基于高斯光学的聚焦型光场相机参数标定方法与流程

文档序号:14472649阅读:508来源:国知局
基于高斯光学的聚焦型光场相机参数标定方法与流程

本发明涉及一种相机参数标定方法,特别涉及一种基于高斯光学的聚焦型光场相机参数标定方法。



背景技术:

随着光学电子制造工艺和计算成像技术的发展,光场相机已逐步走入生活和科研领域。在功能方面,与传统相机相比,光场相机可同时记录光线的强度和传播方向,即可以实现空间光场信息的采集;获得的数据可以用于数字重聚焦、三维重建、空间深度获取等诸多方面。在结构方面,与传统相机相比,光场相机在主镜头和传感器之间增加了一片微透镜阵列,用于光线传播方向的采集。微透镜阵列平面所处位置不同,光场相机的成像原理也不同,可分为非聚焦型光场相机和聚焦型光场相机。本专利所涉及的标定方法是应用于聚焦型光场相机。

目前市场上仅有的工业光场相机raytrix相机售价高昂,其配套的原始图像处理软件、piv图像处理软件、相机触发盒等也价格不菲,并且厂家对相机的关键内部参数保密,软件也没有二次开发的余地,对光场原始图像重聚焦算法的改良和空间深度计算研究造成了很大的困扰。



技术实现要素:

本发明是针对聚焦型光场相机应用到图像法测量时,由于内部参数未知,难以进行准确图像处理和计算的问题,提出了一种基于高斯光学的聚焦型光场相机参数标定方法,从而可以获得研究聚焦型光场成像技术和光场图像处理算法所需的关键参数。

本发明的技术方案为:一种基于高斯光学的聚焦型光场相机参数标定方法,具体包括如下步骤:

1)搭建标定装置,装置由标定板、固定标定板的标定板夹、两个滑轨载物台、固定在一台滑轨载物上的精密一维位移台、固定在另一台滑轨载物上的聚焦型光场相机、用于两个滑轨载物台在其上滑动的光学滑轨、计算机组成;标定板正对光场相机的主镜头,标定板夹安装在精密一维位移台上,通过两个滑轨载物台在光学滑轨上移动,可调节主镜头与标定板之间的距离,而精密一维位移台可细调两者之间的距离;

2)固定连接各实验装置,调整聚焦型光场相机的曝光时间,使图像明亮并且不过度曝光,调节滑轨载物台和精密一维位移平台使标定板到主镜头前端面的距离为主镜头的工作距离;

3)调节精密一维位移台,使标定板逐步靠近主镜头,每次调节后采集得到标定板光场原始图像,并记录每一张图像对应的物距l1,采集十个以上不同物距对应的图像;

4)移除标定板,在标定板夹上装上散光板,移动滑轨载物台将散光板紧密贴合主镜头前端面,并在散光板后方放置同样正对主镜头的面阵光源,开启光源,使均匀的散射光进入镜头,调整曝光时间,使图像明亮且不过曝,采集一张白图像;聚焦型光场相机的微透镜阵列由三种尺寸相同,焦距略微不同的微透镜按规律排布组成,造成其白图像中存在三种按规律排布的不同照射面积的子图像,将白图像进行二值化,取其中一行,剔除两边不完整的子图像后,计算每个子图像中心横坐标x0,x1……xi得到微透镜直径为d=(xi-x0)÷i;

5)计算步骤3)中每一张原始图像中,选择相邻两个同种焦距微透镜的子图像中的角点之间的距离△x,两个微透镜中心间距nd,通过公式计算得到每张光场原始图像的虚拟深度v,并与每张图像对应的物距l1组成二维数据(v,l1);

6)基于反比例函数模型f(x)=(p1*x+p2)/(x+q1),对二维数据(v,l1)进行拟合,得到常数项p1、p2、q1,结合式可得:fm=p1;

联立上三式可计算得到m,a,fm,分别为fm=p1;

7)当步骤5)中选用的微透镜子图像是清晰图像时,进一步结合微透镜的成像公式:并联立可得到步骤5)中选用的微透镜的对应焦距f1;重复步骤5)并选用另外两种微透镜对应的子图像进行处理,则得到相应微透镜的焦距f2和f3。

所述标定板在相机的视场范围内仅出现单一特征时,步骤5)改为:将步骤3)所得图像导入图像处理程序,对三种透镜子图像中的成像进行边缘灰度梯度判断,选择梯度最大的微透镜子图像,再选择k×k的诊断窗口,其中k为奇数,且对相邻两个梯度最大的微透镜子图像进行互相关运算,计算得到诊断窗口中心距离△x和两微透镜中心距离nd,通过公式计算得到每张光场原始图像的虚拟深度v,并与每张图像对应的物距l1组成二维数据(v,l1)。

本发明的有益效果在于:本发明基于高斯光学的聚焦型光场相机参数标定方法,通过简单的几何光学关系即可标定得到聚焦型光场相机关键参数,数学关系简单,无需定义坐标系和复杂矩阵运算。标定得到参数的同时可获得虚拟深度和物距的曲线,可直接用于三维测量。

附图说明

图1为聚焦型光场相机成像原理图;

图2为本发明标定实验装置图;

图3为本发明白图像获取装置图。

具体实施方式

聚焦型光场相机成像原理如图1所示,物体1经过主镜头2在虚拟像面5成像。微透镜阵列3对虚拟像面5所成的像进行二次采集,最终在感光元件4上形成一个个与微透镜分布相对应的子图像。虚拟像面5和感光元件4所处位置关于微透镜阵列3共轭。相邻的几个子图像间图像信息存在着视场重合部分,利用这部分视场重合信息可进行空间上的深度计算。

对主镜头2而言,物距l1,即为物体1与主镜头2透镜光心之间的距离,与像距l2,即主镜头2透镜光心到虚拟像面5之间的距离,满足成像公式:

其中,fm为主镜头2的焦距。l2随着l1的改变而改变,在获得l2情况下,可以计算得到l1。而l2的计算公式为:

l2=m+a+b(2)

其中m为主镜头2透镜光心到微透镜阵列3的距离,a为微透镜阵列3到感光元件4的距离,b为感光元件4到虚拟像面5的距离。在光场相机装配完成后,m和a为固定值,只有b随着物距l1的改变而改变。因此,获得b即可计算得到物距l1。

然而在一个固定的聚焦型光场成像系统中,直接获得b存在很大的难度。由于无法标定得到m、a、b等参数,而引入了一个无量纲参数,虚拟深度v:

通过图1光路中的几何相似关系,可以间接地计算得到v。物方一点发出的光线经过多个微透镜中心,分别在其对应的子图像中成像。通过在原始图像中寻找同一物点在不同子图像中的成像位置,可以形成图1右边三角形中的几何相似关系,并构建如下比例式

其中,△x为光场原始图像中,同一物点由两个同一种微透镜分别成像形成的两个成像点之间的距离。nd为上述两个微透镜中心间距,即为单个微透镜直径d的n倍,n为上述两个微透镜间的微透镜个数+1。实际情况中,raytrix工业相机为了拓展景深,微透镜阵列中按规律分布着三种相同直径不同焦距的微透镜。在虚拟深度计算中应当注意选用相同焦距的微透镜。将(3)式代入(4)式即可计算得到:

将(2)式、(3)式代入(1)式得

可见,l1是一个以v为自变量的反比例函数。利用一维位移平台可以改变物距l1,并计算得到对应的v。选择反比例函数模型,对多组(v,l1)进行曲线拟合即可求得m,a,fm等相机的参数。

如图2所示标定实验装置图,装置由标定板6、固定标定板的标定板夹7、两个滑轨载物台9、固定在一台滑轨载物上的精密一维位移台8、固定在另一台滑轨载物上的聚焦型光场相机11、用于两个滑轨载物台在其上滑动的光学滑轨10、计算机13组成。12为聚焦型光场相机11的主镜头,标定板6正对主镜头12,标定板夹7安装在精密一维位移台8上,通过两个滑轨载物台9在光学滑轨10上移动,可调节主镜头12与标定板6之间的距离,而精密一维位移台8可细调两者之间的距离。其中标定板6需要符合在相机视场中仅出现一个角点,避免不同角点间的混淆。

一种基于高斯光学的聚焦型光场相机参数标定方法的步骤为:

1、固定连接各实验装置,调整聚焦型光场相机11的曝光时间,使图像明亮并且不过度曝光。标定板6正对主镜头12,调节滑轨载物台9和精密一维位移平台8使标定板6到主镜头12光心的距离;

2、调节精密一维位移台8,使标定板6逐步靠近主镜头12,采集每次调节后采集得到的标定板6光场原始图像,并记录每一张图像对应的l1,采集10张以上不同物距的图像,采集的数量越多,标定结果越准确;

3、如图3所示白图像获取装置图,移除标定板6,装上散光板15。移动滑轨载物台9将散光板15紧密贴合主镜头12前端面,并在散光板15后方放置同样正对主镜头12的面阵光源14。开启光源,使均匀的散射光进入镜头,调整曝光时间,使图像明亮且不过曝,采集一张白图像。raytrix相机的微透镜阵列由三种尺寸相同,焦距略微不同的微透镜按规律排布组成,造成其白图像中存在三种按规律排布的不同照射面积的子图像。将白图像进行二值化,取其中一行,剔除两边不完整的子图像后,计算每个子图像中心横坐标x0,x1……xi得到微透镜直径为d=(xi-x0)÷i;

4、计算步骤2中每一张原始图像中,相邻两个同种焦距微透镜的子图像中的角点之间的距离△x,和两个微透镜之间的距离nd,通过公式(5)计算得到每张光场原始图像的虚拟深度v,并与每张图像对应的物距l1组成二维数据(v,l1);

5、基于反比例函数模型f(x)=(p1*x+p2)/(x+q1),对二维数据(v,l1)进行拟合,得到常数项p1、p2、q1,结合(6)式可得:

fm=p1(7)

联立式(7)、(8)、(9)可计算得到m,a,fm。

6、当步骤4中选用的微透镜子图像是清晰图像时,进一步结合微透镜的成像公式:

并联立公式(3),可得到步骤4中选用的微透镜的对应焦距f1;重复步骤4-6并选用另外两种微透镜则得到相应微透镜的焦距f2和f3。。

实施例2:

实施例2与实施例1的不同之处在于可利用程序自动处理图像数据。装置基本与实施例1(如图2所示)相同,但标定板6在相机的视场范围内仅出现单一特征,例如单一角点、圆点、圆角等。实施步骤为:

步骤1、2、3与实施例1中步骤1、2、3相同;步骤4为:将步骤2中的图像导入图像处理程序,对三种透镜子图像中的成像进行边缘灰度梯度判断,选择梯度最大的那种微透镜子图像。再选择k×k(k为奇数,且)的诊断窗口,对上述子图像进行互相关运算。计算得到诊断窗口中心距离△x和两微透镜中心距离nd。步骤5与实施例1的步骤5相同。

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