本發(fā)明涉及基于多次識別標定板圖像的多目相機外參標定精度的提高方法。

背景技術(shù)：

隨著彩色深度攝像機的發(fā)展，獲得高質(zhì)量三維點云越來越方便，同時也促進了立體視覺的發(fā)展和應(yīng)用，例如三維測量，三維建模等。然而由于單個相機的視野并不能涵蓋我們所需要的模型，因此在獲得模型信息時，我們通常選用三到四個，甚至更多的相機用以獲得數(shù)據(jù)。因此，如何將每個相機得到的數(shù)據(jù)精確的融合在一起并成為這種項目上至關(guān)重要的部分。

目前應(yīng)用比較廣泛的是雙目標定法，同時也可以自己設(shè)定標定方法，利用計算機視覺識別黑白棋盤，二維碼等標定物并計算出相機坐標系至標定物坐標系的轉(zhuǎn)換矩陣。不同的標定方法還有空間球標定、自標定等。在這一過程中，我們盡可能的通過數(shù)學方法或者硬件外設(shè)來使得精度提高。但結(jié)果不可能一直滿意，因此我們需要一種對標定的校準以及優(yōu)化的方法，來盡可能地減小誤差。

經(jīng)過對標定方法的參考，以及實際的實驗觀察，發(fā)現(xiàn)標定法一般對一個點的標定精度是很高的，由于標定軸的方向是由多標定點的計算得來，方向上的誤差要大于單個坐標原點的誤差。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有三維建模中多相機之間相互位置關(guān)系不精確導致建模誤差大的問題，而提出一種基于多次識別標定板圖像的多目相機外參標定精度的提高方法。

一種基于多次識別標定板圖像的多目相機外參標定精度的提高方法包括以下步驟：

步驟一：設(shè)置標定物，移動標定物至不同位置，在每個位置由n組相機同時觀測獲得標定物標定信息，每個位置得到一組標定信息，共得到i組標定信息，其中n大于等于2；

步驟二：根據(jù)得到的每組標定信息，計算相機內(nèi)部坐標系到該組標定物所形成的坐標系的轉(zhuǎn)換矩陣，得到標定坐標系的轉(zhuǎn)換矩陣；

步驟三：選取初始相機與需要轉(zhuǎn)換的相機，通過兩組相機與標定物之間的轉(zhuǎn)換矩陣得到校準需要的兩個坐標；

步驟四：利用步驟三得到的校準需要的兩個坐標，得到校準所需的三個歐拉角；

步驟五：重復(fù)執(zhí)行步驟三至步驟四，直至利用完初始相機與需要轉(zhuǎn)換相機的所有標定信息，得到第i組標定信息的三個歐拉角αi,βi,γi；

步驟六：分別對三個歐拉角中的每個歐拉角的所有數(shù)據(jù)取平均得到α,β,γ，根據(jù)α,β,γ得到旋轉(zhuǎn)矩陣以及初始相機與需要轉(zhuǎn)換的相機相對關(guān)系的轉(zhuǎn)換矩陣；

步驟七：重復(fù)步驟三至步驟六，直至除初始相機外所有相機都統(tǒng)一到初始相機坐標系為止。

本發(fā)明的有益效果為：

本發(fā)明采用高精度校準低精度的方法，通過單點位移誤差來校準軸方向方向誤差來減少整體標定誤差。經(jīng)過多相機不斷地空間中不同位置的標定，只取除不同標定坐標系的原點信息不斷地對目標坐標系進行旋轉(zhuǎn)校準，使之達到精度滿足空間大部分點的誤差要求。

在經(jīng)過正常標定方法得到的雙相機坐標系，誤差精度主要取決于方向軸的誤差，而坐標原點的誤差是相對更小的。因此不斷地采集更多的空間標定信息，取其標定坐標原點信息，進而補償方向軸誤差，達到誤差量級小的信息補償誤差量級大的特征的效果。通過這種標定校準方法，使雙相機的標定誤差從原先多點測量得以確定方向軸的誤差級減少到單點測量確定原點位置的誤差級。

由于一般相機標定坐標原點精度很高，但是由很多點測定的方向軸精度很低。因此本發(fā)明有效并且極大地將標定精度由方向軸的下限提高到坐標原點標定精度。在有些相機中，這種提高可能是減小了一個數(shù)量級的誤差。

附圖說明

圖1為本發(fā)明流程圖；

圖2為未使用本發(fā)明方法前三維建模模型；

圖3為未使用本發(fā)明方法前兩相機各自建模模型；

圖4為使用本發(fā)明方法前三維建模模型；

圖5為使用本發(fā)明方法前兩相機各自建模模型。

具體實施方式

具體實施方式一：如圖1所示，一種基于多次識別標定板圖像的多目相機外參標定精度的提高方法按以下步驟實施：

步驟一：將黑白棋盤或者二維碼設(shè)置為標定物，移動標定物至不同位置，在每個位置由n組相機(n組相機標號為a、b、c…)同時觀測獲得標定物標定信息、圖像以及點云信息，每個位置得到一組標定信息，共得到i組標定信息，其中n大于等于2；所述標定物的標定信息即通過相機觀測得到的2維圖片，得到相機坐標系到標定物所形成坐標系的轉(zhuǎn)換矩陣。

步驟二：根據(jù)得到的每組標定信息，計算相機內(nèi)部坐標系到該組標定物所形成的坐標系的轉(zhuǎn)換矩陣，得到標定坐標系的轉(zhuǎn)換矩陣；

步驟三：選取初始相機與需要轉(zhuǎn)換的相機，通過兩組相機與標定物之間的轉(zhuǎn)換矩陣得到校準需要的兩個坐標；

步驟四：利用步驟三得到的校準需要的兩個坐標，得到校準所需的三個歐拉角；

步驟五：重復(fù)執(zhí)行步驟三至步驟四，直至利用完初始相機與需要轉(zhuǎn)換相機的所有標定信息，得到第i組標定信息的三個歐拉角αi,βi,γi；

步驟六：分別對三個歐拉角中的每個歐拉角的所有數(shù)據(jù)取平均得到α,β,γ，根據(jù)α,β,γ得到旋轉(zhuǎn)矩陣以及初始相機與需要轉(zhuǎn)換的相機相對關(guān)系的轉(zhuǎn)換矩陣；

步驟七：重復(fù)步驟三至步驟六，直至除初始相機外所有相機都統(tǒng)一到初始相機坐標系為止。

本發(fā)明采用高精度校準低精度的方法，通過單點位移誤差來校準軸方向方向誤差來減少整體標定誤差。經(jīng)過多相機不斷地空間中不同位置的標定，只取除不同標定坐標系的原點信息不斷地對目標坐標系進行旋轉(zhuǎn)校準，使之達到精度滿足空間大部分點的誤差要求。

在經(jīng)過正常標定方法得到的雙相機坐標系，誤差精度主要取決于方向軸的誤差，而坐標原點的誤差是相對更小的。因此不斷地采集更多的空間標定信息，取其標定坐標原點信息，進而補償方向軸誤差，達到誤差量級小的信息補償誤差量級大的特征的效果。通過這種標定校準方法，使雙相機的標定誤差從原先多點測量得以確定方向軸的誤差級減少到單點測量確定原點位置的誤差級。如圖2至圖5所示。圖2和圖3為未校正時初步標定所示，基本無平移誤差，但方位軸誤差很明顯。圖4和圖5為校正后效果圖，可以看出方位軸誤差已經(jīng)被縮減到很小。

本發(fā)明利用每行三個二維碼，共五行形成的標定物。其中二維碼用程序隨機生成。利用此標定物執(zhí)行步驟一，即可獲得我們需要的標定信息。將箱子擺放至兩個相機中央，通過相機對箱子的觀測，得到箱子及周圍環(huán)境的點云信息，直接將兩個相機采集的點云信息融合即可得到未校正時點云信息的顯示圖，圖2與圖3。執(zhí)行步驟2到步驟7，再對兩個相機采集的點云信息融合即可得到校正后點云信息的顯示圖，圖4與圖5。

具體實施方式二：本實施方式與具體實施方式一不同的是：所述步驟二中得到標定坐標系的轉(zhuǎn)換矩陣的具體過程為：

第1組標定信息：

其中矩陣代表由相機a坐標系到第1組標定物所形成的坐標系的轉(zhuǎn)換矩陣，代表旋轉(zhuǎn)矩陣，代表平移矩陣；

第i組標定信息：

其中矩陣代表由相機a坐標系到第i組標定物所形成的坐標系的轉(zhuǎn)換矩陣。

其它步驟及參數(shù)與具體實施方式一相同。

具體實施方式三：本實施方式與具體實施方式一或二不同的是：所述步驟三中選取初始相機與需要轉(zhuǎn)換的相機，通過兩組相機與標定物之間的轉(zhuǎn)換矩陣得到校準需要的兩個坐標的具體過程為：

從坐標系1到坐標系2的轉(zhuǎn)換矩陣為其中坐標系1為第1組標定信息中標定物所形成的坐標系，坐標系2為第2組標定信息中標定物所形成的坐標系；代表通過相機a的觀察，由坐標系1到坐標系2的轉(zhuǎn)換矩陣，代表由坐標系1到相機a坐標系的轉(zhuǎn)換矩陣；數(shù)值上是的逆。

在通過相機a觀察坐標系1得到的坐標系a1中，通過相機a觀察坐標系2得到的坐標系a2原點坐標為(at1²(1),at1²(2),at1²(3))；在通過相機b觀察坐標系1得到的坐標系b1中，通過相機b觀察坐標系2得到的坐標系b2原點坐標為(bt1²(1),bt1²(2),bt1²(3))；在同一個觀察坐標系下(at1²(1),at1²(2),at1²(3))與(bt1²(1),bt1²(2),bt1²(3))相同，在a1坐標系的視角下，將b1旋轉(zhuǎn)與a1重合，則將坐標系b1中的坐標系b2原點經(jīng)過此旋轉(zhuǎn)得到坐標系b2原點在坐標系a1下坐標(bt1²(1),bt1²(2),bt1²(3))。

其它步驟及參數(shù)與具體實施方式一或二相同。

具體實施方式四：本實施方式與具體實施方式一至三之一不同的是：所述步驟四中利用步驟三得到的校準需要的兩個坐標，得到校準所需的三個歐拉角的具體過程為：

通過旋轉(zhuǎn)前后的兩個空間向量(at1²(1),at1²(2),at1²(3))與(bt1²(1),bt1²(2),bt1²(3))得到旋轉(zhuǎn)的四元數(shù)，經(jīng)過四元數(shù)與單位坐標系的三個歐拉角的轉(zhuǎn)化，得到旋轉(zhuǎn)依次繞z-y-x軸得到三個歐拉角為α2,β2,γ2。其中z-y-x三個軸為標定物通過圖像特征自己形成的三個坐標軸。具體經(jīng)四元數(shù)向歐拉角轉(zhuǎn)換方式以及兩個空間向量向四元數(shù)轉(zhuǎn)化方式可以通過c++語言中eigen庫中quaternion類中的兩個函數(shù)實現(xiàn)。

其它步驟及參數(shù)與具體實施方式一至三之一相同。

具體實施方式五：本實施方式與具體實施方式一至四之一不同的是：所述步驟六中根據(jù)α,β,γ得到旋轉(zhuǎn)矩陣以及初始相機與需要轉(zhuǎn)換的相機相對關(guān)系的轉(zhuǎn)換矩陣的具體過程為：

將三個旋轉(zhuǎn)角α,β,γ轉(zhuǎn)化為旋轉(zhuǎn)矩陣rr，則在a1坐標系下，該轉(zhuǎn)換矩陣(根據(jù)α,β,γ得到的旋轉(zhuǎn)矩陣，即a1坐標系到b1坐標系的轉(zhuǎn)換矩陣)為則對于b1坐標系的所有點，轉(zhuǎn)換到a1坐標系下的轉(zhuǎn)換矩陣(b1到a1的轉(zhuǎn)換矩陣)為mr^-1，則由相機b到相機a的轉(zhuǎn)換矩陣為

其它步驟及參數(shù)與具體實施方式一至四之一相同。

采用以下實施例驗證本發(fā)明的有益效果：

實施例一：

步驟一：在進行標定校準前，要做一些預(yù)處理即多相機信息數(shù)據(jù)的采集：首先要把整體的框架搭建起來，并且保證在今后的實驗中不受干擾，或者所有相機保持剛體變化。其次同時驅(qū)動所有相機，將標定物擺放在建?？臻g的不同位置，爭取保證在整個空間都有信息的采集。

步驟二：選取準備統(tǒng)一的相機，記錄為a，即除a以外，系統(tǒng)所有相機將坐標系統(tǒng)一到相機a的坐標系中。然后取相機a與其余相機之一采集的數(shù)據(jù)，進行初步轉(zhuǎn)換矩陣的計算。

步驟三：假定a所成坐標系為標準坐標系，第二相機所成坐標系有誤差，因此通過不同標定坐標系的原點數(shù)據(jù)對此誤差進行校正。

步驟四：針對所有其余相機，循環(huán)步驟二與三，最終得到整個多相機體系的相對位置關(guān)系。

在圖3與圖5中，深色點云以及淺色點云分別為兩個相機各自建立的模型。由圖2-圖5可以看出，在未校準前，方位軸有明顯的誤差，原點誤差很小。經(jīng)過校正后，各方面誤差得以明顯的減小。

綜上所述，本發(fā)明提供了一種校準的優(yōu)化方法，可以處理在三維測量、三維建模等項目中用到多相機標定時誤差太大的問題。同時也可以進一步縮小誤差級。該方法所依賴的條件很少，因此適用范圍很廣泛，不僅可以用到相機標定，也可以用來處理大部分減小坐標系轉(zhuǎn)換誤差的問題。

本發(fā)明還可有其它多種實施例，在不背離本發(fā)明精神及其實質(zhì)的情況下，本領(lǐng)域技術(shù)人員當可根據(jù)本發(fā)明作出各種相應(yīng)的改變和變形，但這些相應(yīng)的改變和變形都應(yīng)屬于本發(fā)明所附的權(quán)利要求的保護范圍。