CN111508032B - 相机标定过程中特征点的排序方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种相机标定过程中的特征点排序方法，相机采集标定板图像，对其进行以下处理：提取标定板图像中的特征点，任选一个初始点；查找初始点的预选点集Ai；遍历Ai中的各预选点，标记初始点的各个邻接点；将标定板图像中的其他特征点记为初始点，再次进行步骤2)，直到遍历完所有特征点，建立各个特征点之间的邻接关系；建立世界坐标系，根据各个特征点之间的邻接关系，为每个特征点匹配世界坐标；完成对所有特征点的世界坐标排序，本方法不需要设置阈值，能够适应非整行整列的情况，且不受标定板上特征点间距近大远小的影响，有效提高了相机标定的稳定性和便捷性。
Description
技术领域
本发明涉及激光视觉测量领域，具体涉及一种相机标定过程中的特征点排序方法。
背景技术
相机标定是精密视觉测量的前提，其通过已知标定点的世界点坐标与像素点坐标，根据相机的小孔成像原理与镜头畸变原理建立数学模型，最后通过非线性最小二乘的方法来计算出相机内参，完成相机标定。在这个过程中，通过排序确定每一个特征点对应的世界系坐标是非常关键的一步，只有当各点的世界坐标都完全正确时才能计算出正确的相机内参。
目前，基于二维标定物标定方法中，标定靶常采用圆形靶标(圆心为特征点)和棋盘格(角点为特征点)，这种标定靶上的圆或矩形一般都满足整行整列高精度等间距分布，基于这一前提，目前的排序方法为：直线排序方法，如论文：基于圆形标定板特征点提取及排序的方法(作者：刘智，数字技术与应用),基于黑白环扇圆盘的角点自动识别与排序(作者：田苗,郝向阳,刘松林-测绘科学技术学报),其通过设置标定点间距阈值，在阈值范围内沿直线搜索相邻的标定点，从而来确定每一个标定点的坐标，该方法存在以下问题：
(1)由于相机的小孔成像模型中物点到像点是透视投影的关系，标定板平面上的标定点间距在相机成像平面上成像时会出现近大远小的问题，同时由于镜头存在畸变，标定点成像后不再是按直线等间距分布，此时若按照固定的阈值进行直线搜索排序很容易出现部分标定点世界坐标匹配错误。
(2)实际标定过程中标定板边缘处存在成像不完全的圆，以及图像质量较差时或部分圆因受光照等因素影响时这些圆会被剔除，此时标定板上就会出现部分标定点缺失，不再满足整行整列的分布，此时若按原始方法也会发生世界坐标匹配错误的问题，所以这种方法对标定环境有较高的要求，同时，还需要人工对标定图像进行预处理，耗费时间。
发明内容
针对上述问题，本发明提出一种相机标定过程中的特征点排序方法，本方法不需要设置阈值，而是利用了标定点之间的近邻关系，能够适应非整行整列的情况，且不受标定板上特征点间距近大远小的影响，有效提高了相机标定的稳定性和便捷性。
一种相机标定过程中特征点的排序方法，相机采集标定板图像，所述标定板上分布多个特征图案，将所述特征图案的中心或角点记为特征点，任意两个相邻特征点之间的间距相等；
其特征在于，对标定板图像进行以下处理：
1)提取所述标定板图像中的特征点，任选其中一个特征点记为初始点；
2)查找与初始点距离最近的四个特征点记为预选点集Ai，i＝1,2,3,4；
遍历所述预选点集Ai中的各预选点，对每个预选点进行以下处理过程：
I、将当前遍历点记为待定点，其他三点记为点集Bi，i＝1,2,3；
对所述待定点进行以下判断过程：
①从点集Bi中选出一点，记为点C；获取：初始点与待定点之间的距离d，待定点与点C之间的距离d1、初始点与点C之间的距离d2；
②若d1<d且d2<d，则认为该待定点不是初始点的邻接点；进行步骤③；
否则，从当前点集Bi中剔除点C，进行步骤①，从点集Bi中任选一点，作为新的点C，继续判断待定点，直到点集Bi中无点，此时，将该待定点存储为初始点的邻接点；进行步骤③；
③切换下一个预选点为遍历点，返回步骤I，更新待定点，并对新的待定点进行相同的判断过程；
3)将标定板图像中的其他特征点记为初始点，再次进行步骤2)，直到遍历完所有特征点，建立各个特征点之间的邻接关系；
以步骤1)中标记的初始点为坐标系原点，建立世界坐标系，根据各个特征点之间的邻接关系，为每个特征点匹配世界坐标；完成对所有特征点的世界坐标排序。
由于标定板图像成像中存在近大远小的问题，如：标定板相对于相机倾斜较大时，可能造成图像中特征点之间的间距值不准确，为了获得更加准确的排序结果；
进一步，还包括步骤4)，基于各特征点的像素坐标和步骤3)得出的世界坐标，利用RANSAC方法求解出标定板平面与相机成像平面之间的单应性矩阵；
利用该单应性矩阵将各特征点的像素坐标转换为世界坐标，将转换后的世界坐标点记为转换坐标点，采用与步骤1)～3)相同的方法，建立各个转换坐标点之间的邻接关系，为各个转换坐标点匹配世界坐标；完成对所有转换坐标点的世界坐标排序。
为了高效获取特征点之间的邻接关系，在步骤3)中，建立图结构，再利用广度优先遍历方法遍历图结构，为每个特征点匹配世界坐标；完成对所有特征点的世界坐标排序。
进一步，在步骤1)之前，进行以下预处理：在标定板图像的边缘向内构造5～10像素宽度的矩形区域，所述矩形区域的灰度值与特征图案相同，将各边缘处的特征图案连通，去掉连通域面积最大的区域，将各边缘处不完整的特征图案剔除。
进一步，所述特征图案为棋盘格或特征圆，将棋盘格的角点或特征圆的圆心记为特征点。
为了便于区分，优选，所述标定板上设有一个面积大于其他图案的棋盘格或特征圆，在步骤1)中，选取其对应的特征点为初始点。
本发明应用于相机标定过程中，能够有效提高标定点像素坐标与世界坐标排序匹配的鲁棒性，其相对于传统方法主要具有以下优点：
通过邻近标定点的距离关系构造图结构，不需要设置距离阈值，克服了阈值选择不当以及标定点非整行整列分布带来的鲁棒性问题，整个过程无需人工干预，效率高；此外，通过RANSAC求解单应性矩阵，进一步通过单应性变换将特征点的像素系坐标转换到世界系下，再次构建邻接关系，解决了第一次排序时，因标定点的像素坐标点间距近大远小带来的排序匹配错误的问题。
附图说明
图1为实施例中方法流程示意图；
图2为实施例中邻接点位置关系示意图；
图3为实施例中标定板实拍图；
图4为实施例中各特征点邻接关系示意图；
图5为实施例中各特征点像素坐标的位置示意图；
图6为实施例中转换坐标点的位置示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案进行详细描述。
一种相机标定过程中特征点的排序方法，相机采集标定板图像(如图3所示)，标定板上分布多个特征图案，将特征图案的中心或角点记为特征点，任意两个相邻特征点之间的间距相等；
其中，特征图案为棋盘格或特征圆，将棋盘格的角点或特征圆的圆心记为特征点。
本实施例中，特征图案为特征圆，在步骤1)之前，进行以下预处理：在标定板图像的边缘向内构造5～10像素宽度的矩形区域，矩形区域的灰度值与特征图案相同，将各边缘处的特征图案连通，去掉连通域面积最大的区域，将各边缘处不完整的特征图案剔除。
如图1所示，对标定板图像进行以下处理：
1)提取标定板图像中的特征点，任选其中一个特征点记为初始点；
2)查找与初始点距离最近的四个特征点记为预选点集Ai，i＝1,2,3,4；
遍历预选点集Ai中的各预选点，对每个预选点进行以下处理过程：
I、将当前遍历点记为待定点，其他三点记为点集Bi，i＝1,2,3；
对待定点进行以下判断过程：
①从点集Bi中选出一点，记为点C；
如图2所示，获取：初始点与待定点之间的距离d，待定点与点C之间的距离d1、初始点与点C之间的距离d2；
②若d1<d且d2<d，则认为该待定点不是初始点的邻接点；进行步骤③；
否则，从当前点集Bi中剔除点C，进行步骤①，从点集Bi中任选一点，作为新的点C，继续判断待定点，直到点集Bi中无点，此时，将该待定点存储为初始点的邻接点；进行步骤③；
③切换下一个预选点为遍历点，返回步骤I，更新待定点，并对新的待定点进行相同的判断过程；
3)将标定板图像中的其他特征点记为初始点，再次进行步骤2)，直到遍历完所有特征点，如图4所示，建立各个特征点之间的邻接关系；
以步骤1)中标记的初始点为坐标系原点，建立世界坐标系，根据各个特征点之间的邻接关系，为每个特征点匹配世界坐标；完成对所有特征点的世界坐标排序。
为了获得更加准确的排序结果；本实施例包括步骤4)，基于各特征点的像素坐标(如图5所示)和步骤3)得出的世界坐标，利用RANSAC方法求解出标定板平面与相机成像平面之间的单应性矩阵；
引入RANSAC算法即可稳定求解出正确单应性矩阵，克服部分错误匹配点的影响；
利用该单应性矩阵将各特征点的像素坐标转换为世界坐标，将转换后的世界坐标点记为转换坐标点(如图6所示)，采用与步骤1)～3)相同的方法，建立各个转换坐标点之间的邻接关系，为各个转换坐标点匹配世界坐标；完成对所有转换坐标点的世界坐标排序。
为了高效获取特征点之间的邻接关系，具体实施时，在步骤3)中，可以建立图结构，再利用广度优先遍历方法遍历图结构，为每个特征点匹配世界坐标；完成对所有特征点的世界坐标排序。
为了便于区分，如图3所示，本实施例中，在标定板上设有一个面积大于其他图案的棋盘格或特征圆，在步骤1)中，选取其对应的特征点为初始点即步骤3)中的世界坐标系原点。
本实施例根据特征点之间相对距离的近邻关系，判断每一个邻接点与当前特征点的位置关系，并以此将特征点构建为图结构(Graph)，以图的广度优先遍历完成特征点像素坐标与世界坐标排序粗匹配(步骤1)～3))；然后，根据排序匹配的结果通过RANSAC方法求解标定板平面与成像平面之间的单应性变换矩阵，并以此将特征点的像素系坐标转换到世界系下，避免点间距近大远小产生的影响；最后，将从像素系转换到世界系下的标定点再次进行近邻搜索、建图排序，完成精确的排序匹配(步骤4))。
本方法能够适应非整行整列的情况，且不受标定板上特征点间距近大远小的影响，有效提高了相机标定的稳定性和便捷性。
前面对本发明具体示例性实施方案所呈现的描述是出于说明和描述的目的，选择示例性实施方案并进行描述是为了解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的其它技术人员能够实现并利用本发明的各种示例性实施方案及其不同选择形式和修改形式。本发明的范围旨在由所附权利要求书及其等价形式所限定。
Claims (6)
1.一种相机标定过程中特征点的排序方法，相机采集标定板图像，所述标定板上分布多个特征图案，将所述特征图案的中心或角点记为特征点，任意两个相邻特征点之间的间距相等；
其特征在于，对标定板图像进行以下处理：
1)提取所述标定板图像中的特征点，任选其中一个特征点记为初始点；
2)查找与初始点距离最近的四个特征点记为预选点集Ai，i＝1,2,3,4；
遍历所述预选点集Ai中的各预选点，对每个预选点进行以下处理过程：
I、将当前遍历点记为待定点，其他三点记为点集Bi，i＝1,2,3；
对所述待定点进行以下判断过程：
①从点集Bi中选出一点，记为点C；获取：初始点与待定点之间的距离d，待定点与点C之间的距离d1、初始点与点C之间的距离d2；
②若d1<d且d2<d，则认为该待定点不是初始点的邻接点；进行步骤③；
否则，从当前点集Bi中剔除点C，进行步骤①，从点集Bi中任选一点，作为新的点C，继续判断待定点，直到点集Bi中无点，此时，将该待定点存储为初始点的邻接点；进行步骤③；
③切换下一个预选点为遍历点，返回步骤I，更新待定点，并对新的待定点进行相同的判断过程；
3)将标定板图像中的其他特征点记为初始点，再次进行步骤2)，直到遍历完所有特征点，建立各个特征点之间的邻接关系；
以步骤1)中标记的初始点为坐标系原点，建立世界坐标系，根据各个特征点之间的邻接关系，为每个特征点匹配世界坐标；完成对所有特征点的世界坐标排序。
2.如权利要求1所述相机标定过程中特征点的排序方法，其特征在于：还包括步骤4)，基于各特征点的像素坐标和步骤3)得出的世界坐标，利用RANSAC方法求解出标定板平面与相机成像平面之间的单应性矩阵；
利用该单应性矩阵将各特征点的像素坐标转换为世界坐标，将转换后的世界坐标点记为转换坐标点，采用与步骤1)～3)相同的方法，建立各个转换坐标点之间的邻接关系，为各个转换坐标点匹配世界坐标；完成对所有转换坐标点的世界坐标排序。
3.如权利要求1所述相机标定过程中特征点的排序方法，其特征在于：在步骤3)中，建立图结构，再利用广度优先遍历方法遍历图结构，为每个特征点匹配世界坐标；完成对所有特征点的世界坐标排序。
4.如权利要求1所述相机标定过程中特征点的排序方法，其特征在于：在步骤1)之前，进行以下预处理：在标定板图像的边缘向内构造5～10像素宽度的矩形区域，所述矩形区域的灰度值与特征图案相同，将各边缘处的特征图案连通，去掉连通域面积最大的区域，将各边缘处不完整的特征图案剔除。
5.如权利要求1所述相机标定过程中特征点的排序方法，其特征在于：所述特征图案为棋盘格或特征圆，将棋盘格的角点或特征圆的圆心记为特征点。
6.如权利要求1所述相机标定过程中特征点的排序方法，其特征在于：为了便于区分，所述标定板上设有一个面积大于其他图案的棋盘格或特征圆，在步骤1)中，选取其对应的特征点为初始点。
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