CN107240077B - 一种基于椭圆构像偏差迭代矫正的视觉测量方法 - Google Patents

一种基于椭圆构像偏差迭代矫正的视觉测量方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于椭圆构像偏差迭代矫正的视觉测量方法，该方法利用迭代实现了基于偏心差矫正的位姿估计，可以与单目相机标定、双目相机标定、位姿测量等应用结合，实现高精度的视觉测量；可以计算任意位置的圆形标志的偏心误差，因此对于具体测量应用中圆形标志的位置没有限制；通过调整迭代终止条件可以获得不同精度和速度要求的位姿估计结果。

Description

一种基于椭圆构像偏差迭代矫正的视觉测量方法
技术领域
本发明涉及计算机视觉测量领域，尤其涉及一种基于椭圆构像偏差迭代矫正的视觉测量方法。
背景技术
圆经过透视投影，当成像平面与圆平面不平行时投影为椭圆，然而投影椭圆的中心并非圆心在像平面上的投影，两者的偏差称为椭圆构像偏差。现有的视觉测量方法是将椭圆中心近似作为圆的中心进行位姿的计算，该近似过程所引入的误差在高精度测量要求下不能被忽略。文献“Eccentricity error identification and compensation forhigh-accuracy 3D optical measurement”(He D,Liu X,Peng X,et al.MeasurementScience&Technology,vol.24(7),075402,2013.)提出一种利用同心圆环进行摄像机标定的方法，通过获取的椭圆特征分析圆形标志投影中心，其优点是需要检测的特征少，缺点是在实际相机标定中精度较差，无法用于高精度的测量任务。文献“Eccentricity erroridentification and compensation for high-accuracy 3D optical measurement”(HeD,Liu X,Peng X,et al.Measurement Science&Technology,vol.24(7),075402,2013.)提出一种基于同心圆环的椭圆构像偏差矫正方法，但其中涉及近似计算，会对椭圆中心点的提取精度造成影响。文献“Eccentricity error compensation for geometric cameracalibration based on circular features”(Yang X,Fang S.Measurement Science&Technology,vol.25(2),pp.149-156,2014.)提出了椭圆构像偏差在相机标定中的影响，并给出了一种矫正的方式，但其主要在矫正相机畸变引起的椭圆中心偏差，没有很好的解决由于透视投影所造成的构像偏差问题。通过椭圆构像偏差模型可以计算出任意位姿下的椭圆构像偏差，但是前提是需要知道位姿信息，这一前提在实际工程测量应用中无法被满足。
发明内容
本发明的目的在于通过一种基于椭圆构像偏差迭代矫正的视觉测量方法，来解决以上背景技术部分提到的问题。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于椭圆构像偏差迭代矫正的视觉测量方法，其包括如下步骤：
S101、基于图像检测获得的椭圆中心作为特征点作出初始位姿估计，计算出基于初始位姿的椭圆构像偏差；
S102、对检测到的椭圆中心进行椭圆构像偏差矫正，获得矫正后的特征点，并作出新的位姿估计；
S103、进行迭代终止条件判断，若不满足终止条件，则基于新的位姿计算新的椭圆构像偏差值继续进行迭代计算；若满足终止条件，则得到最终结果。
特别地，所述步骤S101包括：对图像上的椭圆特征进行检测，获得椭圆中心点坐标pi，所有椭圆中心点的偏心误差初始化为μi0＝0，i＝0,1,2,L，位姿初始化为R＝03×3，T＝[00 0]T。
特别地，所述步骤S102包括：每次迭代对所有椭圆中心点进行椭圆构像偏差矫正，对于第k次矫正过程，矫正后的椭圆中心点坐标Pik＝Pi-μik；由矫正后的椭圆中心点坐标Pik及标靶上圆形标志中心点坐标Qi计算出第k次矫正后的位姿Rk、Tk。
特别地，所述步骤S103中迭代终止条件包括：一、迭代次数达到设定上限值；二、所有标志点的椭圆偏心误差μik小于设定阈值；三、两次迭代所得位姿Rk-1、Tk-1、Rk、Tk的差值E小于设定阈值；当满足上述迭代终止条件的任一项时迭代均终止，得到最终估计位姿Rk、Tk，否则由Rk、Tk计算出偏心误差μi,k+1并进行第k+1次迭代矫正；其中，
Figure BDA0001311551370000031
Figure BDA0001311551370000032
Figure BDA0001311551370000033
为k-1次迭代计算得到的位姿变换矩阵，
Figure BDA0001311551370000034
为k次迭代计算得到的位姿变换矩阵，
Figure BDA0001311551370000035
为其逆矩阵；H矩阵为相邻两次迭代结果的差值；将H矩阵进行分块，D矩阵为其前三行前三列组成的3X3的矩阵，Xe，Ye，Ze分别为H矩阵第4列前三行的元素，而d11，d22，d33分别指代D矩阵中对角线上的三个元素。
本发明提出的基于椭圆构像偏差迭代矫正的视觉测量方法具有如下优点：一、利用迭代实现了基于偏心差矫正的位姿估计，可以与单目相机标定、双目相机标定、位姿测量等应用结合，实现高精度的视觉测量；二、可以计算任意位置的圆形标志的偏心误差，因此对于具体测量应用中圆形标志的位置没有限制；三、通过调整迭代终止条件可以获得不同精度和速度要求的位姿估计结果。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于椭圆构像偏差迭代矫正的视觉测量方法流程图；
图2为本发明实施例提供的单相机位姿测量示意图；
图3为本发明实施例提供的基于椭圆构像偏差迭代矫正的相机标定流程图；
图4为本发明实施例提供的单相机标定示意图；
图5A-图5D为本发明实施例提供的单相机标定时所拍摄图片的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容，除非另有定义，本文所使用的所有技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述具体的实施例，不是旨在于限制本发明。
请参照图1所示，图1为本发明实施例提供的基于椭圆构像偏差迭代矫正的视觉测量方法流程图。
本实施例中基于椭圆构像偏差迭代矫正的视觉测量方法包括如下步骤：
S101、基于图像检测获得的椭圆中心作为特征点作出初始位姿估计，计算出基于初始位姿的椭圆构像偏差。
S102、对检测到的椭圆中心进行椭圆构像偏差矫正，获得矫正后的特征点，并作出新的位姿估计。
S103、进行迭代终止条件判断，若不满足终止条件，则基于新的位姿计算新的椭圆构像偏差值继续进行迭代计算；若满足终止条件，则得到最终结果。
具体的，所述步骤S101包括：对图像上的椭圆特征进行检测，获得椭圆中心点坐标pi，所有椭圆中心点的偏心误差初始化为μi0＝0，i＝0,1,2,L，位姿初始化为R＝03×3，T＝[00 0]T。所述步骤S102包括：每次迭代对所有椭圆中心点进行椭圆构像偏差矫正，对于第k次矫正过程，矫正后的椭圆中心点坐标Pik＝Pi-μik；由矫正后的椭圆中心点坐标Pik及标靶上圆形标志中心点坐标Qi计算出第k次矫正后的位姿Rk、Tk，需要说明的是，这里的位姿计算方法采用的是PnP方法，具体内容可参考文献：Hesch J A,Roumeliotis S I.A DirectLeast-Squares(DLS)method for PnP[C]//IEEE International Conference onComputer Vision.IEEE,2011:383-390。所述步骤S103中迭代终止条件包括：一、迭代次数达到设定上限值；二、所有标志点的椭圆偏心误差μik小于设定阈值；三、两次迭代所得位姿Rk-1、Tk-1、Rk、Tk的差值E小于设定阈值；当满足上述迭代终止条件的任一项时迭代均终止，得到最终估计位姿Rk、Tk，否则由Rk、Tk计算出偏心误差μi,k+1并进行第k+1次迭代矫正；其中，
Figure BDA0001311551370000051
Figure BDA0001311551370000052
Figure BDA0001311551370000053
为k-1次迭代计算得到的位姿变换矩阵，
Figure BDA0001311551370000054
为k次迭代计算得到的位姿变换矩阵，
Figure BDA0001311551370000055
为其逆矩阵；H矩阵为相邻两次迭代结果的差值；将H矩阵进行分块，D矩阵为其前三行前三列组成的3X3的矩阵，Xe，Ye，Ze分别为H矩阵第4列前三行的元素，而d11，d22，d33分别指代D矩阵中对角线上的三个元素。
本发明提出的基于椭圆构像偏差迭代矫正的视觉测量方法可以应用于位姿测量、单目相机标定、立体视觉标定等领域，下面分别对本发明应用于位姿测量、单目相机标定的具体实施方案进行详细说明：
当基于椭圆构像偏差迭代矫正的视觉测量方法应用于位姿测量时，实现过程如下：
一、如图2所示，相机11拍摄平面对象12上的圆形特征13。由于平面对象12可能不平行于成像平面，成像特征可能会是椭圆。在拍摄图像中提取椭圆特征，获取其中心点坐标。所有椭圆中心点的偏心误差初始化μi0＝0,位姿初始化为R＝03×3，T＝[0 0 0]T。
二、对于所有的椭圆中心进行椭圆偏心误差进行第k次矫正，矫正之后的椭圆中心Pik＝Pi-μik。由矫正后的椭圆中心点坐标Pik及标靶上圆形标志中心点坐标Qi可以计算出第k次矫正后的位姿Rk、Tk。
三、对于如下三项迭代终止条件：一、迭代次数达到设定上限值，在本实施例中设定上限值为10；二、所有标志点的椭圆偏心误差μik小于设定阈值，在本实施例中设定阈值为10-5；三、两次迭代所得位姿差值小于设定阈值，本实施例中设定阈值为10-5；当满足上述迭代终止条件的任一项时迭代均终止，得到最终估计位姿Rk、Tk，否则返回第二步，由Rk、Tk计算出偏心误差μi,k+1并进行第k+1次迭代矫正。
下表为椭圆构像偏差矫正前后的位姿估计结果，经过多次椭圆构像偏差的迭代矫正，估计的位姿结果相对于矫正前有了很大的提高。
Figure BDA0001311551370000061
当基于椭圆构像偏差迭代矫正的视觉测量方法应用于相机标定时，实现过程如图3所示：
一、如图4所示，相机21拍摄不同位置姿态的平面对象22上的圆形特征23，其中部分图像如图5A-图5D所示，这组图片是相机标定过程中拍摄的图片，图5A-图5D是4次在不同角度下拍摄到的图片。在拍摄图像中提取椭圆特征，获取其中心坐标Pji，i其中代表一副图像中椭圆中心点的编号，j代表所拍摄图片的编号。
二、对第一步中拍摄到的图像进行相机标定，标定得到相机畸变参数k1、k2、p1、p2。根据标定出的相机畸变参数进行去除畸变的处理，获得畸变矫正后的椭圆中心点坐标Dji。所有椭圆中心点的偏心误差初始化jμi0＝0,位姿初始化为Rj＝03×3，Tj＝[0 0 0]T。
三、对于每幅图像中所有的椭圆中心进行椭圆偏心误差的第k次矫正，矫正之后的椭圆中心jDik＝Dji-jμik。将相机畸变参数固定为0，由矫正后的椭圆中心点坐标jDik及标靶上圆形标志中心点坐标Qi可以标定出第k次矫正后的相机内参和对应第j幅图像的外参jRk、jTk。
四、对于如下三项迭代终止条件：对于如下三项迭代终止条件：一、迭代次数达到设定上限值，在本实施例中设定上限值为10；二、所有标志点的椭圆偏心误差jμik小于设定阈值，在本实施例中设定阈值为10-5；三、对于每幅图像，两次迭代所得位姿差值小于设定阈值，本实施例中设定阈值为10-5；当满足上述迭代终止条件的任一项时迭代均终止，得到最终估计内参与外参jRk、jTk，否则回到第三步进行第k+1次迭代标定。
五、基于第四步得到的相机内外参数对每一幅拍摄得到的图像进行椭圆构像偏差矫正，以矫正后的椭圆中心点坐标jDik及标靶上圆形标志中心点坐标Qi标定出相对于第二步更为精确的相机畸变参数k1、k2、p1、p2。
下表中三栏分别表示设置的相机内参数、未经过椭圆构像偏差矫正的标定结果和经过椭圆构像偏差矫正的标定结果。可以看出经过椭圆构像偏差矫正后相机的标定精度得到了很大的提高。
Figure BDA0001311551370000081
本发明提出的技术方案具有如下优点：一、利用迭代实现了基于偏心差矫正的位姿估计，可以与单目相机标定、双目相机标定、位姿测量等应用结合，实现高精度的视觉测量；二、可以计算任意位置的圆形标志的偏心误差，因此对于具体测量应用中圆形标志的位置没有限制；三、通过调整迭代终止条件可以获得不同精度和速度要求的位姿估计结果。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上结合具体实施例描述了本发明的技术原理。这些描述只是为了解释本发明的原理，而不能以任何方式解释为对本发明保护范围的限制。基于此处的解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其它具体实施方式，这些方式都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于椭圆构像偏差迭代矫正的视觉测量方法，其特征在于，包括如下步骤：
S101、基于图像检测获得的椭圆中心作为特征点作出初始位姿估计，计算出基于初始位姿的椭圆构像偏差；其中，所述步骤S101包括：对图像上的椭圆特征进行检测，获得椭圆中心点坐标pi，所有椭圆中心点的偏心误差初始化为μi0＝0，i＝0,1,2,…，位姿初始化为R＝03×3，T＝[0 0 0]T；
S102、对检测到的椭圆中心进行椭圆构像偏差矫正，获得矫正后的特征点，并作出新的位姿估计；其中，所述步骤S102包括：每次迭代对所有椭圆中心点进行椭圆构像偏差矫正，对于第k次矫正过程，矫正后的椭圆中心点坐标Pik＝Pi-μik；由矫正后的椭圆中心点坐标Pik及标靶上圆形标志中心点坐标Qi计算出第k次矫正后的位姿Rk、Tk；
S103、进行迭代终止条件判断，若不满足终止条件，则基于新的位姿计算新的椭圆构像偏差值继续进行迭代计算；若满足终止条件，则得到最终结果；其中，所述步骤S103中迭代终止条件包括：一、迭代次数达到设定上限值；二、所有标志点的椭圆偏心误差μik小于设定阈值；三、两次迭代所得位姿Rk-1、Tk-1、Rk、Tk的差值E小于设定阈值；当满足上述迭代终止条件的任一项时迭代均终止，得到最终估计位姿Rk、Tk，否则由Rk、Tk计算出偏心误差μi,k+1并进行第k+1次迭代矫正；其中，
Figure FDA0002797860150000011
Figure FDA0002797860150000012
Figure FDA0002797860150000021
为k-1次迭代计算得到的位姿变换矩阵，
Figure FDA0002797860150000022
为k次迭代计算得到的位姿变换矩阵，
Figure FDA0002797860150000023
为其逆矩阵；H矩阵为相邻两次迭代结果的差值；将H矩阵进行分块，D矩阵为其前三行前三列组成的3X3的矩阵，Xe，Ye，Ze分别为H矩阵第4列前三行的元素，而d11，d22，d33分别指代D矩阵中对角线上的三个元素。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110009680B (zh) * 2019-02-28 2022-04-22 中国人民解放军国防科技大学 基于圆特征及异面特征点的单目图像位置、姿态测量方法
CN112241944B (zh) * 2019-07-16 2024-03-29 杭州海康机器人股份有限公司 Agv调度系统、物料位姿矫正方法和物料位姿矫正装置
CN112489111B (zh) * 2020-11-25 2024-01-30 深圳地平线机器人科技有限公司 相机外参标定方法、装置及相机外参标定系统

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7159776B2 (en) * 2005-01-05 2007-01-09 Dell Products L.P. System and method for optical medium label alignment
CN102184545B (zh) * 2011-06-02 2012-11-07 浙江大学 折反射全向相机镜面位姿的单图自标定方法
US10512441B2 (en) * 2013-08-29 2019-12-24 Siemens Healthcare Gmbh Computed tomography having motion compensation
CN103615998B (zh) * 2013-12-13 2016-08-17 西安工业大学 齿轮测量中心工件装夹倾斜与偏心误差测量与补偿方法
CN104331896B (zh) * 2014-11-21 2017-09-08 天津工业大学 一种基于深度信息的系统标定方法
CN106780576B (zh) * 2016-11-23 2020-03-17 北京航空航天大学 一种面向rgbd数据流的相机位姿估计方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Detection of Concentric Circles for Camera Calibration;Guang JIANG 等;《Proceedings of the Tenth IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV’05) 》;20051231;第1-8页 *
Eccentricity error compensation for geometric camera calibration based oncircular features;Xieliu Yang等;《Measurement Science and Technology》;20141231;第25卷;第1-10页 *
基于射影变换圆阵靶标中心像点的计算;陈天飞等;《仪器仪表学报》;20150430;第36 卷(第4 期);第895-902页 *

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Assignee: Jiangsu Jihui Huake Intelligent Equipment Technology Co., Ltd.

Assignor: Wuxi research institute of the Central China University of Science and Technology

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Denomination of invention: Visual measurement method based on iterative correction of ellipse imaging deviation

License type: Common License

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