CN116399314A - 一种用于摄影测量的标定装置及其测量方法 - Google Patents

一种用于摄影测量的标定装置及其测量方法 Download PDF

Info

Publication number
CN116399314A
CN116399314A CN202310650448.7A CN202310650448A CN116399314A CN 116399314 A CN116399314 A CN 116399314A CN 202310650448 A CN202310650448 A CN 202310650448A CN 116399314 A CN116399314 A CN 116399314A
Authority
CN
China
Prior art keywords
calibration
equilateral
target
dimensional
matrix
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202310650448.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116399314B (zh
Inventor
陈明晹
卢光明
王罡
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Harbin Institute Of Technology shenzhen Shenzhen Institute Of Science And Technology Innovation Harbin Institute Of Technology
Central Research Institute of Building and Construction Co Ltd MCC Group
China Jingye Engineering Corp Ltd
Original Assignee
Harbin Institute Of Technology shenzhen Shenzhen Institute Of Science And Technology Innovation Harbin Institute Of Technology
Central Research Institute of Building and Construction Co Ltd MCC Group
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Harbin Institute Of Technology shenzhen Shenzhen Institute Of Science And Technology Innovation Harbin Institute Of Technology, Central Research Institute of Building and Construction Co Ltd MCC Group filed Critical Harbin Institute Of Technology shenzhen Shenzhen Institute Of Science And Technology Innovation Harbin Institute Of Technology
Priority to CN202310650448.7A priority Critical patent/CN116399314B/zh
Publication of CN116399314A publication Critical patent/CN116399314A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116399314B publication Critical patent/CN116399314B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C15/00Surveying instruments or accessories not provided for in groups G01C1/00 - G01C13/00
    • G01C15/02Means for marking measuring points
    • G01C15/06Surveyors' staffs; Movable markers
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C11/00Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
    • G01C11/04Interpretation of pictures
    • G01C11/06Interpretation of pictures by comparison of two or more pictures of the same area
    • G01C11/08Interpretation of pictures by comparison of two or more pictures of the same area the pictures not being supported in the same relative position as when they were taken
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13Edge detection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/70Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10028Range image; Depth image; 3D point clouds
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E30/00Energy generation of nuclear origin
    • Y02E30/30Nuclear fission reactors

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Spectrometry And Color Measurement (AREA)

Abstract

本发明提供了一种用于摄影测量的标定装置及其测量方法,涉及摄影测量技术领域,所述标定装置主要包括标定球;所述标定球表面均布有若干等边图形;所述等边图形的颜色与所述标定球的本色不同。本方案通过使用标定球及其测量方法,可以实现单相机测量时的快速标定、测量以及数据拼接,消除了平面标定时信息少、畸变大、操作复杂等问题,并且可以获取三维物体的深度信息,便于进行三维标定,还可以提高图像特征及多视图几何约束的求解精度,从而有效修正三维重建模型的精度。

Description

一种用于摄影测量的标定装置及其测量方法
技术领域
本发明涉及摄影测量技术领域,尤其是涉及一种用于摄影测量的标定装置及其测量方法。
背景技术
摄影测量是一种基于不同角度拍摄的两幅或多幅图像,获取场景中物体三维几何信息的方法,具有简单、可靠、灵活以及使用范围广等特点。目前,基于摄影测量的三维重建技术已逐渐推广应用至工程检测中。通过拍摄、测量、记录、分析和处理现场施工过程,即可得到最终的测量图像和测量数据。这样既可以对测量对象进行测量和分析,又不需要与测量对象直接接触,从而有效避免测量环境以及周围环境对测量工作的局限性。
对于室外场景,若无法固定像机与目标物体的相对位置,通常会选择现场有特点的建筑物或者人工标定物等进行标定,提取其边缘、角点等特征点作为标志点或参照物,再结合人工实际测量的尺寸等信息,提供尺度和比例约束,以解算仿射变换等公式的参数,以便提高三维重建精度。
大量现有标定方法中,使用最为广泛的是张正友相机标定法。其主要通过尺寸已知的黑白平面棋盘格,利用棋盘格与平面图像之间的对应关系建立方程。此外,还有用标定板或标定杆进行相机标定:采用平面标靶的标定板,通常需要加装精密的辅助机构,例如导轨等,操作繁琐;而采用标定杆的标定方法,则需要在标定过程中不断移动标定杆,费事费力。这些标定方法大都用于一维或二维标定,虽然比较灵活,但标定信息少、畸变大,甚至会出现观测不到的问题,而且这些标定方法无法恢复三维物体的深度信息,所以不能直接用于三维标定。往往还需要借助线激光等额外条件构造三角约束,以约束目标物体在特定的位置成像,还可以通过标记点或标记面约束待测量面等方法来确定三维深度信息,以便完成三维标定。因此,测量过程十分复杂,导致应用受限。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用于摄影测量的标定装置及其测量方法,以解决现有技术中存在的至少一种上述技术问题。
第一方面,为解决上述技术问题,本发明提供了一种用于摄影测量的标定装置,包括标定球;所述标定球表面均布有若干等边图形;所述等边图形的颜色与所述标定球的本色不同。
通过将上述标定装置简便地固定于目标物体处,便可从任意角度拍摄含有该标定装置及目标物体的多幅图像,避免了其他标定物对摆放位置及摆放方法的严格要求。通过识别所述等边图形的边缘、角点等特征点,便可以准确获得三维物体的深度信息,从而提高了三维标定的效率及精度,进而提升了三维重建模型的品质及精度。
在一种可行的实施方式中,所述标定球的本色为白色,所述等边图形的颜色为黑色。
这种黑白相间的配色方案,可以明显区分出不同区域表面,便于在三维重建时准确标定空间位置。
在一种可行的实施方式中,所述等边图形包括等边三角形、正方形及等边五边形等。
这些图案,可以增加三维重建模型的几何约束数量。
在一种可行的实施方式中,所述标定球的表面为哑光材质,以保证相机以不同角度拍摄标定球表面时,不会因反光出现照片过曝的问题。
在一种可行的实施方式中,所述标定球为封闭球体,球度不大于0.1mm,这样可以保证标定装置自身的加工精度,有利于提升标定的精度。
在一种可行的实施方式中,所述标定球的直径包括0.5m、0.2m及0.1m等,以便配合不同尺寸大小的目标物体,可以单独使用或组合使用,便于根据不同情况进行拍摄及标定。
在一种可行的实施方式中,所述标定球还包括底座,所述底座包括磁铁,用于使所述标定球快速吸附在某些金属表面。
当然还可以根据实际需要,选择粘贴等其他方式,以达到安装固定所述标定装置的目的。
在一种可行的实施方式中,所述底座还包括旋钮,所述旋钮用于转动所述磁铁,便于通过调整旋钮来开启或关闭磁力,完成将所述标定球从某些金属表面安装或拆下的操作。
在一种可行的实施方式中,所述标定球的壳体为半透明材质,所述标定球的内部设有电灯及电池,所述底座设有开关,所述开关与所述电灯及电池电连接,这样可以在外界光线较差的环境下,通过所述电灯点亮所述标定球,从而有利于进行识别及标定。
在一种可行的实施方式中,所述标定球的表面包含荧光粉,这样可以在外界光线较差且标定球内不便安装电灯的情况下,通过荧光材质发光,使所述标定球便于被识别,从而有利于标定。
第二方面,基于相同的发明构思,本申请还提供了一种采用上述标定装置的测量方法,包括:
步骤1、选择与待测目标尺寸相当的标定球,以满足不同尺寸待测目标的标定精度需求,并将标定球放置于所述待测目标旁;
步骤2、通过相机,至少从三个不同方向拍摄多组含有所述标定球的待测目标图像;
步骤3、基于所述待测目标图像,通过特征提取算法,例如SIFT算法,进行特征提取,得到每个图片的特征点;
步骤4、基于任意两个图片的特征点,通过匹配算法,例如K-d tree算法,进行最近邻匹配,得到匹配对,从而建立两两图片之间的联系途径;基于所述匹配对,计算对极几何,通过异常值检验算法,例如RANSAC算法,筛除外点等错误点的匹配对;基于筛选后的匹配对,通过基本矩阵算法,例如八点算法,得到本征矩阵;基于本征矩阵,通过奇异性约束算法,例如SVD(Singular Value Decomposition)算法,进行奇异值分解,得到3x3的旋转矩阵R及1x3的平移矩阵T;对像点坐标三角进行畸变校正;基于R、T及畸变校正后的像点坐标三角,通过线性变换算法,例如DLT(Direct Linear Transformation)算法,计算得到三维点信息;
步骤5、逐个将其余图像与当前图像进行匹配,迭代执行步骤4,得到相应的旋转矩阵R、平移矩阵T及三维点信息,并结合相机内参信息构造稀疏点云;通过非线性优化算法,例如捆绑调整算法(Bundle Adjustment,也可译为光束法平差),调整旋转矩阵R、平移矩阵T及三维点信息的参数,使反向投影差最小化,得到最终的稀疏点云,从而逐步降低重建模型的误差;基于最终的稀疏点云,通过点云数据网格化方法,拟合提取三维重建模型;
步骤6、对所述三维重建模型进行剖切等操作,得到待测目标模型,测量待测目标尺寸。
通过上述方法,利用标定球可从任意角度拍摄的特性,通过计算机视觉的方法准确计算并获取三维物体的深度信息,有效提高了三维重建的效率及精度。
在一种可行的实施方式中,所述步骤3中包括:
步骤31、基于所述待测目标图像,通过模糊处理,构建尺度空间;
步骤32、基于所述尺度空间,通过相邻点比较,进行空间极值点检测;
步骤33、对待测目标图像中的特征点,计算其所有梯度方向,并通过直方图统计,将主方向作为特征点的方向;
步骤34、基于特征点的位置、尺度及方向,通过向量转换,生成特征点描述子。
通过上述方法,可以得到独立性好、匹配率高的特征点。
采用上述技术方案,本发明具有如下有益效果:
本发明提供的一种用于摄影测量的标定装置及其测量方法,通过标定球,可以实现单相机测量的快速标定、测量以及数据拼接,消除了平面标定时信息少、畸变大、操作复杂等问题,并且可以获取三维物体的深度信息,便于进行三维标定,还可以提高图像特征及多视图几何约束的求解精度,从而有效修正三维重建模型的精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的用于摄影测量的标定装置示意图;
图2为本发明实施例提供的底座的半剖视图;
图3为本发明实施例提供的测量方法流程图;
图4为本发明实施例提供的现场拍摄图。
附图标记:
1-标定球;2-底座;3-磁铁;4-旋钮;5-圆柱腔体。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在进行具体实施方式介绍之前,首先就本申请的发明构思进行简要阐述:在摄影测量作业时,特别是对于工程应用领域,为了便于观察图像、拍摄图像、识别图像、以及三维重建后在建模场景中进行不同角度比例的约束设置,要求标定物表面必须存在三维空间结构关系,且能方便地区分不同的空间点。为此,本发明设计了不同大小的标定球,并基于所述标定球设计了相应的空间测量方法。
下面结合具体的实施方式对本发明做进一步的解释说明。
还需要说明的是,下述具体实施例或具体实施方式,是本发明为进一步解释具体的发明内容而列举的一系列优化的设置方式,而该些设置方式之间均是可以相互结合或者相互关联使用的。
实施例一:
如图1所示,本实施例提供的一种用于摄影测量的标定装置,
包括标定球;所述标定球表面均布有若干等边图形;所述等边图形的颜色与所述标定球的本色不同。
通过将上述标定装置简便地固定于目标物体处,便可从任意角度拍摄含有该标定装置及目标物体的多幅图像,避免了其他标定物对摆放位置及摆放方法的严格要求。通过识别所述等边图形的边缘、角点等特征点,便可以准确获得三维物体的深度信息,从而提高了三维标定的效率及精度,进而提升了三维重建模型的品质及精度。
进一步地,所述标定球的本色为白色,所述等边图形的颜色为黑色。
这种黑白相间的配色方案,可以明显区分出不同表面,便于在三维重建时准确标定空间位置。
进一步地,所述等边图形包括等边三角形、正方形及等边五边形;所述等边图形的边长为定值,例如1cm、2cm等;所述等边三角形、所述正方形及所述等边五边形之间交替布设;所述等边图形的间距相等。
这些图案,可以增加三维重建模型的几何约束数量,并可提供大量的边缘、角点等特征点。
进一步地,所述标定球的表面为哑光材质,以保证相机以不同角度拍摄标定球表面时,不会因反光出现照片过曝的问题。
进一步地,所述标定球为封闭式球体,球度不大于0.1mm,这样可以保证标定装置自身的加工精度,有利于提升标定的精度。
进一步地,所述标定球的材质为金属或微晶玻璃,以便于加工。
进一步地,所述标定球的直径分为0.5m、0.2m及0.1m,共三种规格,以便配合不同尺寸大小的目标物体,便于进行拍摄及标定。
进一步地,如图2所示,所述标定球1设置有底座2,所述底座2包括磁铁3、旋钮4及圆柱腔体5:所述底座2的材质为导磁体,其内部被分为左右两块,二者之间通过不导磁的铜板隔开并且构成一个圆柱腔体5;所述磁铁3可旋转地设置于所述圆柱腔体5内,所述磁铁3的中部连接所述旋钮4的输出轴;所述旋钮4的本体可转动地设置于所述底座2的前部。
这样,通过手动旋转旋钮4带动所述磁体3转动:当磁铁3转动到竖直位置时,磁力线分别在两块导磁体中形成闭路,该底座2不能吸附在铁制物体表面;当磁铁3转动到水平位置时,该磁铁3的两极分别对准两块导磁体,形成整体磁力线闭合,该底座2便可以吸附在铁制物体表面。
实施例二:
如图3所示,本实施例提供了一种采用上述标定装置的测量方法,包括:
步骤1、选择与待测目标尺寸相当的标定球,以满足不同尺寸待测目标的标定精度需求,并将标定球放置于所述待测目标旁,如图4所示;当选择多个标定球组合使用时,还可以根据实际需要,灵活布设各个标定球的位置及顺序,例如共面布设、非共面布设、等距布设、编号布设等;
步骤2、通过相机,至少从三个不同方向拍摄多组含有所述标定球的待测目标图像;
步骤3、基于所述待测目标图像,通过SIFT算法,进行特征提取,得到每个图片的特征点;
所述SIFT(Scale-invariant feature transform)算法,属于现有技术,是一种用于图像处理领域的描述方法,SIFT特征是基于物体局部外观的一些兴趣点,与图像的大小和旋转方向无关,因此具有尺度和旋转不变性,对光线、噪声、微视角改变的容忍度高,鲁棒性强,适合用来提取尺度变换和旋转角度的各种图片特征点信息,准确性强;但SIFT特征仅仅依据局部外观,而不考虑真实场景中的几何物理规律,因此无法保证匹配到的特征点是否是真实世界中的同一点,所以后续需要使用基于事实的几何约束检测其可靠性;
步骤4、基于任意两个图片的特征点,通过K-d tree算法,进行最近邻匹配,得到匹配对,从而建立两两图片之间的联系途径;基于所述匹配对,计算对极几何,通过RANSAC算法,筛除外点的匹配对;基于筛选后的匹配对,通过八点算法,得到本征矩阵;基于本征矩阵,通过SVD(Singular Value Decomposition)算法,进行奇异值分解,得到3x3的旋转矩阵R及1x3的平移矩阵T;对像点坐标三角进行畸变校正;基于R、T及畸变校正后的像点坐标三角,通过DLT(Direct Linear Transformation)算法,计算得到三维点信息;
所述K-d tree算法,属于现有技术,可应用于多维空间关键数据的搜索,主要过程是令最近邻的距离为d1,再找到第二近邻的匹配对两点间的距离d2,如果d1和d2之比小于预设阈值0.5,则判定为可接受的匹配对;
所述RANSAC算法,属于现有技术,该方法采用迭代的方式从观测数据中估算出数学模型的参数,其融合有剔除不合格数据的功能,对于有错误数据的数据样本,能够给出准确的辨识结果;
所述八点算法,属于现有技术,是一种通过对应点来计算基础矩阵的算法;
所述SVD算法,属于现有技术,是一种矩阵解法,本质为奇异值分解,可用于降维、去噪以及图片压缩;
所述畸变校正,属于现有技术,是一种改善图像畸变的方法;
所述DLT算法,属于现有技术,是一种建立像点坐标和物点坐标之间线性关系的解法;
步骤5、逐个将其余图像与当前图像进行匹配,迭代执行步骤4,得到相应的旋转矩阵R、平移矩阵T及三维点信息,并结合相机内参信息构造稀疏点云;通过捆绑调整算法(Bundle Adjustment,也可译为光束法平差),调整旋转矩阵R、平移矩阵T及三维点信息的参数,使反向投影差最小化,得到最终的稀疏点云,从而逐步降低重建模型的误差;基于最终的稀疏点云,通过点云数据网格化方法,拟合提取三维重建模型;
所述捆绑调整算法,属于现有技术,是一种通过图像分析平面坐标来获得被观察对象空间坐标的方法;
所述点云数据网格化方法,属于现有技术,可以将点云数据进行网格化处理,其目的在于均匀化点云;
步骤6、对所述三维重建模型进行剖切等操作,得到待测目标模型,测量待测目标尺寸。
通过上述方法,利用标定球可从任意角度拍摄的特性,通过计算机视觉的方法准确计算并获取三维物体的深度信息,有效提高了三维重建的效率及精度。
进一步地,所述步骤3中包括:
步骤31、基于所述待测目标图像,通过模糊处理,构建尺度空间;
所述模糊处理,属于现有技术,是一种将原始图像转换为模糊图像,从而去除非关注细节的方法;
步骤32、基于所述尺度空间,通过相邻点比较,进行空间极值点检测;
所述相邻点比较,属于现有技术,是一种将采样点与其所有相邻点进行比大小,从而找到极值点的方法;
步骤33、对待测目标图像中的特征点,计算其所有梯度方向,并通过直方图统计,将主方向作为特征点的方向;
所述直方图统计,属于现有技术,是一种通过柱值统计梯度方向并得到主方向的方法;
步骤34、基于特征点的位置、尺度及方向,通过向量转换,生成特征点描述子;
所述向量转换,属于现有技术,是一种通过特征向量来描述特征点的方法。
通过上述方法,可以得到独立性好、匹配率高的特征点。
本方案在又一种实施方式下,可以通过设备的方式来实现,该设备可以包括执行上述各个实施方式中各个或几个步骤的相应模块。模块可以是专门被配置为执行相应步骤的一个或多个硬件模块、或者由被配置为执行相应步骤的处理器来实现、或者存储在计算机可读介质内用于由处理器来实现、或者通过某种组合来实现。
处理器执行上文所描述的各个方法和处理。例如,本方案中的方法实施方式可以被实现为软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储器。在一些实施方式中,软件程序的部分或者全部可以经由存储器和/或通信接口而被载入和/或安装。当软件程序加载到存储器并由处理器执行时,可以执行上文描述的方法中的一个或多个步骤。备选地,在其它实施方式中,处理器可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行上述方法之一。
该设备可以利用总线架构来实现。总线架构可以包括任何数量的互连总线和桥接器,这取决于硬件的特定应用和总体设计约束。总线将包括一个或多个处理器、存储器和/或硬件模块的各种电路连接到一起。总线还可以将诸如外围设备、电压调节器、功率管理电路、外部天线等的各种其它电路连接。
总线可以是工业标准体系结构(ISA,Industry Standard Architecture)总线、外部设备互连(PCI,Peripheral Component)总线或扩展工业标准体系结构(EISA,ExtendedIndustry Standard Component)总线等,总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种用于摄影测量的标定装置,其特征在于,包括标定球;所述标定球表面均布有若干等边图形;所述等边图形的颜色与所述标定球的本色不同。
2.根据权利要求1所述的标定装置,其特征在于,所述标定球的本色为白色,所述等边图形的颜色为黑色。
3.根据权利要求1所述的标定装置,其特征在于,所述等边图形包括等边三角形、正方形及等边五边形。
4.根据权利要求1所述的标定装置,其特征在于,所述标定球的表面为哑光材质。
5.根据权利要求1所述的标定装置,其特征在于,所述标定球为封闭球体,球度不大于0.1mm。
6.根据权利要求1所述的标定装置,其特征在于,所述标定球还包括底座,所述底座包括磁铁。
7.根据权利要求6所述的标定装置,其特征在于,所述底座还包括旋钮,用于转动所述磁铁。
8.根据权利要求7所述的标定装置,其特征在于,所述底座的材质为导磁体,所述底座的内部被分为左右两块,二者之间通过不导磁的材质隔开并且构成一个圆柱腔体;所述磁铁可旋转地设置于所述圆柱腔体内,所述磁铁的中部连接所述旋钮的输出轴;所述旋钮的本体可转动地设置于所述底座的前部。
9.一种采用如权利要求1~8中任一所述标定装置的测量方法,其特征在于,包括:
步骤1、根据待测目标选择标定球,并将标定球放置于所述待测目标旁;
步骤2、通过相机,至少从三个不同方向拍摄多组含有所述标定球的待测目标图像;
步骤3、基于所述待测目标图像,通过特征提取算法进行特征提取,得到每个图片的特征点;
步骤4、基于任意两个图片的特征点,通过最近邻匹配,得到匹配对;基于所述匹配对,计算对极几何,通过异常值检验筛除外点的匹配对;基于筛选后的匹配对,通过矩阵计算,得到本征矩阵;通过奇异值分解,得到本征矩阵的旋转矩阵及平移矩阵;对像点坐标三角进行畸变校正;基于旋转矩阵、平移矩阵及畸变校正后的像点坐标三角,通过线性变换计算得到三维点信息;
步骤5、逐个将其余图像与当前图像进行匹配,迭代执行步骤4,得到相应的旋转矩阵、平移矩阵及三维点信息,并结合相机内参信息构造稀疏点云;通过非线性优化,调整旋转矩阵、平移矩阵及三维点信息的参数,得到最终的稀疏点云;基于最终的稀疏点云,通过点云数据网格化,拟合提取三维重建模型;
步骤6、对所述三维重建模型进行剖切,得到待测目标模型,测量待测目标尺寸。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述步骤3中包括:
步骤31、基于所述待测目标图像,通过模糊处理,构建尺度空间;
步骤32、基于所述尺度空间,通过相邻点比较,进行空间极值点检测;
步骤33、对待测目标图像中的特征点,计算其所有梯度方向,并通过直方图统计,将主方向作为特征点的方向;
步骤34、基于特征点的位置、尺度及方向,通过向量转换,生成特征点描述子。
CN202310650448.7A 2023-06-02 2023-06-02 一种用于摄影测量的标定装置及其测量方法 Active CN116399314B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310650448.7A CN116399314B (zh) 2023-06-02 2023-06-02 一种用于摄影测量的标定装置及其测量方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310650448.7A CN116399314B (zh) 2023-06-02 2023-06-02 一种用于摄影测量的标定装置及其测量方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116399314A true CN116399314A (zh) 2023-07-07
CN116399314B CN116399314B (zh) 2023-07-28

Family

ID=87012645

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310650448.7A Active CN116399314B (zh) 2023-06-02 2023-06-02 一种用于摄影测量的标定装置及其测量方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116399314B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117635694A (zh) * 2024-01-24 2024-03-01 中南大学 一种电子显微镜图像的二次球尺寸测量方法、装置及设备
CN117830438A (zh) * 2024-03-04 2024-04-05 数据堂(北京)科技股份有限公司 一种基于特定标志物的激光雷达与相机联合标定方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106197390A (zh) * 2016-09-18 2016-12-07 南通市测绘院有限公司 一种球体球心坐标定位装置
CN106323169A (zh) * 2016-09-18 2017-01-11 南通市测绘院有限公司 一种球体球心坐标定位方法
CN114581526A (zh) * 2020-12-02 2022-06-03 中国科学院沈阳自动化研究所 一种基于球形标定块的多相机标定方法
CN218628348U (zh) * 2022-11-18 2023-03-14 常州市建筑科学研究院集团股份有限公司 可拆卸式建筑物沉降标志

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106197390A (zh) * 2016-09-18 2016-12-07 南通市测绘院有限公司 一种球体球心坐标定位装置
CN106323169A (zh) * 2016-09-18 2017-01-11 南通市测绘院有限公司 一种球体球心坐标定位方法
CN114581526A (zh) * 2020-12-02 2022-06-03 中国科学院沈阳自动化研究所 一种基于球形标定块的多相机标定方法
CN218628348U (zh) * 2022-11-18 2023-03-14 常州市建筑科学研究院集团股份有限公司 可拆卸式建筑物沉降标志

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117635694A (zh) * 2024-01-24 2024-03-01 中南大学 一种电子显微镜图像的二次球尺寸测量方法、装置及设备
CN117635694B (zh) * 2024-01-24 2024-04-19 中南大学 一种电子显微镜图像的二次球尺寸测量方法、装置及设备
CN117830438A (zh) * 2024-03-04 2024-04-05 数据堂(北京)科技股份有限公司 一种基于特定标志物的激光雷达与相机联合标定方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN116399314B (zh) 2023-07-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN116399314B (zh) 一种用于摄影测量的标定装置及其测量方法
CN108510551B (zh) 一种远距离大视场条件下相机参数的标定方法及系统
CN107270810B (zh) 多方位投影的投影仪标定方法及装置
CN102376089B (zh) 一种标靶校正方法及系统
CN107886547B (zh) 一种鱼眼相机标定方法及系统
CN112949478B (zh) 基于云台相机的目标检测方法
CN111220126A (zh) 一种基于点特征和单目相机的空间物体位姿测量方法
CN115830103A (zh) 一种基于单目彩色的透明物体定位方法、装置及存储介质
WO2023046211A1 (zh) 摄影测量方法、装置、设备及存储介质
CN109961485A (zh) 一种基于单目视觉进行目标定位的方法
CN110930382A (zh) 基于标定板特征点提取的点云拼接精度评估方法及系统
CN114283203A (zh) 一种多相机系统的标定方法及系统
CN107507244A (zh) 一种单帧图像的相机标定方法、标定操作方法及标定装置
CN112257713A (zh) 图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
Resch et al. On-site semi-automatic calibration and registration of a projector-camera system using arbitrary objects with known geometry
CN114299156A (zh) 无重叠区域下多相机的标定与坐标统一方法
CN113963067B (zh) 一种采用小靶标对大视场视觉传感器进行标定的标定方法
CN116205993A (zh) 一种用于3d aoi的双远心镜头高精度标定方法
Mitchelson et al. Wand-based multiple camera studio calibration
CN117848234A (zh) 物体扫描机构、方法及相关设备
CN111491157B (zh) 一种构建手机3d模型引导图像全面采集的方法
López-Nicolás et al. Unitary torus model for conical mirror based catadioptric system
Tu et al. 2D in situ method for measuring plant leaf area with camera correction and background color calibration
CN110458951B (zh) 一种电网杆塔的建模数据获取方法及相关装置
CN116935013A (zh) 基于三维重建的电路板点云大范围拼接方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20230824

Address after: 518000 Taoyuan Street, Nanshan District, Shenzhen City, Guangdong Province

Patentee after: Harbin Institute of Technology,Shenzhen(Shenzhen Institute of science and technology innovation Harbin Institute of Technology)

Patentee after: CENTRAL RESEARCH INSTITUTE OF BUILDING AND CONSTRUCTION Co.,Ltd.

Patentee after: CHINA JINGYE ENGINEERING Co.,Ltd.

Patentee after: CENTRAL RESEARCH INSTITUTE OF BUILDING AND CONSTRUCTION CO., LTD. MCC Group

Address before: 518000 Taoyuan Street, Nanshan District, Shenzhen City, Guangdong Province

Patentee before: Harbin Institute of Technology,Shenzhen(Shenzhen Institute of science and technology innovation Harbin Institute of Technology)

Patentee before: CENTRAL RESEARCH INSTITUTE OF BUILDING AND CONSTRUCTION Co.,Ltd.

Patentee before: CENTRAL RESEARCH INSTITUTE OF BUILDING AND CONSTRUCTION CO., LTD. MCC Group

TR01 Transfer of patent right