一种鱼眼相机的外参标定方法、装置、设备及介质与流程

本发明涉及相机标定，特别涉及一种鱼眼相机的外参标定方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、传统的外参标定方法中，基本都是采用靶标，光流等技术手段实现超级鱼眼相机的外参标定，也有一部分技术人员采用多传感器联合的方法实现超级鱼眼相机的外参标定。

2、上述标定方法存在以下问题：第一、采用靶标实现外参标定时，车载摄像头的位置很容易因为汽车行驶的颠簸和震动等随着时间进行缓慢的变化，进而导致基于摄像头的感知算法出现偏差。由于摄像头的标定依赖标靶，而重新标定会给用户带来极差的使用体验，并且靶标制作成本较高，也较为复杂。第二、基于其他传感器联合标定的方法存在依赖其他传感器的局限性，难以实现低成本，高精度的超级鱼眼相机的外参标定。

3、为此，如何实现低成本、高精度的超级鱼眼相机的外参标定，是本领域亟待解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种鱼眼相机的外参标定方法、装置、设备及介质，能够实现低成本、高精度的超级鱼眼相机的外参标定，其具体方案如下：

2、第一方面，本申请公开了一种鱼眼相机的外参标定方法，包括：

3、获取当前车辆上相邻的两个超级鱼眼相机采集到的交叉图像区域，并对所述交叉图像区域进行拼接得到包括若干项初始外参信息的目标图像；

4、基于所述目标图像中的像素点的灰度梯度信息确定目标纹理像素点，并确定所述目标纹理像素点在所述相邻的两个超级鱼眼相机的深度信息差异；

5、基于所述深度信息差异和预设的参数区间优化策略对若干项所述初始外参信息进行迭代优化，以实现超级鱼眼相机的外参标定。

6、可选的，所述基于所述目标图像中的像素点的灰度梯度信息确定目标纹理像素点，包括：

7、确定所述目标图像中的像素点的灰度梯度；

8、若所述像素点的灰度梯度的欧几里得范数小于预设数值，则将所述像素点确定为所述目标纹理像素点。

9、可选的，所述确定所述目标图像中的像素点的灰度梯度，包括：

10、以所述当前车辆的目标中心点为原点，并以所述当前车辆的目标方向为坐标轴方向，构建与所述当前车辆对应的目标坐标系；

11、提取所述像素点在所述目标坐标系的水平坐标轴方向的灰度梯度和垂直方向的灰度梯度，得到所述像素点的灰度梯度。

12、可选的，所述基于所述深度信息差异和预设的参数区间优化策略对若干项所述初始外参信息进行迭代优化，以实现超级鱼眼相机的外参标定，包括：

13、根据若干项所述初始外参信息的参数分布确定与所述初始外参信息对应的若干个参数区间，并根据若干个所述参数区间构建与所述初始外参信息对应的若干个参数组合；

14、在每一次迭代过程中，从若干个所述参数组合中确定出一个所述参数组合，并确定与所述参数组合对应的目标深度信息差异，然后根据所述目标深度信息差异确定目标优化得分；

15、根据迭代过程中得到的若干个所述目标优化得分，从若干个所述参数组合中确定出一个目标参数组合，以利用所述目标参数组合实现所述超级鱼眼相机的外参标定。

16、可选的，所述在基于所述深度信息差异和预设的参数区间优化策略对若干项所述初始外参信息进行迭代优化，以实现超级鱼眼相机的外参标定的过程中，还包括：

17、确定目标次数，并通过所述目标次数控制迭代过程的次数；

18、或，确定目标时长，并通过所述目标时长控制迭代过程的时长。

19、可选的，所述获取当前车辆上相邻的两个超级鱼眼相机采集到的交叉图像区域之前，还包括：

20、控制所述当前车辆的周围光线亮度在预设的光线亮度范围以内。

21、可选的，所述获取当前车辆上相邻的两个超级鱼眼相机采集到的交叉图像区域之后，还包括：

22、对所述交叉图像区域进行形态学腐蚀，并对腐蚀后交叉图像区域进行直方图均衡。

23、第二方面，本申请公开了一种鱼眼相机的外参标定装置，包括：

24、图像拼接模块，用于获取当前车辆上相邻的两个超级鱼眼相机采集到的交叉图像区域，并对所述交叉图像区域进行拼接得到包括若干项初始外参信息的目标图像；

25、深度信息差异确定模块，用于基于所述目标图像中的像素点的灰度梯度信息确定目标纹理像素点，并确定所述目标纹理像素点在所述相邻的两个超级鱼眼相机的深度信息差异；

26、迭代优化模块，用于基于所述深度信息差异和预设的参数区间优化策略对若干项所述初始外参信息进行迭代优化，以实现超级鱼眼相机的外参标定。

27、第三方面，本申请公开了一种电子设备，包括：

28、存储器，用于保存计算机程序；

29、处理器，用于执行所述计算机程序，以实现前述公开的鱼眼相机的外参标定方法。

30、第四方面，本申请公开了一种计算机可读存储介质，用于保存计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的鱼眼相机的外参标定方法。

31、可见，本申请提出一种鱼眼相机的外参标定方法，包括：获取当前车辆上相邻的两个超级鱼眼相机采集到的交叉图像区域，并对所述交叉图像区域进行拼接得到包括若干项初始外参信息的目标图像；基于所述目标图像中的像素点的灰度梯度信息确定目标纹理像素点，并确定所述目标纹理像素点在所述相邻的两个超级鱼眼相机的深度信息差异；基于所述深度信息差异和预设的参数区间优化策略对若干项所述初始外参信息进行迭代优化，以实现超级鱼眼相机的外参标定。综上可见，由于超级鱼眼相机具有超广角视角和超高分辨率，因此，通过超级鱼眼相机采集到的图像画面更清晰、像素更高，使得上述图像中的灰度梯度信息具备高可用性，进一步的，本申请根据像素点的灰度梯度信息确定出目标纹理点，然后基于所述目标纹理像素点在所述相邻的两个超级鱼眼相机的深度信息差异和预设的参数区间优化策略对所述初始外参信息进行迭代优化，如此一来，基于超级鱼眼相机的性能实现高精度的外参标定，并且本申请标定过程无需使用靶标，降低标定成本和复杂度。

技术特征：

1.一种鱼眼相机的外参标定方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的鱼眼相机的外参标定方法，其特征在于，所述基于所述目标图像中的像素点的灰度梯度信息确定目标纹理像素点，包括：

3.根据权利要求2所述的鱼眼相机的外参标定方法，其特征在于，所述确定所述目标图像中的像素点的灰度梯度，包括：

4.根据权利要求1所述的鱼眼相机的外参标定方法，其特征在于，所述基于所述深度信息差异和预设的参数区间优化策略对若干项所述初始外参信息进行迭代优化，以实现超级鱼眼相机的外参标定，包括：

5.根据权利要求4所述的鱼眼相机的外参标定方法，其特征在于，所述在基于所述深度信息差异和预设的参数区间优化策略对若干项所述初始外参信息进行迭代优化，以实现超级鱼眼相机的外参标定的过程中，还包括：

6.根据权利要求1所述的鱼眼相机的外参标定方法，其特征在于，所述获取当前车辆上相邻的两个超级鱼眼相机采集到的交叉图像区域之前，还包括：

7.根据权利要求1至6任一项所述的鱼眼相机的外参标定方法，其特征在于，所述获取当前车辆上相邻的两个超级鱼眼相机采集到的交叉图像区域之后，还包括：

8.一种鱼眼相机的外参标定装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于保存计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的鱼眼相机的外参标定方法。

技术总结
本申请公开了一种超级鱼眼相机的外参标定方法、装置、设备及介质，涉及相机标定技术领域，包括：获取当前车辆上相邻的两个超级鱼眼相机采集到的交叉图像区域，并对所述交叉图像区域进行拼接得到包括若干项初始外参信息的目标图像；基于所述目标图像中的像素点的灰度梯度信息确定目标纹理像素点，并确定所述目标纹理像素点在所述相邻的两个超级鱼眼相机的深度信息差异；基于所述深度信息差异和预设的参数区间优化策略对若干项所述初始外参信息进行迭代优化，以实现超级鱼眼相机的外参标定。综上可见，本申请能够降低标定成本，提高标定准确率。

技术研发人员：崔宏纲,冯一博,李豪文,陶维
受保护的技术使用者：知行汽车科技（苏州）股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/29