CN102592285B - 一种无人水面艇的视觉系统在线标定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种无人水面艇的视觉系统在线标定方法，其将采集的图像分为视觉重建区和系统标定区；在无人艇上适当位置设置小标定物，同时在视觉系统观测范围内的另一船艇上设置相应的大标定物，分别利用大小标定物的图像对系统进行离线标定，得出两组标定参数；经过多次离线标定，建立两组标定参数之间的变换关系；视觉系统实际运行时，利用视觉重建区内图像进行视觉计算，同时，利用小标定物图像对系统进行标定，得出一组标定结果；根据离线标定时建立的两组标定参数间变换关系，对标定结果进行修正，得出对应于大标定物的等效标定结果，并以此更新视觉系统的标定参数，完成在线标定。本发明大大降低工作量；能够对摄像机的内外参数进行在线标定。

Description

一种无人水面艇的视觉系统在线标定方法
技术领域
本发明涉及一种无人水面艇视觉系统技术，具体涉及无人水面艇视觉系统的在线标定方法，适用于安装在无人艇上的视觉导航或监控系统中所用摄像机内外参数的在线标定，也可用于无人车和无人机视觉系统。
背景技术
视觉导航在地面无人车和空中无人机中已有成功的应用，近年来人们试图将该技术应用于水面无人艇的导航，但陆上标定好的视觉系统经无人艇的运输、吊装、布放或风浪引起的颠簸，标定参数会发生变化；视觉系统受水面反光的影响，实际工作环境与陆上标定环境不同，标定参数也存在偏差；因此，人们希望能够对视觉系统进行在线标定。
针对视觉系统的在线标定问题，Fitzgibbon等人提出一种基于相同型号摄像机内参数先验概率分布的在线标定方法(Online camera calibration，UnitedStates Patent，US7671891B2，2010)，但这种方法需要对相同型号的较多摄像机进行标定，求得内参数的先验概率分布，这难以做到准确；特别是对于需要变焦的视觉系统，求先验概率分布的工作量很大，不便于实现。
因此，本领域希望有更简捷实用的视觉系统在线标定方法。
发明内容
本发明针对现有视觉系统的在线标定方法所存在的工作量大以及准确度不高等问题，而提供一种无人水面艇的视觉系统在线标定方法。该方法不需通过统计方法求取摄像机内参数的先验概率分布，当视觉系统在实际条件下工作时，能够对摄像机的内外参数进行在线标定。
为了达到上述目的，本发明采用如下的技术方案：
一种无人水面艇的视觉系统在线标定方法，该方法的步骤如下：
(1)将视觉系统采集的图像分为视觉重建区和系统标定区，所述视觉重建区内的图像用于视觉计算，所述系统标定区内的图像用于在线标定；
(2)在无人水面艇上相应位置固设有至少一个小标定物，使得在视觉系统采集的图像上小标定物的图像位于并尽可能占满系统标定区；
(3)进行在线标定之前，首先在另一船艇上设置一个大标定物，使得当载有所述大标定物的船艇在视觉系统的观测范围内运动时，视觉系统所拍摄大标定物图像位于视觉重建区；接着分别利用大小标定物的图像对视觉系统进行离线标定，得出两组标定参数；再者经过多次离线标定，建立两组标定参数之间的变换关系；
(4)视觉系统实际运行时，利用视觉重建区内的图像进行视觉计算，同时，利用小标定物图像对系统进行标定，得出一组标定结果；根据离线标定时建立的所述两组标定参数间变换关系，对标定结果进行修正，得出对应于大标定物的等效标定结果，并以此更新视觉系统的标定参数，完成在线标定。
在本发明的优选实例中，所述步骤(1)采集的一帧图像下部中间一个小区域为系统标定区，其高度和宽度约分别为一帧图像的四分之一，无人艇上固定设置的小标定物成像在系统标定区内；一帧图像中除所述系统标定区外的部分为视觉重建区，无人艇周围的水面场景成像在视觉重建区内。
进一步的，所述步骤(3)中大标定物的结构为现有摄像机标定技术所采用的标定物结构，选择大标定物的尺寸，使得当载有所述大标定物的船艇在视觉系统的观测范围内运动时，位于视觉重建区内的大标定物图像上相邻两个特征点的距离不小于一个设定值，以便于特征点的提取。
根据上述技术方案得到的本发明通过大小两个标定物进行离线标定，根据离线标定时建立的两组标定参数间变换关系，对标定结果进行修正，得出对应于大标定物的等效标定结果，并以此更新视觉系统的标定参数，完成在线标定。这样避免通过统计方法求取摄像机内参数的先验概率分布，大大降低工作量；本发明当视觉系统在实际条件下工作时，能够对摄像机的内外参数进行在线标定，有效保证准确度。
附图说明
以下结合附图和具体实施方式来进一步说明本发明。
图1为本发明的原理图。
图2为本发明中视觉系统实际工作时采集的一帧图像的示意图。
图3为本发明一种实施方案中小标定物的结构示意图。
图4为本发明中视觉系统进行离线标定时采集的一帧图像的示意图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。
本发明为了避免现有视觉系统在线标定方法工作量大和准确度不高等问题，其所提供的方法是首先将视觉系统采集的图像分为视觉重建区和系统标定区；
无人水面艇上相应位置固设有至少一个小标定物，使得在视觉系统采集的图像上小标定物的图像位于并尽可能占满系统标定区；
进行在线标定之前，根据视觉系统的观测范围，制作适当尺寸的大标定物，并置于另一船艇上，使得当载有所述大标定物的船艇在视觉系统的观测范围内运动时，视觉系统所拍摄大标定物图像位于视觉重建区内；
分别利用大小标定物的图像对系统进行离线标定，得出两组标定参数；经过多次离线标定，建立两组标定参数之间的变换关系；
当视觉系统实际运行时，利用视觉重建区内图像进行视觉计算，同时，利用系统标定区内图像对系统进行标定，得出一组标定结果；根据离线标定时建立的所述两组标定参数间变换关系，对标定结果进行修正，得出对应于大标定物的等效标定结果，并以此更新视觉系统的标定参数，完成在线标定。
基于上述原理，本发明的具体实施过程如下：
1、参见图2，将视觉系统采集的图像100分为视觉重建区101和系统标定区102，视觉重建区101内的图像用于视觉计算，系统标定102区内的图像用于在线标定。
系统标定区102位于图像100下部的中间位置，其高度和宽度约分别为图像100的四分之一，无人艇上固定设置的小标定物成像在系统标定区102内；图像100中除所述系统标定区102外的部分为视觉重建区101，无人艇周围的水面场景成像在视觉重建区101内。
2、参见图1，制作一个或多个小标定物200，并固定安装在无人水面艇300上适当位置，从而使得视觉系统拍摄到的小标定物图像103位于每一帧图像下部的系统标定区102内，并尽可能占满系统标定区，如图2所示。
小标定物可选择现有摄像机400标定技术中便于特征点自动提取的结构，基于此要求，本发明采用表面为彩色方格的立方体结构，如图3所示，三个可见的表面分别为红白相间、绿白相间和蓝白相间的方格，以便于方格角点的提取。小标定物200固定安装在无人艇艇艏的甲板上，根据视觉系统的安装位置，确定小标定物200的尺寸，使小标定物的图像103全部位于系统标定区(如图2所示)，并且小标定物的图像上每个方格的两个相邻角点之间的距离不小于20个象素，以便于特征点的提取。
3、参见图4，根据视觉系统的观测范围，制作适当尺寸的大标定物501，并置于另一船艇500上，使得当载有所述大标定物的船艇在视觉系统的观测范围内运动时，视觉系统所拍摄大标定物图像位于视觉重建区101内；大标定物的结构可为现有摄像机标定技术所采用的标定物结构，基于此要求，本发明采用桔红色和白色相间的平面方格结构，确定大标定物的尺寸，使得当载有所述大标定物的船艇在视觉系统的观测范围内运动时，位于视觉重建区内的大标定物图像上相邻两个特征点的距离不小于20个象素，以便于特征点的提取。
4、利用大标定物的图像对视觉系统进行离线标定，可采用现有摄像机标定的常用方法，例如基于平面标定物的摄像机标定方法(Z.Zhang，A FlexibleNew Technique for Camera Calibration，IEEE Trans.Pattern Analysis and MachineIntelligence，22(11)：1330-1334，2000.)，得出的标定结果用向量U表示。利用小标定物的图像对系统进行离线标定，可采用基于立体标定物的摄像机标定方法(R.Y.Tsai，A Versatile Camera Calibration Technique for High-Accuracy 3DMachine Vision Metrology Using Off-the-Shelf TV Cameras and Lenses，IEEE J.Robotics and Automation，1987，3(4)，323-344)，得出的标定结果用向量V表示。通过多次离线标定实验，得出的标定结果为Ui和Vi，i＝1，2，...，n，建立大小标定物所得出两组标定参数之间的变换关系U＝f(V)，作为后续通过小标定物对系统进行在线标定时所得结果的校正依据。
5、视觉系统实际运行时，利用视觉重建区内的图像进行视觉计算，同时，利用系统标定区内的图像对系统进行标定，可采用R.Y.Tsai的方法。为提高标定结果的准确性，利用前后几次标定的结果对标定参数进行滤波，例如采用中值滤波，以滤波后的结果作为新的标定参数，记为Vt。
6、利用离线标定时所建立对应于大小标定物所得标定参数之间的变换关系U＝f(V)，对步骤5所得新的标定参数Vt进行修正，得到视觉系统新的标定参数Ut，并用Ut代替视觉系统的原有标定参数，供下次视觉计算应用，完成视觉系统的在线标定。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (1)

1.一种无人水面艇的视觉系统在线标定方法，其特征在于，所述标定方法包括如下步骤：
（1）将视觉系统采集的图像分为视觉重建区和系统标定区，所述视觉重建区内的图像用于视觉计算，所述系统标定区内的图像用于在线标定；
其中，采集的一帧图像下部中间一个小区域为系统标定区，其高度和宽度约为一帧图像的四分之一，无人艇上固定设置的小标定物成像在系统标定区内；一帧图像中除所述系统标定区外的部分为视觉重建区，无人艇周围的水面场景成像在视觉重建区内；
（2）在无人水面艇上相应位置固设有至少一个小标定物，使得在视觉系统采集的图像上小标定物的图像位于并尽可能占满系统标定区；
所述小标定物可选择现有摄像机标定技术中便于特征点自动提取的结构，小标定物固定安装在无人艇艇艏的甲板上，根据视觉系统的安装位置，确定小标定物的尺寸，使小标定物的图像全部位于系统标定区，并且小标定物的图像上每个方格的两个相邻角点之间的距离不小于20个象素，以便于特征点的提取；
（3）进行在线标定之前，首先在另一船艇上设置一个大标定物，使得当载有所述大标定物的船艇在视觉系统的观测范围内运动时，视觉系统所拍摄大标定物图像位于视觉重建区；接着分别利用大小标定物的图像对系统进行离线标定，得出两组标定参数；再者经过多次离线标定，建立两组标定参数之间的变换关系；
其中，大标定物的结构为现有摄像机标定技术所采用的标定物结构，选择大标定物的尺寸，使得当载有所述大标定物的船艇在视觉系统的观测范围内运动时，视觉重建区内的大标定物图像上相邻两个特征点的距离不小于一个设定值，以便于特征点的提取；
（4）视觉系统实际运行时，利用视觉重建区内的图像进行视觉计算，同时，利用小标定物图像对系统进行标定，得出一组标定结果；根据离线标定时建立所述两组标定参数间变换关系，对标定结果进行修正，得出对应于大标定物的等效标定结果，并以此更新视觉系统的标定参数，完成在线标定。
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