專利名稱：攝像機(jī)標(biāo)定的方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種攝像機(jī)標(biāo)定的方法及 裝置。
背景技術(shù)：
在計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)過程中，為了獲取計(jì)算機(jī)圖像象素點(diǎn)與實(shí)際物理空間點(diǎn) 的對(duì)應(yīng)關(guān)系，攝像機(jī)標(biāo)定是必不可少的過程。所述攝像機(jī)標(biāo)定，就是在一定的 攝像機(jī)模型下，經(jīng)過對(duì)圖像的處理，利用一系列數(shù)學(xué)變換和計(jì)算方法，獲得攝像 機(jī)內(nèi)部的幾何和光學(xué)特性(也即內(nèi)部參數(shù))，以及攝像機(jī)坐標(biāo)系相對(duì)于空間坐標(biāo) 系的位置關(guān)系(也即外部參數(shù))。
在現(xiàn)有技術(shù)中，有多種攝像機(jī)的標(biāo)定方法，如傳統(tǒng)標(biāo)定方法，自標(biāo)定方法 等。下面分別介紹一下傳統(tǒng)標(biāo)定法和自標(biāo)定法的原理。 ( 一)傳統(tǒng)標(biāo)定法
利用傳統(tǒng)標(biāo)定法進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定的時(shí)候，需要使用標(biāo)定參照物。傳統(tǒng)標(biāo)定
法可包括直接線性變換標(biāo)定法(DLT),徑向排列約束(RAC)標(biāo)定法，主動(dòng)視覺 標(biāo)定法和平面標(biāo)定法等。下面以直接線性變換標(biāo)定法和徑向排列約束標(biāo)定法為 例，描述一下傳統(tǒng)標(biāo)定法的基本原理。
直接線性變換標(biāo)定法是由Abdal-Aziz和Karara于70年代初提出的。該方 法首先需建立攝像機(jī)成像模型線性方程組，并測(cè)出場(chǎng)景中 一組點(diǎn)的世界坐標(biāo)和 其在成像平面上的對(duì)應(yīng)坐標(biāo)，然后將這些坐標(biāo)值代入該線性方程組中求出該線 性方程組的未知系數(shù)，該線性方程組的系數(shù)包含了攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)。
但是，直接線性變換標(biāo)定法忽略了鏡頭畸變，只適合視野較小的攝像機(jī)標(biāo)
6定。當(dāng)鏡頭畸變明顯時(shí)(尤其是采用廣角鏡頭)，所述攝像機(jī)成像模型線性模型 無法準(zhǔn)確地描述攝像機(jī)的成像過程，這時(shí)在攝像機(jī)的標(biāo)定過程中需要引入畸變 因子進(jìn)行校正。
Tsai于80年代中期提出了基于RAC (徑向排列約束)的標(biāo)定方法。該方法 的核心是利用徑向 一致約束，來求解除攝像機(jī)光軸方向的平移外的其它攝像機(jī) 外部參數(shù)，然后再求解攝像機(jī)的其它參數(shù)。由于RAC方法考慮了徑向畸變，因 此相比DLT方法，它的^青度更高。 (二)自標(biāo)定法
1992年,0. D. Faugeras， Q.T. L醒g,和S. J. Maybank首先寸是出了自標(biāo)定的 概念，使得在場(chǎng)景未知和攝像機(jī)任意運(yùn)動(dòng)的一般情形下的攝像機(jī)標(biāo)定成為可能。 也就是說，利用自標(biāo)定方法進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定時(shí)，不需要標(biāo)定參照物，僅僅是通 過圖像點(diǎn)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系就可以對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定。自標(biāo)定依據(jù)的是多幅圖像 中成像點(diǎn)間存在的特殊約束關(guān)系(如^ l線約束)，因此可以不需要場(chǎng)景的結(jié)構(gòu)信 息。常用的自標(biāo)定方法包括基于Kruppa方程的自標(biāo)定方法和基于絕對(duì)二次曲 面、無窮遠(yuǎn)平面的自標(biāo)定方法等。
但是，在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)中至少存在如下的問
題
由于傳統(tǒng)標(biāo)定法在拍攝和標(biāo)定過程中 一直需要使用標(biāo)定參照物，因而給拍 攝操作及標(biāo)定方法的使用帶來了很大的不便。特別是在一些計(jì)算機(jī)視覺和攝影 測(cè)量任務(wù)的執(zhí)行過程中，攝像機(jī)的焦距、位置等參數(shù)由于受視覺或測(cè)量系統(tǒng)的 機(jī)械震動(dòng)或熱效應(yīng)影響而變化，或者由于執(zhí)行某一具體的任務(wù)而需要有意改變， 從而使得初始的攝像機(jī)標(biāo)定參數(shù)不再有效，因而需要進(jìn)行在線重標(biāo)定。而由于 標(biāo)定參照物的使用和位置調(diào)整將導(dǎo)致在線任務(wù)的中斷，所以傳統(tǒng)標(biāo)定方法不適合在線重標(biāo)定。而自標(biāo)定方法的標(biāo)定精度不高，魯棒性不足；并且利用自標(biāo)定 方法進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定時(shí)一般無法獲取攝像機(jī)的外部參數(shù)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的實(shí)施例提供一種攝像機(jī)的標(biāo)定方法及裝置，以實(shí)現(xiàn)在線攝像機(jī)標(biāo) 定，并提高攝像機(jī)標(biāo)定的精確度。
本發(fā)明實(shí)施例攝像機(jī)的標(biāo)定方法采用以下技術(shù)方案 一種攝像機(jī)的標(biāo)定方法包括如下步驟
利用包含有標(biāo)定參照物的初始圖像，對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行初始標(biāo)定，獲取攝像機(jī) 的初始標(biāo)定參數(shù)；
獲取所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像與待標(biāo)定圖像的匹配特征參數(shù)，其中 所述待標(biāo)定圖像是在攝像機(jī)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)獲取的，且所述待標(biāo)定圖像不包括 所述標(biāo)定參照物；
利用所述攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)及所述匹配特征參數(shù)，對(duì)所述待標(biāo)定圖像 進(jìn)行標(biāo)定，獲取攝像機(jī)新的標(biāo)定參數(shù)。
本發(fā)明實(shí)施例攝像機(jī)的標(biāo)定裝置采用以下技術(shù)方案 一種攝像機(jī)的標(biāo)定裝置包括
初始標(biāo)定參數(shù)獲取單元，用于利用包含有標(biāo)定參照物的初始圖像，對(duì)攝像 機(jī)進(jìn)行初始標(biāo)定，獲取攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)；
匹配特征參數(shù)獲取單元，用于獲取所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像與待標(biāo) 定圖像的匹配特征參數(shù)，其中所述待標(biāo)定圖像是在攝像機(jī)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)獲取 的，且所述待標(biāo)定圖像不包括所述標(biāo)定參照物；
重標(biāo)定參數(shù)獲取單元，用于利用由所述初始標(biāo)定參數(shù)獲取單元獲取的攝像 機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)及由所述匹配特征參數(shù)獲取單元獲取的匹配特征參數(shù)，對(duì)所述待標(biāo)定圖像進(jìn)行標(biāo)定，獲取攝像機(jī)新的標(biāo)定參數(shù)。
本發(fā)明實(shí)施例攝像機(jī)的標(biāo)定方法及裝置，可先對(duì)包含有標(biāo)定參照物初始圖
像進(jìn)行初始標(biāo)定，并獲取攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)。當(dāng)攝<14幾的參數(shù)發(fā)生變化時(shí)， 可獲得初始圖像與待標(biāo)定圖像之間的匹配特征參H繼而通過已經(jīng)獲得的攝像 機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)以及匹配特征參數(shù)，計(jì)算出待標(biāo)定圖像的攝像機(jī)參數(shù)。與現(xiàn) 有技術(shù)中的傳統(tǒng)標(biāo)定法相比，由于本發(fā)明實(shí)施例計(jì)算出了包含標(biāo)定參照物的初 始圖像以及不包含標(biāo)定參照物的待標(biāo)定圖像之間的匹配特征參數(shù)，因此，當(dāng)攝 像機(jī)的參數(shù)發(fā)生變化時(shí)，能夠準(zhǔn)確的獲得攝像機(jī)的新的標(biāo)定參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)攝像 機(jī)的在線標(biāo)定。而相較于現(xiàn)有技術(shù)中的自標(biāo)定法而言，在進(jìn)行攝像機(jī)的初始標(biāo) 定時(shí)，利用的是包含標(biāo)定參照物的初始圖像先進(jìn)行攝像機(jī)的初始標(biāo)定，并以獲 得的攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)作為進(jìn)行對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行新的標(biāo)定的基礎(chǔ)，因此，本 發(fā)明實(shí)施例提高了攝像機(jī)標(biāo)定的精確度。


圖1為本發(fā)明實(shí)施例一掘/f象機(jī)的標(biāo)定方法的流程圖； 圖2為本發(fā)明實(shí)施例二攝像機(jī)的標(biāo)定方法的流程圖； 圖3為本發(fā)明實(shí)施例三攝像機(jī)的標(biāo)定裝置的示意圖； 圖4為本發(fā)明實(shí)施例三攝像機(jī)的標(biāo)定裝置的結(jié)構(gòu)圖； 圖5為本發(fā)明實(shí)施例三中匹配特征參數(shù)獲取單元的示意圖。
具體實(shí)施例方式
為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需 要使用的附圖作一簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明 的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下， 還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
9為解決現(xiàn)有技術(shù)中的傳統(tǒng)標(biāo)定法以及自標(biāo)定法無法實(shí)現(xiàn)攝像機(jī)的在線標(biāo)定以及攝像機(jī)標(biāo)定精確度不高的問題，本發(fā)明實(shí)施例提供了 一種攝像機(jī)標(biāo)定的方法。下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明實(shí)施例做詳細(xì)說明。
實(shí)施例一
如圖l所示，本發(fā)明實(shí)施例一攝傳4幾的標(biāo)定方法包括如下步驟
步驟ll、利用包含有標(biāo)定參照物的初始圖像，對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行初始標(biāo)定，獲取攝#4幾的初始標(biāo)定參凄t 。
在此步驟中，為了保證攝像機(jī)標(biāo)定的精確度，可利用傳統(tǒng)的兩步法，即徑向排列約束標(biāo)定法進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定。當(dāng)然，還可利用其他的傳統(tǒng)標(biāo)定法，如DLT方法等對(duì)所述初始圖像進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定。所述的標(biāo)定參照物可任意選定。
步驟12、獲取所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像與待標(biāo)定圖像的匹配特征參數(shù)；其中所述待標(biāo)定圖像是在攝像機(jī)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)獲取的，且所述待標(biāo)定圖像不包括所述標(biāo)定參照物。
所述的匹配特征參數(shù)包括獲取的匹配特征點(diǎn)，以及所述匹配特征點(diǎn)的像素坐標(biāo)以及世界坐標(biāo)等。
在本發(fā)明實(shí)施例中，可以利用尺度不變特征變換(SIFT, Scale InvariantFeature Transform),獲取已進(jìn)4亍初始標(biāo)定的初始圖^f象與特，標(biāo)定圖l象的匹配特征參數(shù)。下面對(duì)尺度不變特征變換算法作一簡(jiǎn)單介紹。尺度不變特征變換算法首先在尺度空間進(jìn)行特征檢測(cè)，并確定關(guān)鍵點(diǎn)的位置和關(guān)鍵點(diǎn)所處的尺度，然后使用關(guān)鍵點(diǎn)鄰域梯度的主方向作為該關(guān)鍵點(diǎn)的方向特征，以實(shí)現(xiàn)算子對(duì)尺度和方向的無關(guān)性。尺度不變特征變換算法的主要計(jì)算步驟如下
1)尺度空間極值檢測(cè)搜索整個(gè)尺度和圖像位置。通過使用高斯差分函數(shù)確定對(duì)尺度和方向具有不變性的興趣點(diǎn)，以初步確定關(guān)鍵點(diǎn)位置和所在尺度。2) 關(guān)鍵點(diǎn)定位在每一個(gè)候選位置，詳細(xì)地模型擬合以確定所述關(guān)鍵點(diǎn)的位置和尺度，并根據(jù)各關(guān)鍵點(diǎn)的穩(wěn)定性的高低，選擇關(guān)4建點(diǎn)。然后通過擬合三維二次函數(shù)以精確地確定關(guān)鍵點(diǎn)的位置和尺度，同時(shí)消除低對(duì)比度的關(guān)鍵點(diǎn)和不穩(wěn)定的邊緣響應(yīng)點(diǎn)，以增強(qiáng)匹配穩(wěn)定性、提高抗噪聲能力。
3) 方向分配根據(jù)局部圖像梯度，為每一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)方向分配一個(gè)或多個(gè)方向。其后對(duì)該關(guān)鍵點(diǎn)的所有操作都根據(jù)為其分配的方向、尺度、位置進(jìn)行。利用關(guān)鍵點(diǎn)鄰域像素的梯度方向分布特性，為每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)指定方向參數(shù)，使算子具備旋轉(zhuǎn)不變性。
4) 關(guān)鍵點(diǎn)描述符在每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)周圍，在選定的尺度下測(cè)量局部圖像梯度。為了增強(qiáng)匹配的穩(wěn)健性，對(duì)每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)使用4 x 4共16個(gè)種子點(diǎn)來描述，這樣對(duì)于一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)就可以產(chǎn)生128個(gè)數(shù)據(jù)，最終形成128維的SIFT特征向量。
利用尺度不變特征變換算法提取的SIFT特征向量具有如下特性
a) SIFT特征是圖像的局部特征，其對(duì)旋轉(zhuǎn)、尺度縮放、亮度變化保持不變性，對(duì)視角變化、仿射變換、噪聲也保持一定程度的穩(wěn)定；
b) 獨(dú)特性(Distinctiveness)好，信息量豐富，適用于在海量特征數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的匹配等。
可利用其他的方法獲得，利用Harris角點(diǎn)提取法等。
步驟13、利用所述攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)及匹配特征參數(shù)，對(duì)所述待標(biāo)定圖像進(jìn)行標(biāo)定，獲取攝像機(jī)新的標(biāo)定參數(shù)。
通過上述步驟可以看出，與現(xiàn)有技術(shù)中的傳統(tǒng)標(biāo)定法相比，由于本發(fā)明實(shí)施例計(jì)算出了包含標(biāo)定參照物的初始圖像以及不包含標(biāo)定參照物的待標(biāo)定圖像之間的匹配特征參數(shù)，因此，當(dāng)攝像機(jī)的參數(shù)發(fā)生變化時(shí)，能夠準(zhǔn)確的獲得攝像機(jī)的新的標(biāo)定參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)攝像機(jī)的在線標(biāo)定。而相4交于現(xiàn)有技術(shù)中的自標(biāo)定法而言，在進(jìn)行攝像機(jī)的初始標(biāo)定時(shí)，利用的是包含標(biāo)定參照物的初始圖像先進(jìn)行攝像機(jī)的初始標(biāo)定，并以獲得的攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)作為進(jìn)行對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行新的標(biāo)定的基礎(chǔ)，因此，本發(fā)明實(shí)施例提高了攝像機(jī)標(biāo)定的精確度。實(shí)施例二
下面結(jié)合實(shí)施例二詳細(xì)描述一下，本發(fā)明實(shí)施例所述的if像機(jī)的標(biāo)定方法的實(shí)現(xiàn)過程。在實(shí)施例二中，以選取兩組包含有標(biāo)定參照物初始圖像為例進(jìn)行
描述。如圖2所示，實(shí)施例二所述的方法包括如下步驟步驟21、獲取進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像。
在標(biāo)定開始時(shí)，利用攝像機(jī)拍攝兩組包含有標(biāo)定參照物的初始圖像，這兩組圖像分別用來提供非共面的特征點(diǎn)。在此，為方便描述，分別將該兩組初始圖像稱為第一組圖像和第二組圖像。在拍攝第二組圖像時(shí)，可使攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)相對(duì)第一組圖像稍微有所變化，以保證兩組圖像中有一定的相同的內(nèi)容，并可保證攝像機(jī)標(biāo)定的客觀性和準(zhǔn)確性。
步驟22、在獲得了初始圖像后，利用角點(diǎn)提取法提取所述初始圖像的特征點(diǎn)。所述的角點(diǎn)提取法包括Harris提取法，SIFT提取法等。但由于Harris角點(diǎn)提取法操作簡(jiǎn)便，在此利用其進(jìn)行特征點(diǎn)提取時(shí)能夠保證攝像機(jī)標(biāo)定的效率。其中Harris角點(diǎn)提取法的原理與現(xiàn)有技術(shù)中的相同，在此不再贅述。
步驟23、在提取出特征點(diǎn)后，將這些角點(diǎn)分別在兩組圖像中的像素坐標(biāo)G,，々)記錄下來，并獲取這些角點(diǎn)對(duì)應(yīng)的世界坐標(biāo)(&,:^,;)。
步驟24、根據(jù)傳統(tǒng)的兩步法(RAC標(biāo)定法)，獲取每組圖像所對(duì)應(yīng)的攝像機(jī)參數(shù)，包括攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)。其中，傳統(tǒng)的兩步法的計(jì)算原理與現(xiàn)有技術(shù)中的相同，在此做簡(jiǎn)單描述。說明書第8/15頁
計(jì)算攝像機(jī)參數(shù)的具體過程如下首先根據(jù)所述特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)以及所述世界坐標(biāo)，利用最小二乘法求解超定線性方程，計(jì)算攝像機(jī)的外部參數(shù)，然后根據(jù)所述特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)以及所述世界坐標(biāo)，計(jì)算攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)，分別用以下參數(shù)表示
(/1 、 (c),c;)、《、s、《、^、 。'3 、 4、 /-2'2 、 4、《、《2、 。'3 、 "、 g 、"),(/2、 (c,cj)、《、《、^、《、g、《、《、《、《、《、《、r/、"、r/)。其中上標(biāo)l、 2分別表示第一圖像組和第二組圖像中的相應(yīng)參數(shù)。其中f
是內(nèi)參焦距(mm)， ( C,,Cy )分別是光心的象素坐標(biāo)(pix)， ^是攝像機(jī)鏡頭徑向畸變的一階系數(shù)，S,是非確定性標(biāo)度尺寸因子。外部參數(shù)r、 t分別是三維空間
世界坐標(biāo)系與攝像機(jī)坐標(biāo)系之間的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量。其中，7;, 7;, 7;是從
世界坐標(biāo)系到攝像機(jī)坐標(biāo)系變換的沿三個(gè)坐標(biāo)軸的平移量(旋轉(zhuǎn)之后)。其中r,t可以表示成如公示(1)的形式
(1)
如果攝像機(jī)坐標(biāo)系在三維空間世界坐標(biāo)系下的方向繞X軸逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)角度"，繞Y軸逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)角度/ ，繞Z軸逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)角度p則旋轉(zhuǎn)矩陣為"v^，其中，G， V ^可表示成如公示(2), (3), (4)的形式；
<formula>formula see original document page 13</formula><formula>formula see original document page 14</formula>
(4)
步驟25、在對(duì)兩組初始圖像進(jìn)行完攝像機(jī)的初始標(biāo)定后，移開標(biāo)定參照物，相對(duì)于上述的第二組圖^f象，獲取待標(biāo)定的圖像。
步驟26、利用尺度不變特征變換提取法提取所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像和待標(biāo)定圖像的特征點(diǎn)，以便保證提取的特征點(diǎn)對(duì)圖像旋轉(zhuǎn)、尺度縮放、平移甚至亮度變化保持不變性，對(duì)視角變化、仿射變換、噪聲也保持一定程度的穩(wěn)定性，且不需要假設(shè)場(chǎng)景中存在角點(diǎn)、直線、圓等固定的幾何特征，從而對(duì)拍攝場(chǎng)景沒有限制或要求。其中所述特征點(diǎn)的提取法與實(shí)施例一中所述的相同。當(dāng)然，在此步驟中也可利用Harris角點(diǎn)提取法等進(jìn)行特征點(diǎn)的提取。
步驟27、將所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像與待標(biāo)定圖像進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，獲取匹配4#4正點(diǎn)。
匹配特征點(diǎn)的提取是基于SIFT特征的提取方法，具體過程是在第一組圖像或第二組圖像分別選取一幅圖像，從待標(biāo)定的圖像中選取一幅圖像，在所述選取的兩幅圖像之間進(jìn)行SIFT特征點(diǎn)匹配，采用兩幅圖像中特征點(diǎn)的特征向量的歐式距離作為兩幅圖像中SI FT特征點(diǎn)的相似性判定度量。
首先，利用尺度不變特征變換提取法，為所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像中的各個(gè)特征點(diǎn)，在所述待標(biāo)定圖像的各特征點(diǎn)中，分別選取與所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像中的相應(yīng)特征點(diǎn)間的歐式距離最近的特征點(diǎn)和次近的特征點(diǎn)。若所述最近的特征點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的歐式距離與所述次近的特征點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的歐式距離之間的比例閾值小于預(yù)設(shè)值，則所述最近的特征點(diǎn)為所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像中相應(yīng)特征點(diǎn)的匹配特征點(diǎn)。
例如若假設(shè)已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像中的特征點(diǎn)分別為P1，P2，P3......
14Pn,在待標(biāo)定的圖像中的特征點(diǎn)分別為Q1,Q2，Q4……Qm。以Pl點(diǎn)為例，首先在
待標(biāo)定圖像的特征點(diǎn)中選取與Pl點(diǎn)的歐式距離最近的特征點(diǎn)和次近的特征點(diǎn)， 假設(shè)為分別Q2點(diǎn)和Q3點(diǎn)，那么若Pl點(diǎn)與Q2點(diǎn)之間的歐式距離與Pl點(diǎn)與Q3 點(diǎn)之間的歐式距離之間的比例閾值小于預(yù)設(shè)值，則可確定Q2點(diǎn)為Pl點(diǎn)的匹配 特征點(diǎn)。對(duì)所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像中的其他特征點(diǎn)，確定其匹配特征 點(diǎn)的過程相同。
該預(yù)設(shè)值可以設(shè)為0.6，當(dāng)然，還可根據(jù)需要設(shè)置為其他的數(shù)值。預(yù)設(shè)值設(shè) 置的越小，則兩幅圖像中匹配特征點(diǎn)的個(gè)數(shù)就越少，但是攝像機(jī)標(biāo)定的穩(wěn)定性 就越高。
步驟28、分別獲取所述匹配特征點(diǎn)在所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的包含有標(biāo)定參 照物的初始圖像中的像素坐標(biāo)以及在待標(biāo)定圖像中的^象素坐標(biāo)。
在具體的查找匹配特征點(diǎn)的過程中，為了保證特征點(diǎn)匹配的正確性，可從 第一組圖像、第二組圖像以及待標(biāo)定圖像中各選取一幅圖像，可采用"兩兩匹 配"的方式，以確定在三幅圖像中對(duì)應(yīng)同一匹配特征點(diǎn)的像素坐標(biāo)。
首先利用由所述第一組圖像中選取的圖像，由第二組圖像中選取的圖像， 選取這兩幅圖像中的對(duì)應(yīng)某三維空間特征點(diǎn)A的匹配特征向量^、 F2。然后，將 第 一輪匹配的特征向量^與由待標(biāo)定圖像中所選取的圖像進(jìn)行匹配。
若能在由待標(biāo)定圖像中所選取的圖像中找到匹配的特征向量^,則再以^為 基礎(chǔ)，在由第二組圖像中選取的圖像中尋找匹配的特征向量；若找到的特征向 量正好是K,則表明該特征點(diǎn)A是三幅圖像共有的匹配特征點(diǎn)，特征向量分別 為^、 F2、 r3。然后將從SIFT特征向量Fj、 r2、 ^中抽取出的特征點(diǎn)的象素坐
標(biāo)記錄下來，分別為(4,力)、(4,《)、(4,《)。這種三幅圖像之間循環(huán)的兩 兩匹配方法能最大可能保證特征點(diǎn)匹配準(zhǔn)確性。根據(jù)所述匹配特征點(diǎn)的像素坐標(biāo)以及攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)，按照公式(5 ) (10)所示的計(jì)算所述匹配特征點(diǎn)在理想坐標(biāo)系下的理想圖像坐標(biāo)(x^凡)。
& c》
x =&(1 + V2)
義=義
TV
々
m ")
vx/"/ (10)
其中(A,&)是匹配特征點(diǎn)的像素坐標(biāo)，《,力分別是x方向(掃描線方向) 和y方向相鄰CCD感光單元中心之間的距離(mm); A^是X方向感光單元的數(shù) 目(由攝像機(jī)廠家提供)，A^是計(jì)算機(jī)每行采樣的象素?cái)?shù)目，即圖像的X方向 尺寸(pix個(gè)數(shù))。
步驟29、計(jì)算所述匹配特征點(diǎn)的世界坐標(biāo)(Xw,uJ。
在此步驟中，首先利用所述攝像機(jī)初始標(biāo)定的才聶像才幾參凄史，以及所述匹配 特征點(diǎn)的像素坐標(biāo)，形成超定線性方程組(11);
上-l
-1-1
1J
>1
(AA +(/'《2 +(/v2'3 — = 乂t;1—/r/
(A〗-Ow+(A22 - Ow+(A23 - = xu2rz2—/2rx2 (1"
通過最小二乘法求解所述超定線性方程組，計(jì)算出所述匹配特征點(diǎn)的世界
坐標(biāo)(Xu丄
步驟30、利用上述步驟21-29求出匹配特征點(diǎn)的像素坐標(biāo)，以及所述匹配 特征點(diǎn)的世界坐標(biāo)后，即可再次利用傳統(tǒng)的兩步法求解出待標(biāo)定圖像的攝像機(jī)參數(shù)。其中傳統(tǒng)兩步法的計(jì)算原理與步驟24中描述的相同。
此后若攝像機(jī)參數(shù)再次發(fā)生改變，需要對(duì)其他待標(biāo)定圖像進(jìn)行標(biāo)定時(shí)，即 可執(zhí)行上述的步驟25 -步驟30即可。
利用實(shí)施利一和實(shí)施例二的攝像機(jī)的標(biāo)定方法，可先對(duì)包含有標(biāo)定參照物 初始圖像進(jìn)行初始標(biāo)定，并獲取攝像機(jī)的初始標(biāo)定參^L當(dāng)攝像機(jī)的參數(shù)發(fā)生 變化時(shí)，可獲得初始圖像與待標(biāo)定圖像之間的匹配特征參數(shù)。繼而通過已經(jīng)獲 得的攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)以及匹配特征參數(shù)，計(jì)算出待標(biāo)定圖像的攝像機(jī)參 數(shù)。與現(xiàn)有技術(shù)中的傳統(tǒng)標(biāo)定法相比，由于本發(fā)明實(shí)施例計(jì)算出了包含標(biāo)定參 照物的初始圖像以及不包含標(biāo)定參照物的待標(biāo)定圖像之間的匹配特征參數(shù)，因 此，當(dāng)攝像機(jī)的參數(shù)發(fā)生變化時(shí)，能夠準(zhǔn)確的獲得攝像機(jī)的新的標(biāo)定參數(shù)，實(shí) 現(xiàn)對(duì)攝像機(jī)的在線標(biāo)定。而相較于現(xiàn)有技術(shù)中的自標(biāo)定法而言，在進(jìn)行攝像機(jī) 的初始標(biāo)定時(shí)，利用的是包含標(biāo)定參照物的初始圖像先進(jìn)行攝像機(jī)的初始標(biāo)定， 并以獲得的攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)作為進(jìn)行對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行新的標(biāo)定的基礎(chǔ)，因 此，本發(fā)明實(shí)施例提高了攝像機(jī)標(biāo)定的精確度。
是可以通過計(jì)算機(jī)程序來指令相關(guān)的硬件來完成，所述的程序可存儲(chǔ)于一計(jì)算 機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時(shí)，可包括如上述各方法的實(shí)施例的流程。 其中，所述的存儲(chǔ)介質(zhì)可為^茲碟、光盤、只讀存儲(chǔ)記憶體(Read-0nly Memory, ROM)或卩逸才幾存4諸i己十乙體(Random Access Memory, RAM)等。 實(shí)施例三
與本發(fā)明實(shí)施例攝像機(jī)的標(biāo)定方法相對(duì)應(yīng)，本發(fā)明實(shí)施例三還提供了 一種 攝像機(jī)的標(biāo)定裝置。
如圖3所示，本發(fā)明實(shí)施例三所述的攝像機(jī)的標(biāo)定裝置，包括初始標(biāo)定參數(shù)獲取單元42，匹配特征參數(shù)獲取單元43,以及重標(biāo)定參數(shù)獲取單元44。
其中，初始標(biāo)定參數(shù)獲取單元42,用于利用獲取的包含有標(biāo)定參照物的初 始圖像，對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行初始標(biāo)定，獲取攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)；匹配特征參數(shù) 獲取單元43，用于獲取所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像與待標(biāo)定圖像的匹配特 征參數(shù)；重標(biāo)定參數(shù)獲取單元44，用于利用由所述初始標(biāo)定參數(shù)獲取單元42獲
參數(shù)，對(duì)所述待標(biāo)定圖像進(jìn)行標(biāo)定，獲取攝像機(jī)新的標(biāo)定參數(shù)。
為進(jìn)一步提高攝像機(jī)標(biāo)定的效率，如圖4所示，所述裝置還包括圖像獲 取單元41，用于獲取包含有標(biāo)定參照物的初始圖像，以及用于當(dāng)攝像機(jī)參數(shù)發(fā) 生變化時(shí)，獲取不包含所述標(biāo)定參照物的待標(biāo)定圖像。
其中，如圖5所示，所述匹配特征參數(shù)獲取單元43包括特征點(diǎn)提取模塊 431，用于提取所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像和待標(biāo)定圖像的特征點(diǎn)；匹配特 征點(diǎn)提取模塊432，用于將由所述特征點(diǎn)提取模塊431提取的所述已進(jìn)行初始標(biāo) 定的初始圖像的特征點(diǎn)與待標(biāo)定圖像中的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，獲取匹配特征點(diǎn)； 坐標(biāo)獲取模塊433,用于根據(jù)所述匹配特征點(diǎn)在已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像中的 像素坐標(biāo)、所述匹配特征點(diǎn)在所述待標(biāo)定圖像中的像素坐標(biāo)以及所述攝像機(jī)的 初始標(biāo)定參數(shù)，計(jì)算所述匹配特征點(diǎn)的世界坐標(biāo)。所述特征點(diǎn)提取模塊431在 進(jìn)行特征點(diǎn)提取的過程中，可以采用Harris角點(diǎn)提取法，SIFT提取法等。
為了提高攝像機(jī)標(biāo)定的準(zhǔn)確性，所述匹配特征點(diǎn)提取模塊432可包括特 征點(diǎn)選取子模塊4321,用于利用尺度不變特征變換提取法，為所述已進(jìn)行初始 標(biāo)定的初始圖像中的各個(gè)特征點(diǎn)，在所述待標(biāo)定圖像的各特征點(diǎn)中，分別選取 與所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像中的相應(yīng)特征點(diǎn)間的歐式距離最近的特征點(diǎn) 和次近的特征點(diǎn)；匹配特征點(diǎn)確定子^^塊4322，用于在所述最近的特征點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的歐式距離與所述次近的特征點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的歐式距離之間的比例閾值小于預(yù)設(shè) 值時(shí)，確定所述最近的特征點(diǎn)為所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像中相應(yīng)特征點(diǎn)
的匹配特征點(diǎn)。其中所述的預(yù)設(shè)值可以為0. 6,或其他任意的數(shù)值。當(dāng)該預(yù)設(shè)值 的值越小時(shí)，匹配特征點(diǎn)的個(gè)數(shù)越小，但是攝像機(jī)標(biāo)定越穩(wěn)定。
其中所述坐標(biāo)獲取模塊433包括圖像坐標(biāo)獲取子模塊4331,用于分別獲 取由所述匹配特征點(diǎn)提取模塊431獲取的匹配特征點(diǎn)，在所述已進(jìn)行初始標(biāo)定 的初始圖像中的像素坐標(biāo)及待標(biāo)定圖像中的像素坐標(biāo)；世界坐標(biāo)獲取子模塊 4332，用于利用所述攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)，以及所述匹配特征點(diǎn)在已進(jìn)行初 始標(biāo)定的初始圖像中的像素坐標(biāo)，形成超定線性方程組，并根據(jù)所述超定線性 方程組，計(jì)算出所述匹配特征點(diǎn)的世界坐標(biāo)。
此時(shí)，所述重標(biāo)定參數(shù)獲取單元44,用于根據(jù)所述世界坐標(biāo)獲取子模塊4332 計(jì)算得到的匹配特征點(diǎn)的世界坐標(biāo)，以及由所述圖像坐標(biāo)獲取子模塊4331獲得 的所述匹配特征點(diǎn)在所述待標(biāo)定圖像中的像素坐標(biāo)，計(jì)算攝像機(jī)新的標(biāo)定參數(shù)。
本發(fā)明實(shí)施例三所述的設(shè)攝像機(jī)的標(biāo)定裝置的工作原理，與實(shí)施例一和實(shí) 施例二所描述的實(shí)現(xiàn)過程相同，在此不再贅述。
綜上所述，本發(fā)明實(shí)施例攝像機(jī)的標(biāo)定方法及裝置，可先對(duì)包含有標(biāo)定參 照物初始圖像進(jìn)行初始標(biāo)定，并獲取攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)。當(dāng)攝像機(jī)的參數(shù) 發(fā)生變化時(shí)，可獲得初始圖像與待標(biāo)定圖像之間的匹配特征參數(shù)。繼而通過已 經(jīng)獲得的攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)以及匹配特征參數(shù)，計(jì)算出待標(biāo)定圖像的攝像 機(jī)參數(shù)。與現(xiàn)有技術(shù)中的傳統(tǒng)標(biāo)定法相比，由于本發(fā)明實(shí)施例計(jì)算出了包含標(biāo) 定參照物的初始圖像以及不包含標(biāo)定參照物的待標(biāo)定圖像之間的匹配特征參 數(shù)，因此，當(dāng)攝像機(jī)的參數(shù)發(fā)生變化時(shí)，能夠準(zhǔn)確的獲得攝像機(jī)的新的標(biāo)定參 數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)攝像機(jī)的在線標(biāo)定。而相較于現(xiàn)有技術(shù)中的自標(biāo)定法而言，在進(jìn)行攝像機(jī)的初始標(biāo)定時(shí)，利用的是包含標(biāo)定參照物的初始圖像先進(jìn)行攝像機(jī)的初 始標(biāo)定，并以獲得的攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)作為進(jìn)行對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行新的標(biāo)定的 基礎(chǔ)，因此，本發(fā)明實(shí)施例提高了攝像機(jī)標(biāo)定的精確度。
以上所述，僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式
，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于 此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到 變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng) 所述以權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。
權(quán)利要求
1、一種攝像機(jī)的標(biāo)定方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟利用包含有標(biāo)定參照物的初始圖像，對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行初始標(biāo)定，獲取攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)；獲取所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像與待標(biāo)定圖像的匹配特征參數(shù)，其中所述待標(biāo)定圖像是在攝像機(jī)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)獲取的，且所述待標(biāo)定圖像不包括所述標(biāo)定參照物；利用所述攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)及所述匹配特征參數(shù)，對(duì)所述待標(biāo)定圖像進(jìn)行標(biāo)定，獲取攝像機(jī)新的標(biāo)定參數(shù)。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的攝像機(jī)的標(biāo)定方法，其特征在于，獲取所述已進(jìn) 行初始標(biāo)定的初始圖像與待標(biāo)定圖像的匹配特征參數(shù)的步驟包括提取所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像和待標(biāo)定圖像的特征點(diǎn)； 將所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像與待標(biāo)定圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，獲取 匹配4爭(zhēng);f正點(diǎn)；分別獲取所述匹配特征點(diǎn)在所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像中的像素坐標(biāo) 及待標(biāo)定圖像中的像素坐標(biāo)；根據(jù)所述匹配特征點(diǎn)在已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像中的像素坐標(biāo)、所述匹 配特征點(diǎn)在所述待標(biāo)定圖像中的像素坐標(biāo)以及所述攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)，計(jì) 算所述匹配特征點(diǎn)的世界坐標(biāo)。
3、 根據(jù)權(quán)利要求2所述的攝像機(jī)的標(biāo)定方法，其特征在于，當(dāng)利用尺度不 變特征變換提取法時(shí)，將所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像與待標(biāo)定圖像的特征 點(diǎn)進(jìn)行匹配，獲取匹配特征點(diǎn)的步驟包括為所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像中的各個(gè)特征點(diǎn)，在所述待標(biāo)定圖像的 各特征點(diǎn)中，分別選取與所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像中的相應(yīng)特征點(diǎn)間的歐式距離最近的特征點(diǎn)和次近的特征點(diǎn)；若所述最近的特征點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的歐式距離與所述次近的特征點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的歐式 距離之間的比例閾值小于預(yù)設(shè)值，則所述最近的特征點(diǎn)為所述已進(jìn)行初始標(biāo)定 的初始圖像中相應(yīng)特征點(diǎn)的匹配特征點(diǎn)。
4、 根據(jù)權(quán)利要求2所述的攝像機(jī)的標(biāo)定方法，其特征在于，根據(jù)所述匹配 特征點(diǎn)在已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像中的像素坐標(biāo)、所述匹配特征點(diǎn)在所述待 標(biāo)定圖像中的像素坐標(biāo)以及所述攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)，計(jì)算所述匹配特征點(diǎn) 的世界坐標(biāo)的步驟具體為利用所述掘/f象4幾的初始標(biāo)定參數(shù)，以及所述匹配特征點(diǎn)在已進(jìn)行初始標(biāo)定 的初始圖^(象中的^f象素坐標(biāo)，形成超定線性方程組；根據(jù)所述超定線性方程組，計(jì)算出所述匹配特征點(diǎn)的世界坐標(biāo)。
5、 根據(jù)權(quán)利要求4所述的攝像機(jī)的標(biāo)定方法，其特征在于，利用所述初始 標(biāo)定參數(shù)及匹配特征參數(shù)，對(duì)所述待標(biāo)定圖像進(jìn)行標(biāo)定，獲取攝像機(jī)新的標(biāo)定 參數(shù)的步驟具體為根據(jù)所述匹配特征點(diǎn)的世界坐標(biāo)，以及所述匹配特征點(diǎn)在所述待標(biāo)定圖像 中的像素坐標(biāo)，計(jì)算攝像機(jī)新的標(biāo)定參數(shù)。
6、 一種攝像機(jī)的標(biāo)定裝置，其特征在于，所述裝置包括 初始標(biāo)定參數(shù)獲取單元，用于利用包含有標(biāo)定參照物的初始圖像，對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行初始標(biāo)定，獲取攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)；匹配特征參數(shù)獲取單元，用于獲取所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像與待標(biāo) 定圖像的匹配特征參數(shù)，其中所述待標(biāo)定圖像是在攝像機(jī)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)獲取 的，且所述待標(biāo)定圖像不包括所述標(biāo)定參照物；重標(biāo)定參數(shù)獲取單元，用于利用由所述初始標(biāo)定參數(shù)獲取單元獲取的攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)及由所述匹配特征參數(shù)獲取單元獲取的匹配特征參數(shù)，對(duì)所 述待標(biāo)定圖像進(jìn)行標(biāo)定，獲取攝像機(jī)新的標(biāo)定參數(shù)。
7、 根據(jù)權(quán)利要求6所述的攝像機(jī)的標(biāo)定裝置，其特征在于，所述裝置還包括圖像獲取單元，用于獲取包含有標(biāo)定參照物的初始圖像，以及用于當(dāng)攝像 機(jī)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)，獲取不包含所述標(biāo)定參照物的待標(biāo)定圖像。
8、 根據(jù)權(quán)利要求6或7所述的攝像機(jī)的標(biāo)定裝置，其特征在于，所述匹配 特征參數(shù)獲取單元包括特征點(diǎn)提取模塊，用于分別提取所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像的特征點(diǎn) 和所述待標(biāo)定圖像的特征點(diǎn)；匹配特征點(diǎn)提取模塊，用于將由所述特征點(diǎn)提取模塊提取的所述已進(jìn)行初 始標(biāo)定的初始圖像的特征點(diǎn)與所述待標(biāo)定圖像中的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，獲取匹配 特征點(diǎn)；坐標(biāo)獲取模塊，用于根據(jù)所述匹配特征點(diǎn)在已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像中 的像素坐標(biāo)、所述匹配特征點(diǎn)在所述待標(biāo)定圖像中的像素坐標(biāo)以及所述攝像機(jī) 的初始標(biāo)定參數(shù)，計(jì)算所述匹配特征點(diǎn)的世界坐標(biāo)。
9、 根據(jù)權(quán)利要求8所述的攝像機(jī)的標(biāo)定裝置，其特征在于，所述匹配特征 點(diǎn)提取模塊包括特征點(diǎn)選取子模塊，用于利用尺度不變特征變換提取法，為所述已進(jìn)行初 始標(biāo)定的初始圖像中的各個(gè)特征點(diǎn)，在所述待標(biāo)定圖像的各特征點(diǎn)中，分別選 取與所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像中的相應(yīng)特征點(diǎn)間的歐式距離最近的特征 點(diǎn)和次近的特^E點(diǎn)；匹配特征點(diǎn)確定子模塊，用于在所述最近的特征點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的歐式距離與所述次近的特征點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的歐式距離之間的比例閾值小于預(yù)設(shè)值時(shí)，確定所述最 近的特征點(diǎn)為所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像中相應(yīng)特征點(diǎn)的匹配特征點(diǎn)。
10、 根據(jù)權(quán)利要求9所述的攝像機(jī)的標(biāo)定裝置，其特征在于，所述坐標(biāo)獲 取模塊包括圖像坐標(biāo)獲取子模塊，用于分別獲取由所述匹配特征點(diǎn)提取模塊獲取的匹 配特征點(diǎn)，在所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像中的像素坐標(biāo)及待標(biāo)定圖像中的 像素坐標(biāo)；世界坐標(biāo)獲取子模塊，用于利用所述攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)以及所述匹配 特征點(diǎn)在已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像中的像素坐標(biāo)，形成超定線性方程組，并 根據(jù)所述超定線性方程組，獲取所述匹配特征點(diǎn)的世界坐標(biāo)。
11、 根據(jù)權(quán)利要求IO所述的攝像機(jī)的標(biāo)定裝置，其特征在于， 所述重標(biāo)定參數(shù)獲取單元，用于根據(jù)所述匹配特征點(diǎn)的世界坐標(biāo)，以及所述匹配特征點(diǎn)在所述待標(biāo)定圖像中的像素坐標(biāo)，計(jì)算攝像機(jī)新的標(biāo)定參數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明實(shí)施例提供一種攝像機(jī)的標(biāo)定方法及裝置，為實(shí)現(xiàn)攝像機(jī)的在線標(biāo)定，并提高攝像機(jī)標(biāo)定的精確度而發(fā)明。其中，所述方法包括利用包含有標(biāo)定參照物的初始圖像，對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行初始標(biāo)定，獲取攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)；獲取所述已進(jìn)行初始標(biāo)定的初始圖像與待標(biāo)定圖像的匹配特征參數(shù)，其中所述待標(biāo)定圖像是在攝像機(jī)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)獲取的，且所述待標(biāo)定圖像不包括所述標(biāo)定參照物；利用所述攝像機(jī)的初始標(biāo)定參數(shù)及匹配特征參數(shù)，對(duì)所述待標(biāo)定圖像進(jìn)行標(biāo)定，獲取攝像機(jī)新的標(biāo)定參數(shù)。本發(fā)明實(shí)施例主要應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域。
文檔編號(hào)G06T7/00GK101661617SQ20081013092
公開日2010年3月3日 申請(qǐng)日期2008年8月30日 優(yōu)先權(quán)日2008年8月30日
發(fā)明者源 劉, 李燦林, 馬利莊 申請(qǐng)人:深圳華為通信技術(shù)有限公司