立半单位球面模型，并在单位球面模型上建立鱼眼成像关系； 步骤二 初始化内参，其中内参是鱼眼相机自身的参数，与外部环境无关； 步骤三计算单应矩阵；步骤四初始化外参，其中外参是鱼眼相机与外部环境之间的参数； 步骤五LM迭代最小化重投影误差，得到优化后的内参与外参。
2.根据权利要求1所述的鱼眼标定方法，其特征在于，步骤一包括记空间中某一点χ在鱼眼图像上的成像点为(u，ν)，空间点χ指向单位球球心的入射 角度为…#)，其中θ是入射光线与单位球Z轴正方向的夹角，ρ是入射光线在单位球XY平 面上的投影与单位球X轴正方向的夹角，则由入射光线的入射角度…到鱼眼图像上的成 像点(u，ν)的鱼眼成像模型由以下方程描述
3.根据权利要求2所述的鱼眼标定方法，其特征在于，步骤二包括读取镜头参数，镜 头参数包括焦距f和最大视角θ max ；
4.根据权利要求3所述的鱼眼标定方法，其特征在于，步骤三包括 步骤3. 1 读取标定板上的棋盘格图像；步骤3. 2 在每张棋盘格图像上依次选取棋盘格顶点处的4个交叉点； 步骤3. 3 利用初始化内参，将交叉点( .)反投影到单位球上得到单位向量(《,《), 其中j为第j幅图像，i为第i个棋盘格交叉点；步骤3.4:估计单应矩阵Hj,将单位向量(《<)表示为
5.根据权利要求3所述的鱼眼标定方法，其特征在于，步骤三包括 步骤3. 1 读取标定板上的棋盘格图像；步骤3. 2 在每张棋盘格图像上依次选取所有的棋盘格交叉点； 步骤3· 3 利用初始化内参，将交叉点( .)反投影到单位球上得到单位向量(《,《)， 其中j为第j幅图像，i为第i个棋盘格交叉点；步骤3.4:估计单应矩阵Hj,将单位向量(K、表示为
6.根据权利要求4或5所述的鱼眼标定方法，其特征在于，步骤四包括外参
7.根据权利要求6所述的鱼眼标定方法，其特征在于，步骤五包括 LM迭代最小化重投影误差
8.一种鱼眼标定装置，包括鱼眼成像关系建立模块，建立半单位球面模型，并在单位球面模型上建立鱼眼成像关系；初始化内参模块，耦接鱼眼成像关系建立模块，初始化内参，其中内参是鱼眼相机自身 的参数，与外部环境无关；单应矩阵计算模块，耦接初始化内参模块，计算单应矩阵；初始化外参模块，耦接单应矩阵计算模块，初始化外参，其中外参是鱼眼相机与外部环 境之间的参数；迭代优化模块，耦接初始化外参模块，LM迭代最小化重投影误差，得到优化后的内参与外参。
9.根据权利要求8所述的鱼眼标定装置，其特征在于，鱼眼成像关系建立模块的处理 如下记空间中某一点X在鱼眼图像上的成像点为(U，V)，空间点X指向单位球球心的入射 角度为…#)，其中θ是入射光线与单位球Z轴正方向的夹角，P是入射光线在单位球XY平 面上的投影与单位球X轴正方向的夹角，则由入射光线的入射角度…到鱼眼图像上的成 像点(u，ν)的鱼眼成像模型由以下方程描述
10.根据权利要求8所述的鱼眼标定装置，其特征在于，初始化内参模块的处理如下 读取镜头参数，镜头参数包括焦距f和最大视角θ_ ；令
11.根据权利要求10所述的鱼眼标定装置，其特征在于，单应矩阵计算模块包括 棋盘格图像读取单元，读取标定板上的棋盘格图像；交叉点选取单元，耦接棋盘格图像读取单元，在每张棋盘格图像上依次选取棋盘格顶 点处的4个交叉点；反投影单元，耦接交叉点选取单元，利用初始化内参，将交叉点(<，<)反投影到单位球 上得到单位向量(《,<)，其中j为第j幅图像，i为第i个棋盘格交叉点；单应矩阵估计单元，耦接反投影单元，估计单应矩阵知将单位向量(《,<)表示为 g.=(Sm<Sm巧,cosgsm巧,cos巧)，单位向量与标定板上的空间点？之间存在单应变换 Hj,通过线性算法估计单应变换Hp得到标定板上的空间点Xi在单应变换％下的对应点 K=κ /IhXI ,其中‘是第j幅棋盘格图像上第i个交叉点的空间坐标；单应矩阵优化单元，耦接单应矩阵估计单元，通过LM迭代最小化误差函数Σ^η2 <以 优化单应矩阵&，其中<是向量g和g之间的夹角；交叉点映射单元，耦接单应矩阵优化单元，将标定板上的所有交叉点通过优化后的单 应矩阵化映射到单位球上得到对应点二！！斤^！！斤；^;交叉点图像坐标获取单元，耦接交叉点映射单元，将单位向量变换到图像上 在投影点ρ, ,、的邻域寻找交叉点的图像坐标,，，、
12.根据权利要求10所述的鱼眼标定装置，其特征在于，单应矩阵计算模块包括棋盘格图像读取单元，读取标定板上的棋盘格图像；交叉点选取单元，耦接棋盘格图像读取单元，在每张棋盘格图像上依次选取所有的棋 盘格交叉点；反投影单元，耦接交叉点选取单元，利用初始化内参，将交叉点(<，<)反投影到单位球 上得到单位向量(《,<)，其中j为第j幅图像，i为第i个棋盘格交叉点；单应矩阵估计单元，耦接反投影单元，估计单应矩阵知将单位向量表示为 g.=(Sm<Sm巧,cosgsm巧,cos巧)，单位向量与标定板上的空间点？之间存在单应变换 Hj,通过线性算法估计单应变换Hp得到标定板上的空间点Xi在单应变换％下的对应点 K. = Κ /||ηλ||，其中χ/是第j幅棋盘格图像上第i个交叉点的空间坐标；单应矩阵优化单元，耦接单应矩阵估计单元，通过LM迭代最小化误差函数Σ^η2 <以 优化单应矩阵&，其中<是向量力和<之间的夹角。
13.根据权利要求11或12所述的鱼眼标定装置，其特征在于，初始化外参模块的处理 如下外参
14.根据权利要求13所述的鱼眼标定装置，其特征在于，迭代优化模块的处理如下LM迭代最小化重投影误差
全文摘要
本发明公开了鱼眼标定方法和装置，能标定绝大多数镜头，标定结果精确、操作简单、效率高。其技术方案为方法包括以下的步骤建立半单位球面模型，并在单位球面模型上建立鱼眼成像关系；初始化内参，其中内参是鱼眼相机自身的参数，与外部环境无关；计算单应矩阵；初始化外参，其中外参是鱼眼相机与外部环境之间的参数；LM迭代最小化重投影误差，得到优化后的内参与外参。
文档编号G06T7/00GK102096923SQ20111002251
公开日2011年6月15日 申请日期2011年1月20日 优先权日2011年1月20日
发明者刘玉亭, 张海威 申请人:上海杰图软件技术有限公司