一种快速高精度数码相机双目定位方法

    0 引言

    所谓数码相机定位是指用数码相机摄制物体的相片确定物体表面某些特征点的位置。最常用的定位方法是双目定位,即用两部相机来定位。对物体上一个特征点,用两部固定在不同位置的相机摄得物体的像,分别获得该点在两部相机像平面上的坐标。只要知道两部相机精确的相对位置,就可用几何的方法得到该特征点在固定一部相机的坐标系中的坐标,即确定了特征点的位置。于是对双目定位,精确地确定两部相机的相对位置就是关键,这一过程称为系统标定。相机标定是摄影测量学和计机视觉领域中从二维影像获取三维欧氏空间信息必不可少的关键一步。标定的惯用做法是设立一定尺寸的平面圆作为靶标,靶标的中心就是几何中的点了。实际上,靶标的像由于受到误差的影响,靶标圆的像已发生变形成为拟椭圆,其中心也不再是靶标圆的圆心的像。[1]由于靶标中控制点像点坐标的精确提取与识别是影响控制测量精度最重要的因素之一。不同的控制点标志的选择须根据不同要求综合考虑。标志的物理特性,如形状和尺寸,直接影响标志影像的量测算法和精度;标志的光学特性,如反光性能,直接影响标志的影像质量,从而间接影响量测的精度。[2]为此,我们改选用另一种靶标,如图1所示。本文主要研究如何利用这种靶标的识别原理及实现方法提取点的像坐标,然后建立两部相机定位的数学模型,从而得到两部相机的相对位置。

    1 像点坐标的提取与识别[2]

    1.1 图像预处理:二值化和边缘跟踪

    二值化处理后的图像如图2所示,边缘跟踪就是把位于标志点内部的所有像素全部移除,仅仅留下在边缘线上的那些像素,取得靶标的轮廓线。实现方法是对区域的每个像素进行4-领域或8-领域的判断,当某个像素4-领域或8-领域内所有像素值为0时,说明这个像素是区域内部的点,则去掉该点,最后仅剩余的即是靶标的轮廓线。

    1.2 Hough变换提取直线

    直线y=mx+b可用极坐标表示为:r=xcosH+ysinH,其中(r,H)定义了一个从原点到线上最近点的向量,这个向量与该直线垂直。考虑一个以参数r,H定义的二维空间。xy平面的任意一条直线的Hough变换是(r,H)空间中的一个点。Hough变换把图像上的直线变为变换域上的一个点,那么对于轮廓线图像,变换域中最大值的两个点就应该是两个垂直相交的两条边缘直线。由于其它干扰和噪声存在,Hough变换可以只针对某个含有提取直线的部分实施操作,在这个部分直线是绝对占优的。

    1.3 像点坐标的精确提取