CN104156962A - 一种基于梯形图案的相机与投影机空间位置关系的标定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于梯形图案的相机与投影机空间位置关系的标定方法，包括以下步骤：a)使用相机拍摄图像，用棋盘标定板标定相机；b)将三种相差120°相位的梯形投影图案投射到指定区域，建立起相机坐标与三维扫描仪上的投影机坐标之间的关系；c)利用相机坐标之间的关系，以及将标定相机时用的图像经过投影变换后，采用与相机标定相同的方法对三维扫描仪上的投影机进行标定，进而求出相机与投影机之间的空间相对位置关系。本发明采用基于梯形图案易于编程及分辨率高的优点来进行标定，标定精度和稳定性高，通过建立起相机与三维扫描仪上的投影机之间的相应坐标关系，能有效改善三维扫描仪的各方面性能。

Description

一种基于梯形图案的相机与投影机空间位置关系的标定方法

技术领域

本发明属于机器视觉技术和三维重建技术领域，具体涉及相机与投影机之间的标定方法。

背景技术

机器视觉是指用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。它是一项涉及人工智能、神经生物学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的综合技术。由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，机器视觉系统在三维重建，目标识别等领域得到了广泛的应用。

在三维重建方面研究最多的国家是日本，其次是美国和英国。发达国家起步较早，研究的也比较深入。1995年日本东京大学的Hoshino领导的小组用物体反射的M-array coded光源影像对物体表面进行三维重建取得进展。1993年美国芝加哥大学Goshtasby和Ardeshir应用合理的高斯曲线和平面，进行二维、三维图形的回复和设计的研究。目的是使用合理的高斯曲线和平面来表示复杂图形，并证明了这种方法不需要使用传统的网格方式，而是利用分散设置的控制点来恢复外形的新方法。

近年来三维重建技术成为我国医生研究领域的新热点，应用于医学体数据的绘制研究。利用三维重建技术，在CT、MRI或DSA影像指导下，经计算机精确计算和仿真校验后，最后运用新型高精度脑立体定向手术仪进行各种脑部手术，如脑血管疾病。脑血管造影、脑动脉瘤的诊断和治疗。目前，医学领域的三维重建及其变换应用研究处于国内领先地位，有些已经达到国际先进水平。

三维扫描仪(3D scanner)是一种科学仪器，用来侦测并分析现实世界中物体或环境的形状(几何构造)与外观数据(如颜色、表面反照率等性质)。搜集到的数据常被用来进行三维重建计算，在虚拟世界中创建实际物体的数字模型。这些模型具有相当广泛的用途，举凡工业设计、瑕疵检测、逆向工程、机器人导引、地貌测量、医学信息、生物信息、刑事鉴定、数字文物典藏、电影制片、游戏创作素材等等都可见其应用。

如何将建立相机与三维扫描仪上的投影机之间的相应坐标关系，是目前的研究难题。目前虽然也有一些设备或方法，但或者设备比较昂贵，或者方法比较繁琐，标定结果也不准确。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于梯形图案的相机与投影机空间位置关系的标定方法，其标定步骤简单，精度高。

一种基于梯形图案的相机与投影机空间位置关系的标定方法，包括以下步骤：

a)使用相机拍摄图像，用棋盘标定板标定相机；

b)将三种相差120°相位的梯形投影图案投射到指定区域，建立起相机坐标与三维扫描仪上的投影机坐标之间的关系；

c)利用相机坐标之间的关系，以及将标定相机时用的图像经过投影变换后，采用与相机标定相同的方法对三维扫描仪上的投影机进行标定，求出相机与投影机之间的空间相对位置关系。

优选地，步骤a)采用Harris算子检测棋盘标定板上的特征点。

优选地，在获得特征点之后，结合SVD算法以及Levenberg-Marquardts算法，对标定用的参数进行优化及对投影误差进行计算。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：本发明采用基于梯形图案易于编程及分辨率高的优点来进行标定，标定精度和稳定性高，通过建立起相机与三维扫描仪上的投影机之间的相应坐标关系，能有效改善三维扫描仪的各方面性能。

附图说明

图1(a)～(c)为相差120°相位的梯形投影图案；

图2(a)～(c)为三相位梯形投影图案代数示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1、图2，本检测方法采用基于梯形图案易于编程及分辨率高的优点来进行标定，其基本思想就是建立起相机与三维扫描仪的投影机之间的相应坐标关系。首先棋盘标定板标定单个相机；然后将相应的三种对应于不同相位的梯形投影图案投射到相应区域，建立起相应的相机坐标与投影机坐标之间的关系；最后利用这些相机坐标之间的关系，以及将标定相机时用的标定图像经过投影变换后，采用相同的方法对投影机进行标定，进而求出相机与投影机之间的空间相对位置关系。

本标定方法其包括下述步骤：

(1)标定相机

从二维图像获取空间三维信息，相机标定是必不可少的步骤。在计算机视觉中，图像上点的位置与空间物体表面上相应点的几何位置有关，该点的像素值反映了空间物体表面上的点的反射光亮度。三维空间点和二维投影图像点之间存在一种变换关系，而这种关系是由相机的成像几何模型来决定的，该成像模型的几何参数成为相机参数。

本发明采用了棋盘标定板以及harris算子检测特征点来获取三维空间点的信息，并采用最小二乘法以及Levenberg-Marquardt算法来对相机内部及相对棋盘标定板的各个参数进行计算与优化。

(2)投影机标定

三维扫描仪是目前进行三维重建工作中使用频率最高的设备系统，扫描质量和精度会直接影响到后续操作过程的结果，所以如何提高三维扫描仪易用性、自动化程度和扫描精度一直是该领域的主要研究方向。

本发明在投影图案以及几何模型上提出了改进方法，有效的改善了三维扫描仪的各方面性能。首先，投影三种不同相位的梯形图案到某指定区域。其次，将投影机看作为相机的逆反射，建立起相机图片中每一个像素与投影机“像素”之间的关系。最后，利用步骤(1)中标定相机的技术来对投影机进行标定，获得相机与投影机两个坐标系之间的空间位置关系。

本标定方法基于梯形图案的示意图如附图1、图2所示，利用通用的开源相机标定代码进行投影机与相机的空间位置关系标定。

要计算相机与投影机的内部与外部参数，首先应该通过拍摄对比度大的典型图像，使用棋盘标定板标定。经过综合考虑运行效率和标定结果，采用Harris算子检测棋盘标定板上的特征点。在获得特征点之后，结合SVD算法的快速性以及Levenberg-Marquardts算法的优化效果，对标定参数进行数据整合以及进行在投影误差的相关计算，达到提高标定精度及稳定性的目的。

当投影三种相差120°相位差的梯形图案之后，建立起相机与投影机之间的像素对应关系，将投影机视作相机的逆过程，然后将相机所标定的图像经过相应的投影变换到投影机的空间坐标系内，对投影机进行标定。最后计算和求解出相机与投影机之间的空间位置关系。

该标定方法可以实现技术指标：标定精度达到0.01mm。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于梯形图案的相机与投影机空间位置关系的标定方法，其特征在于：包括以下步骤：

a)使用相机拍摄图像，用棋盘标定板标定相机；

b)将三种相差120°相位的梯形投影图案投射到指定区域，建立起相机坐标与三维扫描仪上的投影机坐标之间的关系；

c)利用相机坐标之间的关系，以及将标定相机时用的图像经过投影变换后，采用与相机标定相同的方法对三维扫描仪上的投影机进行标定，求出相机与投影机之间的空间相对位置关系。

2.根据权利要求1所述的一种基于梯形图案的相机与投影机空间位置关系的标定方法，其特征在于：步骤a)采用Harris算子检测棋盘标定板上的特征点。

3.根据权利要求2所述的一种基于梯形图案的相机与投影机空间位置关系的标定方法，其特征在于：在获得特征点之后，结合SVD算法以及Levenberg-Marquardts算法，对标定用的参数进行优化及对投影误差进行计算。