專利名稱：一種無人水面艇的視覺系統在線標定方法
技術領域：
本發明涉及一種無人水面艇視覺系統技術，具體涉及無人水面艇視覺系統的在線標定方法，適用于安裝在無人艇上的視覺導航或監控系統中所用攝像機內外參數的在線標定，也可用于無人車和無人機視覺系統。
背景技術：
視覺導航在地面無人車和空中無人機中已有成功的應用，近年來人們試圖將該技術應用于水面無人艇的導航，但陸上標定好的視覺系統經無人艇的運輸、吊裝、布放或風浪引起的顛簸，標定參數會發生變化；視覺系統受水面反光的影響，實際工作環境與陸上標定環境不同，標定參數也存在偏差；因此，人們希望能夠對視覺系統進行在線標定。針對視覺系統的在線標定問題,Fitzgibbon等人提出一種基于相同型號攝像機內參數先驗概率分布的在線標定方法(Online camera calibration,United States Patent, US7671891B2，2010)，但這種方法需要對相同型號的較多攝像機進行標定，求得內參數的先驗概率分布，這難以做到準確；特別是對于需要變焦的視覺系統，求先驗概率分布的工作量很大，不便于實現。因此，本領域希望有更簡捷實用的視覺系統在線標定方法。
發明內容
本發明針對現有視覺系統的在線標定方法所存在的工作量大以及準確度不高等問題，而提供一種無人水面艇的視覺系統在線標定方法。該方法不需通過統計方法求取攝像機內參數的先驗概率分布，當視覺系統在實際條件下工作時，能夠對攝像機的內外參數進行在線標定。為了達到上述目的，本發明采用如下的技術方案—種無人水面艇的視覺系統在線標定方法，該方法的步驟如下(I)將視覺系統采集的圖像分為視覺重建區和系統標定區，所述視覺重建區內的圖像用于視覺計算，所述系統標定區內的圖像用于在線標定；(2)在無人水面艇上相應位置固設有至少一個小標定物，使得在視覺系統采集的圖像上小標定物的圖像位于并盡可能占滿系統標定區；(3)進行在線標定之前，首先在另一船艇上設置一個大標定物，使得當載有所述大標定物的船艇在視覺系統的觀測范圍內運動時，視覺系統所拍攝大標定物圖像位于視覺重建區；接著分別利用大小標定物的圖像對視覺系統進行離線標定，得出兩組標定參數；再者經過多次離線標定，建立兩組標定參數之間的變換關系；(4)視覺系統實際運行時，利用視覺重建區內的圖像進行視覺計算，同時，利用小標定物圖像對系統進行標定，得出一組標定結果；根據離線標定時建立的所述兩組標定參數間變換關系，對標定結果進行修正，得出對應于大標定物的等效標定結果，并以此更新視覺系統的標定參數，完成在線標定。
在本發明的優選實例中，所述步驟(I)采集的一幀圖像下部中間一個小區域為系統標定區，其高度和寬度約分別為一幀圖像的四分之一，無人艇上固定設置的小標定物成像在系統標定區內；一幀圖像中除所述系統標定區外的部分為視覺重建區，無人艇周圍的水面場景成像在視覺重建區內。進一步的，所述步驟(3)中大標定物的結構為現有攝像機標定技術所采用的標定物結構，選擇大標定物的尺寸，使得當載有所述大標定物的船艇在視覺系統的觀測范圍內運動時，位于視覺重建區內的大標定物圖像上相鄰兩個特征點的距離不小于一個設定值， 以便于特征點的提取。根據上述技術方案得到的本發明通過大小兩個標定物進行離線標定，根據離線標定時建立的兩組標定參數間變換關系，對標定結果進行修正，得出對應于大標定物的等效標定結果，并以此更新視覺系統的標定參數，完成在線標定。這樣避免通過統計方法求取攝像機內參數的先驗概率分布，大大降低工作量；本發明當視覺系統在實際條件下工作時，能夠對攝像機的內外參數進行在線標定，有效保證準確度。
以下結合附圖和具體實施方式
來進一步說明本發明。圖I為本發明的原理圖。圖2為本發明中視覺系統實際工作時采集的一幀圖像的示意圖。圖3為本發明一種實施方案中小標定物的結構示意圖。圖4為本發明中視覺系統進行離線標定時采集的一幀圖像的示意圖。
具體實施例方式為了使本發明實現的技術手段、創作特征、達成目的與功效易于明白了解，下面結合具體圖示，進一步闡述本發明。本發明為了避免現有視覺系統在線標定方法工作量大和準確度不高等問題，其所提供的方法是首先將視覺系統采集的圖像分為視覺重建區和系統標定區；無人水面艇上相應位置固設有至少一個小標定物，使得在視覺系統采集的圖像上小標定物的圖像位于并盡可能占滿系統標定區；進行在線標定之前，根據視覺系統的觀測范圍，制作適當尺寸的大標定物，并置于另一船艇上，使得當載有所述大標定物的船艇在視覺系統的觀測范圍內運動時，視覺系統所拍攝大標定物圖像位于視覺重建區內；分別利用大小標定物的圖像對系統進行離線標定，得出兩組標定參數；經過多次離線標定，建立兩組標定參數之間的變換關系；當視覺系統實際運行時，利用視覺重建區內圖像進行視覺計算，同時，利用系統標定區內圖像對系統進行標定，得出一組標定結果；根據離線標定時建立的所述兩組標定參數間變換關系，對標定結果進行修正，得出對應于大標定物的等效標定結果，并以此更新視覺系統的標定參數，完成在線標定。基于上述原理，本發明的具體實施過程如下I、參見圖2，將視覺系統采集的圖像100分為視覺重建區101和系統標定區102，視覺重建區101內的圖像用于視覺計算，系統標定102區內的圖像用于在線標定。系統標定區102位于圖像100下部的中間位置，其高度和寬度約分別為圖像100 的四分之一，無人艇上固定設置的小標定物成像在系統標定區102內；圖像100中除所述系統標定區102外的部分為視覺重建區101，無人艇周圍的水面場景成像在視覺重建區101 內。2、參見
圖1，制作一個或多個小標定物200，并固定安裝在無人水面艇300上適當位置，從而使得視覺系統拍攝到的小標定物圖像103位于每一幀圖像下部的系統標定區 102內，并盡可能占滿系統標定區，如圖2所示。小標定物可選擇現有攝像機400標定技術中便于特征點自動提取的結構，基于此要求，本發明采用表面為彩色方格的立方體結構，如圖3所示，三個可見的表面分別為紅白相間、綠白相間和藍白相間的方格，以便于方格角點的提取。小標定物200固定安裝在無人艇艇艏的甲板上，根據視覺系統的安裝位置，確定小標定物200的尺寸，使小標定物的圖像 103全部位于系統標定區(如圖2所示)，并且小標定物的圖像上每個方格的兩個相鄰角點之間的距離不小于20個象素，以便于特征點的提取。3、參見圖4，根據視覺系統的觀測范圍，制作適當尺寸的大標定物501，并置于另一船艇500上，使得當載有所述大標定物的船艇在視覺系統的觀測范圍內運動時，視覺系統所拍攝大標定物圖像位于視覺重建區101內；大標定物的結構可為現有攝像機標定技術所采用的標定物結構，基于此要求，本發明采用桔紅色和白色相間的平面方格結構，確定大標定物的尺寸，使得當載有所述大標定物的船艇在視覺系統的觀測范圍內運動時，位于視覺重建區內的大標定物圖像上相鄰兩個特征點的距離不小于20個象素，以便于特征點的提取。4、利用大標定物的圖像對視覺系統進行離線標定，可采用現有攝像機標定的常用方法，例如基于平面標定物的攝像機標定方法(Z. Zhang, A Flexible New Technique for Camera Calibration，IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence， 22(11) =1330-1334，2000.)，得出的標定結果用向量U表示。利用小標定物的圖像對系統進行離線標定，可采用基于立體標定物的攝像機標定方法(R. Y. Tsai,A Versatile Camera Calibration Technique for High-Accuracy 3DMachine Vision Metrology Using Off-the-Shelf TV Cameras and Lenses, IEEE J. Robotics and Automation,1987,3(4), 323-344)，得出的標定結果用向量V表不。通過多次尚線標定實驗，得出的標定結果為Ui和 Vi, i = 1,2, . . . , η,建立大小標定物所得出兩組標定參數之間的變換關系U = f(V),作為后續通過小標定物對系統進行在線標定時所得結果的校正依據。5、視覺系統實際運行時，利用視覺重建區內的圖像進行視覺計算，同時，利用系統標定區內的圖像對系統進行標定，可采用R. Y. Tsai的方法。為提高標定結果的準確性，利用前后幾次標定的結果對標定參數進行濾波，例如采用中值濾波，以濾波后的結果作為新的標定參數，記為Vt。6、利用離線標定時所建立對應于大小標定物所得標定參數之間的變換關系U = f (V)，對步驟5所得新的標定參數Vt進行修正，得到視覺系統新的標定參數Ut，并用Ut代替視覺系統的原有標定參數，供下次視覺計算應用，完成視覺系統的在線標定。以上顯示和描述了本發明的基本原理、主要特征和本發明的優點。本行業的技術人員應該了解，本發明不受上述實施例的限制，上述實施例和說明書中描述的只是說明本發明的原理，在不脫離本發明精神和范圍的前提下，本發明還會有各種變化和改進，這些變化和改進都落入要求保護的本發明范圍內。本發明要求保護范圍由所附的權利要求書及其等效物界定。
權利要求
1.一種無人水面艇的視覺系統在線標定方法，其特征在于，所述標定方法包括如下步驟(1)將視覺系統采集的圖像分為視覺重建區和系統標定區，所述視覺重建區內的圖像用于視覺計算，所述系統標定區內的圖像用于在線標定；(2)在無人水面艇上相應位置固設有至少一個小標定物，使得在視覺系統采集的圖像上小標定物的圖像位于并盡可能占滿系統標定區；(3)進行在線標定之前，首先在另一船艇上設置一個大標定物，使得當載有所述大標定物的船艇在視覺系統的觀測范圍內運動時，視覺系統所拍攝大標定物圖像位于視覺重建區；接著分別利用大小標定物的圖像對系統進行離線標定，得出兩組標定參數；再者經過多次離線標定，建立兩組標定參數之間的變換關系；(4)視覺系統實際運行時，利用視覺重建區內的圖像進行視覺計算，同時，利用小標定物圖像對系統進行標定，得出一組標定結果；根據離線標定時建立所述兩組標定參數間變換關系，對標定結果進行修正，得出對應于大標定物的等效標定結果，并以此更新視覺系統的標定參數，完成在線標定。
2.根據權利要求I所述的一種無人水面艇的視覺系統在線標定方法，其特征在于，所述步驟(I)采集的一幀圖像下部中間一個小區域為系統標定區，其高度和寬度約為一幀圖像的四分之一，無人艇上固定設置的小標定物成像在系統標定區內；一幀圖像中除所述系統標定區外的部分為視覺重建區，無人艇周圍的水面場景成像在視覺重建區內。
3.根據權利要求I所述的一種無人水面艇的視覺系統在線標定方法，其特征在于，所述步驟(3)中大標定物的結構為現有攝像機標定技術所采用的標定物結構，選擇大標定物的尺寸，使得當載有所述大標定物的船艇在視覺系統的觀測范圍內運動時，視覺重建區內的大標定物圖像上相鄰兩個特征點的距離不小于一個設定值，以便于特征點的提取。
全文摘要
本發明涉及一種無人水面艇的視覺系統在線標定方法，其將采集的圖像分為視覺重建區和系統標定區；在無人艇上適當位置設置小標定物，同時在視覺系統觀測范圍內的另一船艇上設置相應的大標定物，分別利用大小標定物的圖像對系統進行離線標定，得出兩組標定參數；經過多次離線標定，建立兩組標定參數之間的變換關系；視覺系統實際運行時，利用視覺重建區內圖像進行視覺計算，同時，利用小標定物圖像對系統進行標定，得出一組標定結果；根據離線標定時建立的兩組標定參數間變換關系，對標定結果進行修正，得出對應于大標定物的等效標定結果，并以此更新視覺系統的標定參數，完成在線標定。本發明大大降低工作量；能夠對攝像機的內外參數進行在線標定。
文檔編號G06T7/00GK102592285SQ20121005552
公開日2012年7月18日 申請日期2012年3月5日 優先權日2012年3月5日
發明者馮海濤, 劉康克, 張曉杰, 李剛, 熊亞洲, 王建華 申請人:上海海事大學