CN107833255A - 一种鱼眼镜头的快速标定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种鱼眼镜头的快速标定方法，包括：使用鱼眼摄像头采集图像，把棋盘格标定板放置在鱼眼摄像头前，使得4个小棋盘格尽量接近鱼眼成像的边缘位置，然后抓拍一张图像I用于标定；在图像I中检测中心棋盘格，估算出畸变参数D'、鱼眼镜头内参M'和棋盘格的姿态矩阵K；使用中心棋盘格的姿态矩阵K将鱼眼图像I投到中心棋盘格平面上，得到投影图像P；在图像P中检测周边四个小棋盘格；将四个小棋盘格的点反投影到鱼眼图像I中；以畸变参数D'、镜头内参M'以及中心棋盘格的姿态矩阵K为LM算法的初始搜索值，把中心棋盘格和边缘棋盘格加入校正计算，得到比较准确的鱼眼镜头内参M和畸变参数D。本发明可用于所有鱼眼镜头的标定，并且达到快速标定的目的。

Description

一种鱼眼镜头的快速标定方法

技术领域

本发明涉及摄像机技术领域，具体涉及一种鱼眼镜头的快速标定方法。

背景技术

随着摄像机技术的不断发展，特别是摄像机的分辨率不断提高，鱼眼摄像机在全景图像、机器人视觉、虚拟现实以及视频监控等领域有了广泛的应用。鱼眼摄像机的视场范围是超大的，最大的已经达到220度。但是，超大的视场范围也带来了严重的图像畸变，图像边缘部分畸变更加严重，直接影响图像的辨别和视觉的感受。此时需要对鱼眼镜头的参数进行标定，以得到校正后的图像。

当前已有了一些鱼眼镜头模型参数标定的方法。鱼眼镜头的图像成像视场范围比较大，若是直接使用一张大的标定板完全覆盖鱼眼图像，由于鱼眼图像边缘畸变更加严重，这导致标定板在鱼眼图像边缘的点很难检测出来，从而达不到标定效果。因此，标定板需要摆放多个位置才能覆盖鱼眼镜头的视场范围，操作起来相对复杂。

发明内容

有鉴于此，为了解决现有技术中的上述问题，本发明提出一种鱼眼镜头的快速标定方法。

本发明通过以下技术手段解决上述问题：

一种鱼眼镜头的快速标定方法，包括如下步骤：

(1)、使用鱼眼摄像头采集图像，把棋盘格标定板放置在鱼眼摄像头前，使得4个小棋盘格尽量接近鱼眼成像的边缘位置，然后抓拍一张图像I用于标定；

(2)、在图像I中检测中心棋盘格，使用Levenberg-Marquardt算法估算出畸变参数D'和鱼眼镜头内参M'，并且估算出棋盘格的姿态，此时的畸变参数D'和内参M'都是相对比较粗糙的；棋盘格的姿态使用矩阵K＝[R T]表示，其中R为旋转矩阵，T为平移矩阵；

(3)、使用中心棋盘格的姿态矩阵K将鱼眼图像I投到中心棋盘格平面上，得到投影图像P；在图像P中检测周边四个小棋盘格；将四个小棋盘格的点反投影到鱼眼图像I中，将这些点与中心棋盘格的点共同参与LM算法计算；

(4)、以畸变参数D'、镜头内参M'以及中心棋盘格的姿态矩阵K为Levenberg-Marquardt算法的初始搜索值，把中心棋盘格和边缘棋盘格加入校正计算，得到比较准确的鱼眼镜头内参M和畸变参数D。

进一步地，于步骤(1)之前还包括制作棋盘格标定板的步骤，棋盘格标定板中央是一个大棋盘格，其上、下、左、右分别是小棋盘格。

进一步地，于步骤(4)中使用多项式展开式表示鱼眼镜头的畸变模型，可拟合出所有的畸变模型；以9次多项式来表示畸变模型，其中D＝[d₀,d₁,d₂,d₃,d₄,d₅]是畸变参数；θ是针孔成像中的入射角度，畸变模型如下公式所示：

d＝d₀+d₁·θ+d₂·θ³+d₃·θ⁵+d₄·θ⁷+d₅·θ⁹；

在标定过程中需要使用到Levenberg-Marquardt算法，必然会用到参数的偏导形式；所有畸变参数的偏导公式如下：

进一步地，针孔成像中的入射角度θ取值范围是

进一步地，于步骤(4)中鱼眼镜头的内参M使用常规的镜头内参，如下公式所示：

其中，f_x表示x方向的焦距；f_y表示y方向的焦距；c_x表示鱼眼成像x轴的图像中心点；c_y表示鱼眼成像y轴的图像中心点。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

本发明提出的一种鱼眼镜头的快速标定方法，设计了一种新的棋盘格标定板，使用多项式展开形式来表示鱼眼镜头畸变模型，只需要摆一次棋盘格标定板并抓拍一张图像，就可以准确的将鱼眼镜头的内参及其畸变模型标定出来，达到快速标定的目的。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明棋盘格样式的示意图；

图2是本发明鱼眼镜头的快速标定方法的流程图；

图3是本发明用于标定的原图像I；

图4是本发明原图像I的投影图像P；

图5是采用本发明鱼眼镜头的快速标定方法得到的最终校正图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面将结合附图和具体的实施例对本发明的技术方案进行详细说明。需要指出的是，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的鱼眼镜头的快速标定方法的描述如下：

1、制作棋盘格标定板，棋盘格样式如图1所示。棋盘格标定板中央是一个大棋盘格，其上、下、左、右分别是小棋盘格。棋盘格标定板并不限于下图的样式，只要是中间有一个棋盘格，周边有小棋盘格的都属于本发明范围。

2、在标定过程中，棋盘格应该尽可能的接近摄像头，四个小棋盘格尽可能的贴近图像边缘区域。

3、使用多项式展开式表示鱼眼镜头的畸变模型，可以拟合出所有的畸变模型。以9次多项式来表示畸变模型，其中D＝[d₀,d₁,d₂,d₃,d₄,d₅]是畸变参数；θ是针孔成像中的入射角度，一般取值范围是畸变模型如下公式所示：

d＝d₀+d₁·θ+d₂·θ³+d₃·θ⁵+d₄·θ⁷+d₅·θ⁹；

在标定过程中需要使用到LM(Levenberg-Marquardt算法)，必然会用到参数的偏导形式。所有畸变参数的偏导公式如下：

4、鱼眼镜头的内参使用常规的镜头内参。如下公式中，f_x表示x方向的焦距；f_y表示y方向的焦距；c_x表示鱼眼成像x轴的图像中心点；c_y表示鱼眼成像y轴的图像中心点。

5、标定过程，如图2所示：

(1)使用鱼眼摄像头采集图像，把棋盘格标定板放置在鱼眼摄像头前，使得4个小棋盘格尽量接近鱼眼成像的边缘位置，然后抓拍一张图像I(如图3所示)用于标定。

(2)在图像I中检测中心棋盘格，使用LM算法估算出畸变参数D'和鱼眼镜头内参M'，并且估算出棋盘格的姿态，此时的畸变参数D'和内参M'都是相对比较粗糙的。棋盘格的姿态使用矩阵K＝[R T](其中R为旋转矩阵，T为平移矩阵)表示，具体的计算过程可以参考传统的摄像机标定方法。

(3)使用中心棋盘格的姿态矩阵K将鱼眼图像I投到中心棋盘格平面上，得到投影图像P(如图4所示)。在图像P中检测周边四个小棋盘格。因为周边四个小棋盘格的畸变则很小，所以很容易就将四个小棋盘格都检测出来。将四个小棋盘格的点反投影到鱼眼图像I中，那么这些点就可以与中心棋盘格的点共同参与LM算法计算。

(4)以畸变参数D'、镜头内参M'以及中心棋盘格的姿态矩阵K为LM算法的初始搜索值，把中心棋盘格和边缘棋盘格加入校正计算，这样就可以得到比较准确的鱼眼镜头内参M和畸变参数D了。最终参数校正的效果如图5所示。

综上所述，本发明的方法可用于所有鱼眼镜头的标定，并且达到快速标定的目的。

本发明提出的一种鱼眼镜头的快速标定方法，设计了一种新的棋盘格标定板，使用多项式展开形式来表示鱼眼镜头畸变模型，只需要摆一次棋盘格标定板并抓拍一张图像，就可以准确的将鱼眼镜头的内参及其畸变模型标定出来。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (5)

1.一种鱼眼镜头的快速标定方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)、使用鱼眼摄像头采集图像，把棋盘格标定板放置在鱼眼摄像头前，使得4个小棋盘格尽量接近鱼眼成像的边缘位置，然后抓拍一张图像I用于标定；

(2)、在图像I中检测中心棋盘格，使用Levenberg-Marquardt算法估算出畸变参数D'和鱼眼镜头内参M'，并且估算出棋盘格的姿态，此时的畸变参数D'和内参M'都是相对比较粗糙的；棋盘格的姿态使用矩阵K＝[R T]表示，其中R为旋转矩阵，T为平移矩阵；

(3)、使用中心棋盘格的姿态矩阵K将鱼眼图像I投到中心棋盘格平面上，得到投影图像P；在图像P中检测周边四个小棋盘格；将四个小棋盘格的点反投影到鱼眼图像I中，将这些点与中心棋盘格的点共同参与LM算法计算；

(4)、以畸变参数D'、镜头内参M'以及中心棋盘格的姿态矩阵K为Levenberg-Marquardt算法的初始搜索值，把中心棋盘格和边缘棋盘格加入校正计算，得到比较准确的鱼眼镜头内参M和畸变参数D。

2.根据权利要求1所述的鱼眼镜头的快速标定方法，其特征在于，于步骤(1)之前还包括制作棋盘格标定板的步骤，棋盘格标定板中央是一个大棋盘格，其上、下、左、右分别是小棋盘格。

3.根据权利要求1所述的鱼眼镜头的快速标定方法，其特征在于，于步骤(4)中使用多项式展开式表示鱼眼镜头的畸变模型，可拟合出所有的畸变模型；以9次多项式来表示畸变模型，其中D＝[d₀,d₁,d₂,d₃,d₄,d₅]是畸变参数；θ是针孔成像中的入射角度，畸变模型如下公式所示：

d＝d₀+d₁·θ+d₂·θ³+d₃·θ⁵+d₄·θ⁷+d₅·θ⁹；

在标定过程中需要使用到Levenberg-Marquardt算法，必然会用到参数的偏导形式；所有畸变参数的偏导公式如下：

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4.根据权利要求3所述的鱼眼镜头的快速标定方法，其特征在于，针孔成像中的入射角度θ取值范围是

5.根据权利要求1所述的鱼眼镜头的快速标定方法，其特征在于，于步骤(4)中鱼眼镜头的内参M使用常规的镜头内参，如下公式所示：

<mrow> <mi>M</mi> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <msub> <mi>f</mi> <mi>x</mi> </msub> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <msub> <mi>c</mi> <mi>x</mi> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <msub> <mi>f</mi> <mi>y</mi> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>c</mi> <mi>y</mi> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>;</mo> </mrow>

其中，f_x表示x方向的焦距；f_y表示y方向的焦距；c_x表示鱼眼成像x轴的图像中心点；c_y表示鱼眼成像y轴的图像中心点。