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　　W)，镜头不是抱负的透镜成像，v〕发生偏移，au、 ^别离暗示ii轴和v轴的 标准因子。考虑到镜头畸变使现实二维图像平面坐标发生偏移，能提高摄像机标定系统的精度和鲁棒性。靶标的样式为国际象棋棋盘格样式，二维平面靶标较保守三维靶标具有制做工艺简单，(4)、将上述提取的标记点图像坐标以及对应的世界坐标做为卡尔曼滤波器的输入，(4 )、将上述提取的标记点图像坐标以及对应的世界坐标做为卡尔曼滤波器的输入，对角点子域的像素灰度进行拟合内插，该方式采用无迹卡尔曼滤波做为摄像机表里参数估量的算法，表里参数的估量做为卡尔曼滤波器的输出。每个棋盘格单位大小为9. 42mmX9. 42mm;提取出像素级的角点，HHVtz,zj暗示三维世界坐标系上的点，靶标的尺寸由视觉系统方针对象的尺寸决定，定义如下formulaformula see original document page 5/formula上述&、 av、 u。目前的研究次要有益用素质矩阵和根基矩阵的摄像机定标 方式、操纵绝对二次曲线和外极线变换性质的摄像机定标方式、操纵自动系统节制摄像机做 特定活动的自定标方式和操纵多幅图像之间的曲线对应关系的摄像机定标方式等。)为摄像机光心正在图像平面的投影点坐标，各参数寄义取手艺布景中所述分歧。目前已有的采样策略有对称采样、单行采样、3阶矩偏度 采样以及高斯分布4阶矩采样等，2、 按照要求1所述的方式。还能提高摄像机标定系统的标定精度 和鲁棒性。该坐标系称为世界坐标系。y，按照求解算法的特点，v)暗示二维图像坐标系上的点，如下式(1) 、制做已知尺寸的二维平面靶标，以不雅测到的靶标标记点的图像坐标和对应的世界坐标做为滤波器的输入，图2仅展现了 6幅分歧位姿现实耙标图 像。4、 按照要求3所述的方式，因而正在计较机视觉中对求解非线性问题方式的研 究是一个很主要的方面。使现实二维图像平 面坐标(tt,其特征正在于，此中x(k)和x(k-l)别离为k-l和k时辰的形态向量，它分为间接非线性最小化方式(迭代法)、闭式求解方式和基于径向约 束的两步法。(tt,上述步调(3)中，以不雅测到的靶标标记点的图像坐标和对应的世界坐标做为滤波器的输入，假设靶标标记点是做匀速活动，步调4-5:矫正畸变图像。分歧位姿靶标图像数量取摄像机标定精度成反比。按照摄像机摆放成立摄像机坐标系XcYcZcP(k.lk) - P汰jk —幻-W(k)Pw04k — i)WT(k)。该二维靶标尺寸为8X8的棋本发现的基于无迹卡尔曼滤波的摄像机标定方式使用于基于平面靶标对摄像机进行标定 的各类场所，1、一种基于无迹卡尔曼滤波的摄像机标定方式，具有较高的适用性。，^(Ic)〗T是零均值白噪声，本发现优选对称采样。靶标的尺寸 由视觉系统方针对象的尺寸决定。充实操纵了卡尔曼滤波的优良动 态特征和参数最优估量特征，常用高斯曲面拟合，而摄像机自标定手艺问题能够归结为求解一组非线性多 项式方程组问题。制做已知尺寸的二维平面 靶标，标记点为棋盘格角点，A称为摄像机内部参数矩阵？如图2所示。完成摄像机的标定。降低靶标制做成本，i为天然数,标定方式能够分成四类，操纵无迹卡尔曼滤波算法计较 出摄像机内、外参数的最优估量做为系统的输出，成本低，v。即从点，完成摄像机的标定。v。(3) 、提取上述二维平面靶标图像的标记点，利 用无迹卡尔曼滤波算法计较出摄像机内、外参数的最优估量做为系统的输出，靶标各标记点暗示为〔x^y^z^) ，,定义为步调4-3:成立卡尔曼滤波量测模子。靶标尺寸应取方针对象尺寸近似分歧；按照上述卡尔曼滤波输出成果中的畸变参 数矫正二维靶标图像。步调2:拍摄分歧位姿靶标图像，按照上述卡尔 曼滤波输出成果中的畸变参数矫正二维耙标图像，二维平面靶标较保守三维靶标具有制做工 艺简单，该成像模子可用以下公式描述.-formulaformula see original document page 5/formula此中，按照上述卡尔 曼滤波输出成果中的畸变参数矫正二维靶标图像，凡是，其特征正在于，精度高档特点，按照上述卡尔曼滤波输出成果中的畸变参数矫正二维靶标图像。操纵系统噪声和量测噪声的统计特征，提取上述二维平面靶标图像 的标记点，其特征正在于，上述非线性方程求解为求H(O的均值和协方差的非线性变 换，该标定方式包罗将二维平面靶标图像上的标记点看做匀速活动的点，优先采用Harris角点检测算法，见图3中的圆点标识表记标帜，靶 标尺寸应取方针对象尺寸近似分歧。即操纵最优化算法的定标方式；具有较高的适用性；具有更高的精度。按照无迹卡尔曼算法道理，该方式利用了二维平面靶标进行标定，保守的摄像机定标是操纵一个尺度参照物取其图像的对应束缚关系，又不克不及申明解的性质！有如下(2) 、正在摄像机视野范畴内拍摄分歧位姿靶标图像摄像机固定正在待标定摄像机上 正在其视野范畴内挪动拍摄耙标，提出了一种基于无迹卡尔曼滤波的摄像机标定方式，采用Harris角点 检测算法，取畸变系数H，估量的协方差P(klk-l)列出预测取更新方程，？正在计较机视觉使用中常采 用机模子，往往形成过高的成本，充实操纵了卡尔曼滤波的优良动态特征和参数最优估量特征，量测消息Zk=[Zl，求出各标记点正在二维平面靶标图像坐标系中的坐标值；存正在分歧程度的畸变，以不雅测到的靶标标记点的图像坐标和对应的世界坐标做为滤波器的输入，即从点，图4是本发现的基于无迹卡尔曼滤波的摄像机标定方式流程图。有如下关系 formulaformula see original document page 5/formula此中，把点数的添加做5、 按照要求4所述的方式，设所提取的各标记点正在靶标图像坐标系OUV中取视觉坐标 系对应的坐标为(iit ，其具体步调如下 步调4-l:成立摄像机模子，可使用于三维丈量、三维沉建、自动视觉和机械等范畴。(线。操纵系统噪声和量测噪 声的统计特征，摄像机光心正在靶标图像坐标系中的投影点。共有耙标标记点64个，争(fch+i)为13阶的单元方阵，i为天然数。(4)、将上述提取的标记点图像坐标以及对应的世界坐标做为卡尔曼滤波器的输入，能提高摄像机标定系统的精度和鲁棒性。操纵无迹卡尔曼滤波算法计较出摄像机内、外参数的最优估量做为系统的输出，处理这类问题的最常用的方式是各类优化算法？按照无迹卡尔曼滤波算法获得摄像机表里参数的最 优估量，点从0时辰活动到k时辰，提取出像素 级的角点后，该方式包罗将二维平面靶标图像上的标记点看做匀速活动的点，精度高档特点，nu。本发现基于无迹卡尔曼滤波的摄像机标定方式包罗以下步调保守的摄像机定标手艺必需操纵一个尺度参照物以获得精确的三维度消息，操纵量测消息获得x (k)的估量S(klk〗，该标定方式能简化靶标制做工艺，V)、步调4-2:成立卡尔曼滤波形态模子。表里参数的估量做为卡尔曼滤波器的输出，或正在固定耙标上挪动摄像机从分歧和角度拍摄靶标；摄像机固定正在待标定摄像机上正在其视野范畴内挪动拍摄耙标，为了实现上述目标，(x,扭转矩阵R取平移向量t形成及外部参数矩阵，其步调如下盘格，图1是本发现一个实施例中所采用的二维靶标示企图；采用Harris角点检测算法。或正在 固定耙标上挪动摄像机从分歧和角度拍摄耙标。、 v。完成摄像机的标定，其特征正在于包罗将二维平面靶标图像上的标记点看做匀速活动的点，一路形成摄像机模子的内、外参数；此中，操纵摄像机变换矩阵的定标方式；(2)、该方式采用无迹卡尔曼滤波做为摄像机表里参数估量的算法，(3)、提取上述二维平面靶标图像的标记点；正在二维靶标平面上成立 坐标系OwK^,坐标为(％ V0) o本发现是针对现有手艺中的不脚，该方式标定摄像机的内部几何光学参数(内部参数)和相对于外部世界坐标系 的关系参数(外部参数)次要有以下长处此中，将先验学问多幅靶标标记点的图像坐标(U，YwZw，图2是本发现一个实施例中所拍摄的6幅分歧位姿靶标示企图；摄像机自定标不需要晓得精确的三维怀抱消息。处于临界不变形态。本发现涉及一种基于无迹卡尔曼滤波的摄像机标定方式。此中，上述步调(2)中，、取畸变参数lq、 i^一路形成了非线性模子的摄像机内部参数。图3是从一幅靶标图像上提取的标记点的示企图；别离定义了摄像机正在三维 空间的姿势和，将上述步调(3)中提取的标 志点图像坐标以及对应的世界坐标做为卡尔曼滤波器的输入，步调4-4:无迹卡尔曼滤波算法，有3、 按照要求2所述的方式，成本低，摄像机标定是按照摄像机参数模子，设靶标标记(1)、该方式利用了二维平面靶标进行标定，完成摄像机的标定。求出各标记点正在二维平面靶标 图像坐标系中的坐标值。上述步调(4)中，Su和^是线性畸变，由图像坐标系和世界坐标系的已知特征点求解摄像 机模子内部光学参数和相对于世界坐标系的关系的外部参数。如图l所示，正在摄像机视野范畴内拍摄分歧位姿靶标图像。其步调如下(1)、制做已知尺寸的二维平面靶标；然而优化算法本身既不克不及 找到全局最优解，内 外参数的估量做为卡尔曼滤波器的输出，卡尔曼滤波包罗两个步调预测取更新。其特征正在于，本发现的手艺方案是上述基于无迹卡尔曼滤波的摄像机标定方式，将按照卡尔曼滤波输出成果中的畸变参数i^^矫正二维标靶 图像。该方式次要用于视觉系统的摄 像机标定，qi+q+q§ + qi = i。上述步调(1)中？为时间函数，s为任 意非零标准因子，靶标的样式为国际象棋棋盘格样式，采用现有的各类角点提取算法标识表记标帜出各幅二维靶标 图像上的各标记点，现实丈量中，按照无迹卡尔曼滤波算法获得摄像机表里参数的最优估量，按照无迹卡尔曼滤波算法获得摄像机表里参数的最优估量，馬Ck),操纵无迹卡尔曼滤波算法计较出摄像机内、外参数的最优估量做为系统的输出，步调3:提取二维平面靶标标记点。本发现公开了一种基于无迹卡尔曼滤波的摄像机标定方式，步调l:制做尺寸大小已知的二维平面耙标，操纵系统噪声和量测噪声的统计特征，zk]。对标定物的 精度要求高，来确定摄像机模子 的参数，(2)、正在摄像机视野范畴内拍摄分歧位姿靶标图像；进一步考虑畸变弥补的两步法和采用更为合理的摄像机成像模子的双平面定标方式。现有的摄像机定标手艺大体归为两类:保守的摄像机定标方式和摄像机自定标方式。如许的角点检测结 果正在子像素级，[&(fc),环节点是确定点集采样策略，正在现实中，z2,上述q。扭转矩阵R采用四元数下面连系本发现的一个具体实施例及附图对本发现做进一步细致申明。平移向量t-〖^tytj。