两步标定法

来源:互联网 发布:无主之地2 优化 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 18:11

在直接线性标定方法中,并没有考虑相机镜头的非线性畸变,而在Tsai提出的两步标定法中很好的解决了这个问题。相关理论推导如下:

1、相机畸变模型


在前一篇文章中有提到,应该比较好理解。




我们可以看出在上图中可以分以下几个坐标系:

① 像机坐标系Oc

② 图像像素坐标系Oi

③ 世界坐标系Ow

④ 实际图像物理坐标系Od

⑤ 理想图像物理坐标系Ou



2、畸变量

此时,畸变量可分为在X方向和Y方向上,这种畸变量我们只考虑了径向畸变,其他畸变右以忽略不计,径向畸变本身是有一定的线性关系的,下面畸变模型的讲解时也会说到:





xx方向畸变量

yy方向畸变量




3、实际图物理坐标系与像素坐标系的关系(基本关系)





dx: x方向的像素距(每个像素在x方向的长度)

dy: y方向的像素距(每个像素在y方向的长度)



4、基本公式(在线性标定的基础上)





5、畸变的总体表示



径向畸变Dr

离心畸变Dt

薄棱镜畸变Dp


6、三种畸变的数学模型

 

径向畸变及其规律(径向约束):




离心畸变:




薄棱镜畸变:



总畸变:





畸变系数:

径向畸变:k1

离心畸变:p1, p2

薄棱径畸变:s1, s2




7、模型参数


内参数:

      焦比:fu, fv

      图像中心(主点)坐标:u0,v0

畸变系数: k1, p1, p2, s1, s2(一般只考虑k1镜像畸变,因此内参有5个参数)

 

 

外参数:

      平移矢量:T

      旋转矩阵:R

 

典型标定方法

    利用像机畸变模型建立约束方程

    确定优化目标函数

以非线性优化方法求解

 

缺点:

    优化程序计算复杂,速度慢

    标定的结果取决于初始值



8、两步标定法正式开始


1987年由Tsai提出

第一步:求除tz外的所有外参数

    利用径向排列约束(RAC

    线性求解

第二步:求其余参数

    非线性优化


9、两步法的前提


假设:

 u0,v0已知

只考虑二阶径向畸变

 主点既是图像中心又是径向畸变中心

 

 

10、公式推导





得到以下公式:




11、径向约束公式






上面已经求出:




综合可得:



乘开:




12、第一步

1、求中间变量

 

为了方便表示与计算,用参数将变量代替:



2、 求|ty|






4、求tx




5、求R



6、确定ty符号:




ty>0, 求其它参数

     用远离图像中心的特征点计算:

 

 

假设条件正确:

    xciui-u0同号

    ycivi-v0同号

 

 

剩余参数:fu,fv, tz, k1

约束方程:

 

13、第二步

剩余参数:fu,fv, tz, k1








已知:



求:

 

方法:非线性优化

 

 

确定初始值:

  k1=0, dv=1

忽略非线性畸变,求解fvtz





14U0V0的标定

直接光学方法 

变焦距法

径向排列约束法

 

 

直接光学法

用一束激光照射像机镜头

在光路上放一张有孔的纸

使激光的入射光线与反射光线重合

用像机摄取包含激光光斑的图象

光斑的中心坐标即为光心坐标

调整困难但精度较高 

 

 

变焦距法

 

条件:光心与镜头的缩放中心重合

实现:

      不同距离分别对多个特征点成像

      每个特征点一个线性方程




径向排列约束法





利用共面标定板,取zwi=0


非线性优化求解

 

15、小小总结一下:

前面标定方法共性:

    已知特征点二维图像坐标与三维空间坐标

    需要标定参照物

统称:传统标定方法

优点:适用任意摄像机模型,标定精度高

不足:需标定参照物,某些应用中难以实现

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