改进的摄像机标定方法
第２期王立中等一种改进的相机标定方摇２２５
２．３色彩空间的选择
采用ＹＩＱ色彩空间对已标记的特征点进行检测，Ｙ分量代表图像的亮度信息，Ｉ、Ｑ两个分量携带颜色信息，因而使用图像的１分量或者Ｑ分量作为检测分量，能够检测到标记点的位置，图５描述了分离后各分量的信息．
图５ＹＩＱ空同颜色分量不意图
Ｆｉｇ．５ＳｋｅｔｃｈｍａｐｏｆＹＩＱｓｐａｃｅｃｏｌｏｒｃｏｍｐｏｎｅｎｔ
２．４二值化所选分量
将Ｑ分量图二值化处理．算法如下：计算图像直方图，选择图像灰度范围的中值作为阈值Ｔ；使用Ｔ分割图像，产生两组像素，将亮度值大于等于Ｔ的所有像素的亮度值置１，亮度值小于Ｔ的所有像素的亮度值置０，如图６．
图６对Ｑ分量二值化
Ｆｉｇ．６ＢｉｎａｒｙｔｒａｎｓｆｏｒｍｆｏｒＱｃｏｍｐｏｎｅｎｔ
２．５定位标记点中心坐标
首先确定特征点检测区域，然后求解标记点的中心的精确坐标．算法如下：
（１）遍历二值化图像的所有像素点．若ｆ（ｘ，ｙ）＝０，则继续遍历；若ｆ（ｘ，ｙ）＝１，则选取以当前点为中心点的子区域作为检测区域．子区域的选取半径依据图像模板中标记点的尺寸而定，设子区域的半径设置为图像尺寸的１／１ｚ，如图７．
图７子区域选取不意图
Ｆｉｇ．７Ｓｋｅｔｃｈｍａｐｏｆｓｕｂｒｅｇｉｏｎｓｅｌｅｃｔｉｎｇ
（２）遍历子区域，记录子区域内所有ｆ（ｘ，ｙ）＝１的点的横坐标和纵坐标，分别放入集合Ｘ－｛工ｔ，ｚｚ，……，２．），集合ｙ＿－－｛Ｙ－，此，……，Ｙ。），再计算出标记点的中心坐标，其计算公式如下：
∑ｚ。∑Ｙ。
ｋ＝三生一，ｆｙ＝￡Ｌ一
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其中，ｎ为已记录像素的总数，毛为像素横坐标，３，ｉ为像素纵坐标．
（３）获取标记点中心坐标后，将子选区内ｆ（ｘ，ｙ）＝１的所有点置０，即将亮点变为暗点，以适应
迭代算法，如图８：
图８子区域变化图
Ｆｉｇ．８Ｃｈａｎｇｉｎｇｍａｐｏｆｓｕｂｒｅｇｉｏｎ
（４）重复以上步骤，直到计算出四个标记点的中心坐标：ｉ＿－－｛Ｉ。，１：，Ｉ。，Ｉ．）．
２．６标记点排序
通过遍历二值图像获取的标记点，在顺序上存在随机性，如图９．为了适应之后的特征点检测算
法，需要对标记点进行排序．标记点的期望顺序如图１０所示．标记点排序算法描述如下；
１—Ｌ
（１）计算标记点中心坐标的横坐标均值Ｈ，计算公式为：Ｈ＝÷芝：Ｉ，ｘ’不玎
（２）使用Ｈ对已检测到的四个标记点划分为两组，横坐标大于等于Ｈ的标记点组成集合Ｒ，横
坐标小于Ｈ的标记点组成集合Ｌ，如图１１．
（３）比较集合Ｒ中两点的纵坐标．若Ｒ，＜Ｒ。，则Ｒ。的序号为４，Ｒ：的序号为３；同理，比较集合Ｌ
中两点的纵坐标，确定Ｌ，和Ｌ。的序号．
图９检测到的标记点顺序
Ｆｉｇ．９Ｏｒｄｅｒｏｆｍａｒｋｉｎｇｐｏｉｎｔｓｄｅｔｅｃｔｅｄ２．７特征点自动检测
图１０标记点的期望顺序Ｆｉｇ．１０Ａｎｔｉｃｉｐａｎｔｏｒｄｅｒｏｆｍａｒｋｉｎｇｐｏｉｎｔｓ
根据四个标记点的中心坐标，粗略估算特征点
的位置，将估算结果映射至Ｙ分量空间，然后利用
Ｈａｒｒｉｓ特征点检测算法，在Ｙ分量空间精确定位特
征点．估算方法如下：分别计算四个标记点组成的四
边形的边长，并将每边十等分，再模拟画出水平等分
线和垂直等分线，等分线的交点即为特征点可能出
现的位置．
２．８计算相机参数
图１１标记点划分为两组将检测到的特征点坐标带入（１．１）式求解相机Ｆｉｇ?１１ＤｉｖｉｄｉｎｇｔｈｅｍａｒｋｉｎｇｐｏｉｎｔｓｉｎｔｏｔＷＯｇｒｏｕｐｓ
内参数．
一种改进的相机标定方法
作者：王立中， 薛河儒， 王靖韬， WANG Li-zhong， XUE He-ru， WANG Jing-tao
作者单位：王立中,WANG Li-zhong(内蒙古农业大学职业技术学院,包头,014100;内蒙古农业大学计算机与信息工程学院,呼和浩特,010018)， 薛河儒,王靖韬,XUE He-ru,WANG Jing-tao(内蒙古农
业大学计算机与信息工程学院,呼和浩特,010018)
刊名：
内蒙古大学学报（自然科学版）
英文刊名：JOURNAL OF INNER MONGOLIA UNIVERSITY
年，卷(期)：2010,41(2)
参考文献(10条)
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本文链接：https://www.sodocs.net/doc/b46288575.html,/Periodical_nmgdxxb201002019.aspx