【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及攝像頭標定計算領域，尤其涉及一種基于畸變表的攝像頭坐標轉換參數標定方法、系統及攝像頭。
技術介紹
1、隨著計算機視覺技術的不斷發展，機器視覺系統在工業自動化、智能交通、安防監控等領域得到了廣泛應用。在這些應用中，準確獲取攝像頭的內外參數和去除鏡頭畸變是實現高精度視覺測量和三維重建的關鍵。
2、傳統的攝像頭標定方法通常采用張正友標定法或其改進算法，通過拍攝特定的標定板，建立世界坐標系與圖像坐標系之間的對應關系，并優化求解內外參數和畸變系數。然而，這類方法存在一定局限性：首先，標定操作相對繁瑣，需要精確制作標定板并多次拍攝；其次，基于畸變模型的參數估計精度有限，尤其在鏡頭畸變較大的邊緣區域，去畸變效果往往不理想。
3、針對上述問題，業界提出了一種新的思路，即利用鏡頭廠商提供的畸變表進行攝像頭標定。畸變表是在鏡頭生產過程中，通過高精度測量設備獲得的一組數據，精確記錄了不同入射角下的像高畸變值。相比于傳統的畸變模型，畸變表能夠更真實地反映鏡頭的實際畸變特性。
4、目前，基于畸變表的攝像頭標定方法，主要是將畸變表數據擬合到某種畸變模型，如徑向畸變模型、徑向+切向畸變模型等，然后采用傳統的標定算法求解內外參數。
5、然而，擬合畸變模型的方法雖然簡化了計算過程，但擬合精度有限，特別是在鏡頭畸變復雜、畸變量大的情況下，去畸變效果往往不夠理想。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供一種能夠直接利用畸變表數據，避免畸變模型擬合過程引入誤
2、為了實現上述目的，本專利技術提供了一種基于畸變表的攝像頭坐標轉換參數標定方法，其包括：
3、獲取基礎數據對，所述基礎數據對包括目標攝像頭世界坐標系下的輸入數據點和圖像坐標系下的輸出數據點；
4、初始化外參矩陣和內參矩陣，所述外參矩陣為世界坐標系到相機坐標系的變換參數，所述內參矩陣為成像平面坐標系到圖像坐標系的變換參數；
5、提取一組基礎數據對，將所述輸入數據點轉換到相機坐標系，以獲得相機坐標點；
6、計算所述輸入數據點在成像平面上的入射角；
7、查詢畸變表，以提取出相鄰的兩數據組，所述入射角位于兩所述數據組中的角度數據構成的數值區間內；
8、采用差值算法，以兩所述數據組中的數據為基礎，計算所述輸入數據點在成像平面坐標系中的像高；
9、根據所述像高將所述相機坐標點投影到成像平面坐標系，獲得成像點；
10、使用當前所述內參矩陣，將所述成像點映射到圖像坐標系，以獲得像素點；
11、比對所述像素點與輸出數據點的差值，若超出預設閾值，則根據差值調整所述外參矩陣和所述內參矩陣，并對所述基礎數據進行重新迭代計算，直至所述差值滿足預設要求。
12、較佳地，獲得所述像高后，還計算所述相機坐標點在成像平面上的投影點相對于成像平面坐標系原點的方位角；
13、根據所述像高和所述方位角，計算所述成像點在成像平面坐標系下的坐標。
14、較佳地，所述相機坐標點的坐標為(x1，y1)，所述方位角的計算方法包括：
15、當x1>0時，
16、
17、當y1≥0且x1<0時，
18、
19、當y1<0且x1<0時，
20、
21、當y1>0且x1＝0時，
22、
23、當y1<0且x1＝0時，
24、
25、較佳地，所述入射角的計算方法包括：
26、將所述相機坐標點的坐標值在光軸上做歸一化處理，以獲得修正點；
27、計算修正點到光心的距離r；
28、采用下述公式計所述入射角θ，
29、
30、較佳地，提取兩所述數據組的方法包括：
31、基于下述不等式確定所述畸變表中的目標行所在的位置index，
32、ya(index)≤θ≤ya(index+1)
33、其中，ya(index)表示在所畸變表中處于行位置index的角度數據，θ為所述入射角的角度值；
34、提取index和index+1所在行的數據作為所述數據組。
35、6.根據權利要求5所述的基于畸變表的攝像頭坐標轉換參數標定方法，其特征在于，基于下述公式計算所述像高lr，
36、
37、其中，rh為所述畸變表中某一位置的實際像高值。
38、較佳地，所述外參矩陣包括旋轉向量和平移向量，所述外參矩陣的生成方法包括：
39、通過羅德里格斯換將所述旋轉向量變換成3*3的旋轉矩陣r；
40、將r和平移向量t組合成外參矩陣rt，
41、
42、在迭代計算中，通過調整所述旋轉向量調整所述外參矩陣。
43、本專利技術還公開一種基于畸變表的攝像頭坐標轉換參數標定系統，其包括處理器，所述處理器基于如上所述的基于畸變表的攝像頭坐標轉換參數標定方法工作。
44、本專利技術還公開一種攝像頭，其包括：
45、一個或多個處理器；
46、存儲器；
47、以及一個或多個程序，其中一個或多個程序被存儲在所述存儲器中，并且被配置成由所述一個或多個處理器執行，所述程序包括用于執行如上所述的攝像頭坐標轉換參數標定方法的指令。
48、本專利技術還公開一種計算機可讀存儲介質，其包括計算機程序，所述計算機程序可被處理器執行以完成如上所述的攝像頭坐標轉換參數標定方法。
49、與現有技術相比，本專利技術上述技術方案提供的標定方法，通過直接利用畸變表數據進行坐標映射和參數優化，避免了傳統方法中畸變模型擬合過程引入的誤差，提高了標定精度，特別是在鏡頭畸變復雜、畸變量大的邊緣區域，去畸變效果更加理想。同時，該方法引入了高效的差值算法和迭代優化策略，在保證標定精度的同時，大大提高了計算效率和收斂速度，減少了標定所需的時間成本。
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1.一種基于畸變表的攝像頭坐標轉換參數標定方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于畸變表的攝像頭坐標轉換參數標定方法，其特征在于，獲得所述像高后，還計算所述相機坐標點在成像平面上的投影點相對于成像平面坐標系原點的方位角；
3.根據權利要求2所述的基于畸變表的攝像頭坐標轉換參數標定方法，其特征在于，所述相機坐標點的坐標為(x1，y1)，所述方位角的計算方法包括：
4.根據權利要求1所述的基于畸變表的攝像頭坐標轉換參數標定方法，其特征在于，所述入射角的計算方法包括：
5.根據權利要求1所述的基于畸變表的攝像頭坐標轉換參數標定方法，其特征在于，提取兩所述數據組的方法包括：
6.根據權利要求5所述的基于畸變表的攝像頭坐標轉換參數標定方法，其特征在于，基于下述公式計算所述像高lr，
7.根據權利要求1所述的基于畸變表的攝像頭坐標轉換參數標定方法，其特征在于，所述外參矩陣包括旋轉向量和平移向量，所述外參矩陣的生成方法包括：
8.一種基于畸變表的攝像頭坐標轉換參數標定系統，其特征在于，包括處理器，
9.一種攝像頭，其特征在于，包括：
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，包括計算機程序，所述計算機程序可被處理器執行以完成如權利要求1至7任一項所述的攝像頭坐標轉換參數標定方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于畸變表的攝像頭坐標轉換參數標定方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于畸變表的攝像頭坐標轉換參數標定方法，其特征在于，獲得所述像高后，還計算所述相機坐標點在成像平面上的投影點相對于成像平面坐標系原點的方位角；
3.根據權利要求2所述的基于畸變表的攝像頭坐標轉換參數標定方法，其特征在于，所述相機坐標點的坐標為(x1，y1)，所述方位角的計算方法包括：
4.根據權利要求1所述的基于畸變表的攝像頭坐標轉換參數標定方法，其特征在于，所述入射角的計算方法包括：
5.根據權利要求1所述的基于畸變表的攝像頭坐標轉換參數標定方法，其特征在于，提取兩所述數據組的方法包括：
<...【專利技術屬性】
技術研發人員：周朝陽，
申請(專利權)人：遠峰科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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