CN110992429A - 一种单一场景大视场相机外参数标定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种单一场景大视场相机外参数标定方法，先选择一个无人机，在其RTK天线下安装一个圆形灯泡，测量天线中心到灯泡中心的距离；同时操作无人机与相机，将无人机悬停与相机视场范围内，调整无人机位置，调整完毕后同时进行拍照和无人机位置采集；对所拍摄的图像进行处理，提取拍摄的每张照片中灯泡的中心位置，记录每张图片中灯泡中心位置的图像坐标；利用后方交会算法解算每个相机的外参数。本发明方法可以在空中等不易设置控制点的场景中进行外参数解算，特别对大视场、大仰角相机的外参数标定问题，简化了外参数标定的流程，提高了整体自动化程度，具有很好的推广使用价值。

Description

一种单一场景大视场相机外参数标定方法
技术领域
本发明属于相机外参数标定算法，具体涉及一种单一场景大视场相机外参数标定方法。
背景技术
相机是一种常见的三维测量传感器，利用该传感器可以实现非接触条件下的目标对象三维测量。相对于其他测量手段，这种测量方式不接触观测对象，也不主动向对象发射电磁波，已经广泛地应用于城市三维重建、文物保护、工业品精细化建模等领域。在利用相机进行三维测量中，外参数对高精度三维测量起到了至关重要的作用。
外参数是指相机在特定坐标系中的三个姿态信息和三维坐标位置信息，而只有精确地测量出相机的外参数才能利用交会测量原理确定观测对象三维坐标。利用该参数可以确定所拍照片中，每个像素所对应的指向信息，利用共线方程基于双目交会、多目交会计算对象目标空间三维做的基础。
传统的外参数解算针对地面背景，该方法按照一定要求在地面布设控制点，使得这些控制点能够均匀覆盖整个视场方位。在控制点布设中，需要精确获得控制点的空间三维坐标，最后结合控制点的空间三维坐标与图形坐标解算外参数。
然而，若相机场景单一时难以布设控制点，无法到达外参数标定所需要的场景约束和运动约束。对于天空背景的相机而言，该问题尤为明显。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的不足，提供一种基于无人机的单一场景大视场相机外参数标定方法，针对单一背景、大视场条件下，控制点分布困难的问题，利用无人机实现了相机的外参高精度测量。
为了实现上述目的，本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种单一场景大视场相机外参数标定方法，包括如下步骤
步骤1，选择一个无人机，在其RTK天线下安装一个圆形灯泡，测量天线中心到灯泡中心的距离；
步骤2，同时操作无人机与相机，将无人机悬停于相机视场范围内，并根据图1所示，调整无人机位置，调整完毕后同时进行拍照和无人机位置采集；
步骤3，对所拍摄的图像进行处理，提取拍摄的每张照片中灯泡的中心位置，记录每张图片中灯泡中心位置的图像坐标；
步骤4，利用后方交会算法解算每个相机的外参数。
进一步，所述的步骤3中，灯泡中心位置坐标提取步骤为：
步骤3.1，灰度转换：判断图像是彩色还是黑白，通过灰度转换将图像统一为黑白图像；
步骤3.2，设置阈值控制标志点的轮廓周长，然后利用canny算法对标志点进行提取，判断其是否有效；
步骤3.3，利用最小二乘对标志点进行椭圆拟合，拟合模型如下所示
ax2+2bxy+cy2+2dx+2ey+f＝0(1)
步骤3.4，根据公式(1)的拟合结果计算椭圆中心坐标，椭圆中心计算公式如下：
Figure BDA0002270480620000021
进一步，所述的步骤4中，利用后方交会算法解算相机外参数的步骤为：
步骤4.1，确定初始值：利用GPS大致测量相机位置和方向，并将其设置为初始值；
步骤4.2，计算旋转矩：利用角元素近似值计算方向余弦值，组成旋转矩阵；
步骤4.3，逐点计算像点坐标的近似值：利用未知数的近似值按照共线方程计算控制点像点的近似坐标，共线方程如下所示：
Figure BDA0002270480620000031
其中x0、y0、f为影像的内方位元素，Xs、Ys、Zs是摄站点的物方空间坐标，X、Y、Z是物方点的物方空间坐标；
步骤4.4，逐点计算误差方程式的系数和常数项，组成误差方程式；
步骤4.5，计算法方程的系数矩阵ATA与常数项ATL，组成法方程式；
Figure BDA0002270480620000032
L＝[(x)-x,(y)-y]
其中a11～a26为基于共线方程计算求得的各项偏导数，(x)、(y)是各待定参数的近似值，x、y为自动提取的真实值；
步骤4.6，解求外参数：根据公程(4)解算外参数改正数，并与相应的近似值求和，得到外方位元素新的近似值：
X＝(ATA)-1ATL(4)
步骤4.7，检查计算是否收敛：将所求得的外方位元素的改正数与规定的限差比较，若角度改正数均大于1秒，则重复步骤4.2～步骤4.6，若满足条件则结束。
本发明的有益效果是：本发明采用无人机作为控制点，避免了仰角、大视场、单一场景下的控制点布设问题，无需在低空设置通过对无人机进行改造并添加标记物，在图像上形成一个强特征，并通过自动提取算法实现外参解算。
附图说明
图1为本发明无人机控制点、检查点的分布示意图；
图2为本发明后方交会算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
为实现相机的外参数标定，本发明提出了一种结合无人机的单一场景大视场相机外参数标定方法，该方法可以在空中等不易设置控制点的场景中进行外参数解算。本发明特别对大视场、大仰角相机的外参数标定问题，简化了外参数标定的流程，提高了整体自动化程度，具有很好的推广使用价值。
参照图1、图2所示，本发明公开的一种单一场景大视场相机外参数标定方法，包括如下步骤
步骤1，对无人机进行改造，在无人机的RTK天线下安装一个圆形灯泡，并其与无人机电源相连，保证无人机在飞行过程中始终保持亮起，测量天线中心到灯泡中心的距离。
步骤2，同时操作无人机与相机，将无人机悬停于相机视场范围内，并根据图1所示，调整无人机位置，调整完毕后同时进行拍照和无人机位置采集。
步骤3，对所拍摄的图像进行处理，提取拍摄的每张照片中灯泡的中心位置，记录每张图片中灯泡中心位置的图像坐标。
其中，灯泡中心位置坐标提取步骤为：
步骤3.1，灰度转换：判断图像是彩色还是黑白，通过灰度转换将图像统一为黑白图像；
步骤3.2，设置阈值控制标志点的轮廓周长，然后利用canny算法对标志点进行提取，判断其是否有效；
步骤3.3，利用最小二乘对标志点进行椭圆拟合，拟合模型如下所示
ax2+2bxy+cy2+2dx+2ey+f＝0 (1)
步骤3.4，根据公式(1)的拟合结果计算椭圆中心坐标，椭圆中心计算公式如下：
Figure BDA0002270480620000051
步骤4，利用后方交会算法解算每个相机的外参数。
其中，利用后方交会算法解算相机外参数的步骤为：
步骤4.1，确定初始值：利用GPS大致测量相机位置和方向，并将其设置为初始值；
步骤4.2，计算旋转矩：利用角元素近似值计算方向余弦值，组成旋转矩阵；
步骤4.3，逐点计算像点坐标的近似值：利用未知数的近似值按照共线方程计算控制点像点的近似坐标，共线方程如下所示：
Figure BDA0002270480620000052
其中x0、y0、f为影像的内方位元素，Xs、Ys、Zs是摄站点的物方空间坐标，X、Y、Z是物方点的物方空间坐标；
步骤4.4，逐点计算误差方程式的系数和常数项，组成误差方程式；
步骤4.5，计算法方程的系数矩阵ATA与常数项ATL，组成法方程式；
Figure BDA0002270480620000061
L＝[(x)-x,(y)-y]
其中a11～a26为基于共线方程计算求得的各项偏导数，(x)、(y)是各待定参数的近似值，x、y为自动提取的真实值；
步骤4.6，解求外参数：根据方程(4)解算外参数改正数，并与相应的近似值求和，得到外方位元素新的近似值：
X＝(ATA)-1ATL (4)
步骤4.7，检查计算是否收敛：将所求得的外方位元素的改正数与规定的限差比较，若角度改正数均大于1秒，则重复步骤4.2～步骤4.6，若满足条件则结束。
本发明方法可以在空中等不易设置控制点的场景中进行外参数解算。特别对大视场、大仰角相机的外参数标定问题，简化了外参数标定的流程，提高了整体自动化程度，具有很好的推广使用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，以及部分运用的实施例，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种单一场景大视场相机外参数标定方法，其特征在于：包括如下步骤
步骤1，选择一个无人机，在其RTK天线下安装一个灯泡，测量天线中心到灯泡中心的距离；
步骤2，将无人机悬停于相机视场范围内，同时进行拍照和无人机位置采集；
步骤3，提取每张照片中灯泡的中心位置，记录每张图片中灯泡中心位置的图像坐标；
步骤4，利用后方交会算法解算每个相机的外参数。
2.根据权利要求1所述的一种单一场景大视场相机外参数标定方法，其特征在于，所述的步骤3中，灯泡中心位置坐标提取步骤为：
步骤3.1，通过灰度转换将图像统一为黑白图像；
步骤3.2，设置阈值控制标志点的轮廓周长，然后利用canny算法对标志点进行提取，判断其是否有效；
步骤3.3，利用最小二乘对标志点进行椭圆拟合，拟合模型如下所示
ax2+2bxy+cy2+2dx+2ey+f＝0 (1)
步骤3.4，根据公式(1)的拟合结果计算椭圆中心坐标：
Figure FDA0002270480610000011
3.根据权利要求1所述的一种单一场景大视场相机外参数标定方法，其特征在于，所述的步骤4中，利用后方交会算法解算相机外参数的步骤为：
步骤4.1，利用GPS大致测量相机位置和方向，并将其设置为初始值；
步骤4.2，利用角元素近似值计算方向余弦值，组成旋转矩阵；
步骤4.3，利用未知数的近似值按照如下共线方程计算控制点像点的近似坐标：
Figure FDA0002270480610000021
其中x0、y0、f为影像的内方位元素，Xs、Ys、Zs是摄站点的物方空间坐标，X、Y、Z是物方点的物方空间坐标；
步骤4.4，逐点计算误差方程式的系数和常数项，组成误差方程式；
步骤4.5，计算法方程的系数矩阵ATA与常数项ATL，组成法方程式；
Figure FDA0002270480610000022
L＝[(x)-x,(y)-y]
其中a11～a26为基于共线方程计算求得的各项偏导数，(x)、(y)是各待定参数的近似值，x、y为自动提取的真实值；
步骤4.6，解求外参数：根据如下方程式解算外参数改正数，并与相应的近似值求和，得到外方位元素新的近似值：
X＝(ATA)-1ATL (4)
步骤4.7，检查计算是否收敛：将所求得的外方位元素的改正数与规定的限差比较，若角度改正数均大于1秒，则重复步骤4.2～步骤4.6，若满足条件则结束。
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