基于HALCON的全景摄像机标定及应用研究

    现有全景摄像机标定算法中，场景的先验知识在很多情况下难以准确获取。提出了一种基于HALCON的双曲面折反射全景摄像机标定算法。通过摄像机或者标定板的相互移动来获取不同位置的标定板图像；通过HALCON预处理后提取角点坐标；通过最小二乘法求解标定点投影方程的展开系数得到相机的内外参数。该算法中摄像机只需满足单视点要求，不需要场景的先验知识，也不需要特殊的装置和设备。实验结果表明能够获得较高的标定精度，并且在足球机器人边线距离的测量中得到了准确的结果

1 引言

    全景视觉就是能够在 360°视场范围同时成像的技术。近年来，全景视觉已经应用于我们生活中的各个领域，如电视电话会议 、虚拟现实 、辅助驾驶以及机器人定位等，并且其前景依然十分广阔。为了能够在单目摄像机中达到360°范围成像，如今主要采用折反射原理的鱼眼镜头或者曲面镜与普通摄像头组合的方法。文献中针对采用鱼眼镜头的摄像机进行了分析，该方法能够达到较大视场成像要求，但结构复杂，且存在较大的图像畸变，必须采用相应的校正运算。而采用曲面反射镜的方法容易通过改变曲面的参数以得到不同范围的视场角，并且常用的双曲面与抛物面满足单视点成像要求，因此得到广泛应用。

    在全景视觉图像处理过程中，为了对二维图像提取尺度信息，必须先对全景视觉摄像机进行标定 。根据是否需要利用场景的先验知识，将全景视觉摄像机的标定方法归为以下两类：一类为利用场景的先验知识，如模板和垂线。另一类不需要知道相关的先验知识，通过摄像机的纯旋转或者旋转平移以及自标定方法。文献应用到了场景的先验知识，对抛物面镜全景摄像头进行了分析，但只能估计摄像机的内部参数，不能估计摄像机的外部参数。文献中提出了一种用6个自由度表示镜面与摄像机之间位置关系的模型，然而该标定方法的精确度很容易受到系统初始值的影响，稳定性不高。文献属于自标定的范畴，通过对多幅图像中对应点之间的约束来标定摄像机，该方法通常精度不是很高。

    本文提出了一种基于HALCON的双曲面折反射全景摄像机标定方法。标定设备仅由普通摄像机和同轴的双曲面反射镜组成，算法将空间三维点投影到成像二维图像平面的坐标