CN113390394B - 一种带有摄影比例尺的光束法平差算法 - Google Patents

一种带有摄影比例尺的光束法平差算法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种带有摄影比例尺的光束法平差算法。首先利用常规三维重建算法得到被测物点的三维坐标初值，然后根据各被测物点的三维坐标初值计算出各物点在对应相机中成像的摄影比例尺，并建立带有摄影比例尺的目标函数，优化相机参数和被测物点三维坐标初值，得到最终的相机参数和三维坐标。该方法适用于工业摄影测量中相机与标志点的距离变化较大时的三维坐标重建，且计算结果可靠。

Description

一种带有摄影比例尺的光束法平差算法
技术领域
本发明涉及视觉测量技术领域，尤其涉及一种带有摄影比例尺的光束法平差算法。
背景技术
在航空航天、汽车制造等领域中，工业摄影测量技术常常需要在测量现场布置一定数量的编码标志点，利用相机从多个方位采集标志点图像，再对标志点进行三维重建。为了提升重建精度，需要利用光束法平差对重建初值进行非线性优化，获得高精度的三维坐标值。但常规光束法平差在系统的实际应用中存在以下限制：
在实际的系统应用中，相机光心在各方位与同一个标志点之间的距离不同，该标志点在不同成像平面上相同大小的重投影误差所对应的空间定位误差大小也会不同，因此各成像面重投影误差所表征的空间定位误差无法统一在相同尺度上。常规光束法平差以成像平面上的重投影误差作为误差方程，在相机与标志点距离变化较大的情况下，难以对最终重建结果的空间定位误差进行评价。
发明内容
本发明目的就是为了弥补已有技术的缺陷，提供一种带有摄影比例尺的光束法平差算法，以增强光束法平差在相机与标志点距离变化较大情况下对标志点空间定位误差的优化，实现对标志点的高精度测量。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种带有摄影比例尺的光束法平差算法，具体包括以下步骤：
(1)、利用相机标定算法得到相机的内、外参数初值，利用三维重建算法得到n个被测物点的三维坐标初值；
(2)、根据各被测物点的三维坐标初值计算出各物点在对应相机中成像的摄影比例尺，并建立带有摄影比例尺的误差方程及目标函数；
(3)、根据建立的误差方程和目标函数，对相机的内、外参数初值和被测物点的三维坐标初值进行整体的非线性优化，得到最终优化后的相机内、外参数和三维坐标。
步骤(2)中所述的建立带有摄影比例尺的误差方程及目标函数，具体步骤如下：
(2a)设空间中第i个物点Pi的初值为(Xi，Yi，Zi)，第j个相机的主距为(fx，fy)，计算得到物点Pi在第j个相机中成像的摄影比例尺为mx＝Zi/fx，my＝Zi/fy；
(2b)设空间中第i个物点Pi在第j个相机的成像平面上的像点坐标为pij(uij，vij)，根据共线方程计算得到第i个物点Pi在第j个相机的成像平面上的重投影点pij′(uij′，vij′)，第i个物点Pi在第j个相机中成像的带有摄影比例尺的误差方程为
Figure BDA0003110782550000021
得到在m台相机和n个被测物点情况下的目标函数
Figure BDA0003110782550000022
利用Levenberg-Marquardt算法对相机的内、外参数初值和被测物点的三维坐标初值进行整体的非线性优化，得到最终优化后的相机内、外参数和三维坐标。
本发明的优点是：本发明可以对标志点的空间定位误差进行优化；本发明不受相机与标志点距离变化的影响，可以更好地评价标志点空间定位误差。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
图2为摄影比例尺示意图。
具体实施方式
如图1、2所示，一种带有摄影比例尺的光束法平差算法，具体包括以下步骤：
(1)、利用相机标定算法得到相机的内、外参数初值，利用三维重建算法得到n个被测物点的三维坐标初值；
(2)、根据各被测物点的三维坐标初值计算出各物点在对应相机中成像的摄影比例尺，并建立带有摄影比例尺的误差方程及目标函数；
(3)、根据建立的误差方程和目标函数，对相机的内、外参数初值和被测物点的三维坐标初值进行整体的非线性优化，得到最终优化后的相机内、外参数和三维坐标。
现结合附图和具体实施例对本发明进一步详细的说明。
实施例一
本实施例是对三维扫描测头上的标志点进行三维重建，在4台相机，6个标志点的情况下，利用算法对相机参数和物点三维坐标进行优化，包括以下步骤：
步骤(1)：对相机进行标定得到相机的内、外参数初值(C1，C2，C3，C4)，对标志点进行三维重建，得到各点的三维坐标初值(P1，P2，P3，P4)；
步骤(2)：根据各标志点的三维坐标初值计算出各物点在对应相机中成像的摄影比例尺，并建立带有摄影比例尺的误差方程以及目标函数，包括如下具体步骤：
(2a)设空间中第i个标志点Pi的初值为(Xi，Yi，Zi)，第j个相机的主距为(fx，fy)，计算得到标志点Pi在第j个相机中成像的摄影比例尺为mx＝Zi/fn，my＝Zi/fy；
(2b)设空间中第i个物点Pi在第j个相机的成像平面上的像点坐标为pij(uij，vij)，根据共线方程计算得到第i个物点Pi在第j个相机的成像平面上的重投影点pij′(uij′，vij′)，第i个物点Pi在第j个相机中成像的带有摄影比例尺的误差方程为
Figure BDA0003110782550000031
得到在m台相机和n个被测物点情况下的目标函数
Figure BDA0003110782550000032
(3)、根据目标函数，利用LM(Levenberg-Marquardt)算法对4个相机参数(C1，C2，...，Cm)和6个标志点三维坐标初值(P1，P2，...，Pn)进行整体的非线性优化，得到最终优化后的相机参数和三维坐标。
以上实施方式仅用于说明本发明，而非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的保护范畴。

Claims (1)

1.一种带有摄影比例尺的光束法平差算法，其特征在于：具体包括以下步骤：
(1)、利用相机标定算法得到相机的内、外参数初值，利用三维重建算法得到n个被测物点的三维坐标初值；
(2)、根据各被测物点的三维坐标初值计算出各物点在对应相机中成像的摄影比例尺，并建立带有摄影比例尺的误差方程及目标函数；
(3)、根据建立的误差方程和目标函数，对相机的内、外参数初值和被测物点的三维坐标初值进行整体的非线性优化，得到最终优化后的相机内、外参数和三维坐标；
步骤(2)中所述的建立带有摄影比例尺的误差方程及目标函数，具体步骤如下：
(2a)设空间中第i个物点Pi的初值为(Xi，Yi，Zi)，第j个相机的主距为(fx，fy)，计算得到物点Pi在第j个相机中成像的摄影比例尺为mx＝Zi/fx，my＝Zi/fy；
(2b)设空间中第i个物点Pi在第j个相机的成像平面上的像点坐标为pij(uij，vij)，根据共线方程计算得到第i个物点Pi在第j个相机的成像平面上的重投影点pij′(uij′，vij′)，第i个物点Pi在第j个相机中成像的带有摄影比例尺的误差方程为
Figure FDA0003881877630000011
得到在m台相机和n个被测物点情况下的目标函数
Figure FDA0003881877630000012
利用Levenberg-Marquardt算法对相机的内、外参数初值和被测物点的三维坐标初值进行整体的非线性优化，得到最终优化后的相机内、外参数和三维坐标。
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