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专利号: 2019106059798
申请人: 河南科技大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2024-01-05
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种单线阵相机内外参数标定方法,其特征在于:包括如下步骤:S1、根据单线阵相机成像模型得到单线阵相机的理论内参数矩阵、理论外参数矩阵和理论单应性矩阵,其中理论外参数矩阵包括理论旋转参数矩阵;

S2、根据单线阵相机成像模型得到理论单应性矩阵与理论内参数矩阵的关系;

S3、基于理论旋转参数矩阵确定理论内参数矩阵与理论单应性矩阵的约束关系;

S4、利用标定板上目标点的坐标到成像点的坐标求出多个目标点到成像点之间的实际单应性矩阵;

S5、根据实际单应性矩阵求解实际内参数矩阵;

S6、根据实际内参数矩阵求解实际外参数矩阵;

其中,S1的具体方法为:S1.1、确定单线阵相机成像模型其中,{rij,1≤i≤3,1≤j≤3}是旋转向量矩阵,X,Y,Z是标定点在世界坐标系中的坐标,f是焦距,t是平移向量,c是图像中心坐标,y是成像坐标系中的坐标;

S1.2、基于成像模型得到包含内外参数的扩充成像模型T

m=[0 y 1];

T

M=[X Y Z 1];

s为任意实数;

S1.3、基于线阵相机x轴坐标成像坐标为零的特性,对扩充成像模型进行转化,得到Tm=[y 1];

S1.4、提取理论单应性矩阵S1.5、提取理论内参数矩阵A和理论外参数矩阵[r1 r2 r3 t]:S2的具体方法为:

S2.1、基于扩充成像模型的推导得到:S2.2、根据S1.2,得到ε为任意实数;

S3的具体方法为:

S3.1、计算

S3.2、计算

S3.3、计算

S3.4、由 得

2

h12h13+h22h23+h32h33=εc;

S3.5、理论内参数矩阵和理论单应性矩阵之间的约束关系为S5的具体方法包括:S5.1、计算实际内参数矩阵中的cS5.2、计算实际内参数矩阵中的fS6的具体方法为:

S6.1、根据[h1 h2 h3 h4]=δA[r1 r2 r3 t]获得T ‑1

h1=δAr1,并推导出r1=[r12 r13]=λA h1;

T ‑1

h2=δAr2或r2=[r22 r23]=λA h2;

T ‑1

h3=δAr3或r3=[r32 r33]=λA h3;

T ‑1

h4=δAt或t=[t2 t3]=λA h4;其中,δ是任意实数;

S6.2、将r1,r2,r3代入 得到进一步得到

S6.3、由外参数矩阵特性,得到S6.4、由0=r11X+r21Y+r31Z+t1,得到t1=‑(r11X+r21Y+r31Z)。