CN108413941A - 一种基于廉价双目相机的简易高效测距方法 - Google Patents

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Abstract

本发明是一种基于廉价双目相机进行的简易高效测距方法。针对普通双目相机在获得图片后畸变明显情况下,提出简化矫正方法,并进行双目测距,并使用了phase correlation方法来提高匹配精度。该方法由此建立在廉价双目相机上得到了较高精度的距离测量结果。

Description

一种基于廉价双目相机的简易高效测距方法
技术领域
本发明涉及一种双目相机测距方法,特别是基于较低质量的双目相机镜头进行较高精度距离测量的技术,应用于机器视觉领域。
背景技术
双目立体视觉是基于视差原理,利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像,通过计算图像对应点间的位置偏差,来获取物体三维几何信息的方法。它是机器视觉的一种重要形式。其基本原理是利用摄像机从不同角度拍摄现实场景中物体,并通过摄像机标定、图像匹配一系列操作来获得双目摄像机视差,通过三角计算法获得目标位置与摄像机之间距离,甚至是视野内任意两点距离。
目前双目立体视觉测量距离的原理类似于立体感知过程,都是通过两个视点获得物体三维结构。它广泛应用于无人驾驶、无人机测距等领域,以及基础建设工程测距方面。但目前市面上大多产品存在体积庞大、价格昂贵、操作复杂等问题。本文提出了一种基于廉价低质量双目镜头的测距方法,在保证精度的同时可降低成本及简化操作。
发明内容
本发明使用普通双目相机作为图像采集设备,其的特点是结构简单、畸变明显,焦距未知且需手动调节。本发明所要解决的问题是基于低质量廉价双目相机而提供一种较高精度测距方法,该方法采用了棋盘标定的方法获得相机内参矩阵,并使用视差法获得空间距离,在廉价低质量双目设备上可获得较高的测量精度。
本发明的解决方案是:1)提出一种相机内参矩阵进行畸变矫正并获得相机焦距的方法。2)提出简化的双目空间距离测量方法,降低计算难度的同时保证了计算精度。
本发明为实现上述解决方案,其方法步骤如下所示:
1、双目相机获取图片并进行焦距预设。通过旋转镜头使双目相机的两个镜头对于相同距离的物体,在电脑上呈现出双目镜头各自拍摄画面保持相同清晰度。将一个黑白棋盘格放在双目相机前,移动并进行多角度多距离拍摄。分别对左右两个相机镜头拍摄,获得一组图片,通过相机标定方法计算得到两个相机的内参矩阵,从中可得到焦距
参数矩阵求解:
其中, 分别为摄像机内参、外参矩阵;为点在世界坐标系中坐标;为该点相机坐标系中深度; 为投影到图片上的点坐标; 分别为图片上投影点的横纵方向偏量。
2、设镜头焦距偏差1%以内为可接受,若偏差波动大于1%,应当重新进行棋盘标定;之后比较两个镜头得到的焦距,若左右镜头焦距差值在3%以上,则调整相应相机的焦距长度,直到左右焦距相对差值在3%以下。重复以上步骤,反复调试后获得偏差小且近似左、右焦距值
3、使用精度为1mm的毫米刻度直尺对目标进行检测。多角度和距离对移动双目相机板对该直尺进行拍摄,使同一位置记录下左右两个镜头拍摄的图片 。多次拍摄得到一组对应图片
4、畸变矫正。最终获得较为稳定和一致的两个焦距值,即标定时得到的参数矩阵。将内参矩阵中的畸变系数提取,并对左右两组图分别进行畸变矫正(仅考虑径向畸变):
其中, 为相机拍摄得到的坐标, 为校正后的坐标,为主点坐标;分别为畸变系数;为点到图片中心距离的平方;
化为矩阵形式得到:
,其中,由此可得到
生成畸变校正后的图片
5、可得到同一位置两张图片。空间内一点在左右两张图映射点分别为。空间另一点在左右两张图映射点分别为。首先在左图标记出两个映射点,然后使用phase correlation方法,利用傅里叶变换在右图找到对应点,以此将匹配精度提高到亚像素级,如此每组图片都可匹配到高精度对应点。由视差法及三角法则可以得到以下公式:
其中 为第一个点在空间中坐标,为两相机光心之间的距离,为第一个相机焦距。同理可计算得到第二个点坐标,最终计算空间两点真实距离:
其中为相机CMOS与像素间长度单位的映射比例。
此方法可以灵活地用双目相机测量测量空间真实距离,最终的测量精度可达到93%以上,相对于单目相机的多点测量精确度高,操作更加便捷;此外建立在廉价相机基础上可以得到很好的效果。如若更换精度更高镜头,方法仍然适用,因此优势明显。

Claims (1)

1.提出一种廉价相机进行较高精度测距的方法,主要包括两个部分:
I)相机内参矩阵进行畸变矫正并获得相机焦距:
1)旋转双目相机镜头,使左右相机镜头近似相近;
2)使用棋盘格相机标定的方法计算得到两个相机的内参矩阵,从中可得到焦距
3)比较左右焦距大小,并进行微调,然后重新检测,最终获得相近焦距
II)提出简化的双目空间距离测量方法,降低计算难度的同时保证了计算精度;
1)多角度和距离对移动双目相机板子对直尺进行拍摄,使同一位置记录下左右两个镜头拍摄的图片;多次拍摄得到一组对应图片
2)利用标定时得到的内参矩阵进行正畸
其中, 为相机拍摄得到的坐标, 为校正后的坐标,为主点坐标;分别为畸变系数;为点到图片中心距离的平方;即,其中,由此可得到
生成畸变校正后的图片
3)对于空间中两点,在左图标记出映射点,使用phasecorrelation方法,利用傅里叶变换在右图找到对应点,以此将匹配精度提高到亚像素级,如此每组图片都可匹配到高精度对应点;并由视差法及三角法则可以得到以下公式:
其中 为第一个点在空间中坐标,为两相机光心之间的距离,为第一个相机焦距,同理可计算得到第二个点坐标,最终计算空间两点真实距离:
其中为 相机CMOS与像素间长度单位的映射比例。
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