岳晓峰， 祁欢

（长春工业大学 机电工程学院，长春 130012）

0 引言

计算机视觉测量是一种新的视觉应用概念，其理论基础是计算机视觉的概念和方法，可以应用在测量空间几何尺寸和对物体空间位置的精确定位中［1］。这种以计算机视觉作为理论基础的测量技术中的重要手段就是图像传感器，通过图像传感器可以实现空间三维坐标的检测，同时还能够进一步实现对被测物体的运动状态、尺寸等相关信息的检测。

在双目视觉测量中，将图像采集卡与摄像机相连接，图像采集卡可以是单通道也可以是双通道的，然后将获得的模拟信号进行相应转换，得到数字图像，将这些数据提供给计算机。两台摄像机的位置通常都是沿着它们的基线放置，两摄像机的光轴相互成一定角度或平行，保证在左、右两个摄像机像平面上都有待测点的成像点［2］。“视差”即用来定义左、右两个成像点坐标之间的差异。极线约束可以对在寻找两幅图像中的公共特征点过程中进行约束，使之满足一定的约束条件。图像匹配的目的也是为了寻找两幅图像中共有的特征点。通过标定，可以知道摄像机的内、外参数，然后计算出视差，再根据给出的实验所用的摄像机模型，就可以得到被测点的三维空间坐标。

1 双目视觉测量

图像获取、摄像机标定、双目视觉系统标定、特征提取、图像匹配和三维重建这六个部分构成一个完整的双目视觉系统［3］。在获取图像的过程中，离不开照明系统和图像采集卡等采集系统。在采集过程中的影响因素有很多，例如外界的环境因素、摄像机的拍摄角度等因素都会对图像的质量产生影响。采集到的图像中所包含的信息要尽可能的完整精确，这样才能准确地进行图像处理分析等操作。如前所述，摄像机标定是通过实验的方法来确定摄像机的内、外参数，对双目视觉系统进行标定就是要得到系统的结构参数，在使用双目视觉系统测量物体的三维信息前，必须要做好标定工作。无论是进行图像匹配还是完成测量，特征提取都是必不可少的步骤。拍摄的左右图像的关系的建立是通过图像匹配来完成的，图像匹配是完成视差计算前提条件。利用双目视觉实现空间三维测量是整个系统的最后一个阶段，利用点在图像中的视差和摄像机模型计算出空间点的坐标，完成测量任务。

图1 双目视觉系统功能框图

图1为双目视觉系统功能框图。首先，需要一个含有左右两个摄像机的测量系统，完成摄像机标定，得到内外参数，然后进行双目系统标定，得到系统参数。测量时，不同位置的两台摄像机同时拍摄同一场景，得到左右两幅图像。两幅图像通过图像采集卡输入计算机，在计算机中完成图像分析与处理，提取出有用的特征点，然后对图像进行匹配。通过一系列的计算，得出空间点的坐标。

因为使用双目系统所拍摄的是两幅同一场景中的不同角度的图像，所以可以将其模型看成是由两个单目模型组成的［4］。如图 2 所示，表示为空间一点在双目系统中的成像模型。其中，点P为空间中任一点，C1为左摄像机，C2为右摄像机。用C1观察点P，P1是点P在C1像平面上的点，可以知道，点O1、P、P1这三个点必定在一条直线上，但是，P1点的位置并不是确定的，因此由P1的位置，只能知道点P在O1P1的连线上，P点的深度不确定。如果用 C1、C2同时观察点 P，同理点 P 也在 O2、P2、P 三点的连线上，那么就可以确定出P点的位置，为射线O1P1和射线O2P2的交点。

图2 双目立体视觉成像原理

2 双目立体视觉系统标定

2.1 双目立体视觉标定原理

摄像机标定实际上是要求出6个外部参数、5个内部参数，即旋转和平移矩阵R和T中的三个坐标系旋转角度和坐标系平移量（fu=f/Sx，fv=f/Sy，u0，v0，μ），以及各种畸变系数 k1、k2、p1、p2、s1、s2等。若不考虑离散后像素变形（不是矩形方块）或者成像平面不与光轴正交，则可以不考虑畸变因子μ。一般情况下，只考虑径向畸变系数，并设k1=k2=k。

2000年ZHANG Zhengyou［5］提出了一种平面模板法。该方法的主要思想是：标定时，设内部参数为定值，保持不变，那么从任何方向或角度去拍摄标定模板，只有外部参数时刻变化。该方法运用特征点之间的相互对应关系，通过图像数据归一化求解模板与图像之间的单应矩阵。平面模板标定法利用的是标定板上的标志点之间对应关系，然后在摄像机前按照不同的角度将标定板转动几次就可以了，但是每次拍摄的图像必须包含所有标志点。由于平面模板法避免了传统方法对设备要求高、操作繁琐等缺点，具有操作简单、方便、精度高等优点，而且标定模板的获得也比较容易，成本也不高，所以本文采用此方法进行标定。

2.2 标定实验

2.2.1 摄像机标定的实现

1）打印模板并贴在一个平面上。

2）利用两台摄像机拍摄若干张不同角度不同位置的标定板图像。

3）计算并检测标定图像中的所有标志点。

4）求解出各标定图像中的单应矩阵H。

5）设畸变系数为0，通过矩阵H求解得到摄像机的内外参数。

图3 双目测量系统

6）得到的内外参数作为初始值，另外把畸变因素包括在内做非线性优化，这样可以求解出更高精度的一组摄像机参数值并兼并求得各畸变系数［6］。

2.2.2 实验结果

摄像机标定一般可以分为两种，分别是传统的摄像机标定和摄像机自标定［7］。从计算方法的角度上来看，传统的摄像机标定方法有：透视变换法、两步法、双平面标定法和张正友平面模板法。本实验所采用维视图像的CCAS单双目视觉标定算法软件，该系统所用的标定方法就是利用张正友的平面模板法。通过分别拍摄5幅不同角度和位置的标定板图像，经过数学变换和计算方法来解出摄像机的内外参数和畸变系数。这种方法比自标定方法精度高，与传统方法相比设备要求不高，操作简单。实验过程如图4所示。

实验结果如表1所示。

图4 拍摄5个不同角度的标定板图像

表1 实验结果

对标定结果进行误差分析，可知该标定结果的残差为0.5个像素，摄像机的分辨率为1 024×768，所以我们可以进一步计算出此标定结果的误差大概为0.6 μm。

3 结语

本文介绍利用张正友平面模板法对双目立体视觉系统进行标定。首先对双目立体视觉系统和标定的基本原理做了简要概述，然后对如何利用张正友平面模板法对双目立体视觉系统进行标定做了讲述，最后通过确切的实验进行验证，验证的结果不但表明本文所提出的方法是合理的，而且这种方法为双目立体视觉的进一步开发和应用奠定了良好的基础。

［参考文献］

［1］王军.基于双目立体视觉的测量技术［D］.杭州：浙江理工大学，2009.

［2］罗世民，李茂西.双目视觉测量中三维坐标的求取方法研究［J］.计算机工程与设计，2006（19）：622-3624.

［3］刘晶晶.基于双目立体视觉的三维定位技术研究［D］.武汉：华中科技大学，2007.

［4］李海军.基于双目视觉自动跟踪系统应用［J］.火力与指挥控制，2010，35（1）：150-152.

［5］ZHANG Zhengyou.A flexible new technique for camera calibratio n［J］.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，2000，22（11）：1330-1334.

［6］宋雷.立体视觉技术在模具型腔逆向工程中的应用与研究［D］.长春：长春工业大学，2012.

［7］李鹏，王军宁.摄像机标定方法综述［J］.陕西电子技术，2007（4）：77-79.