多攝像機標定技術研究

摘 要：攝像機標定是獲得世界坐標系中三維點坐標與其攝像機坐標下二維點坐標對應關系的過程，是三維視頻監控重建系統的重要環節。傳統標定方法，針對一臺攝像機，沒有考慮多攝像機的應用情況。本文利用傳統單攝像機標定方法以及多攝像機具有公共可視平面進行多攝像機標定，使多攝像機標定不再是獨立的完成，提高了標定的穩定性和準確性。實驗中，利用攝像機公共可視平面的標定板進行標定，通過像素誤差來驗證實驗結果。

關鍵詞：多攝像機標定；三維視頻監控；公共可視平面

中圖分類號：TP391.9 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 （2013） 24-0000-02

一、引言

視頻監控系統是防范、打擊犯罪的有效技術手段，也是現代城市管理不可或缺的重要方式。雖然公安機關高度重視視頻安防監控系統的建設與應用工作，但由于整個系統建設缺乏經驗，以及相關應用人員對應用技術了解不足，導致實際點位布控和監控系統應用效率低下，為了提高監控效率和提升視頻幫助決策的效果，產生了三維全景監控技術。三維全景監控技術要求攝像機在布控時必須達到最優全覆蓋，實現一定空間內零死角的全景監控。其中，攝像機標定是實現三維視頻監控的前提，而傳統攝像機標定，多用于對單攝像機標定，其標定的方法和過程相對簡單，由于沒有考慮多攝像機標定，是在多攝像機具有公共可視平面且標定角度相同的情形，標定精度無法滿足多攝像機應用環境。

本文的攝像機標定方法基于經典的張正友標定方法[1]，是利用棋盤格圖案構成的平面模板來對攝像機進行標定，利用已知模板上的點和圖像上的點對應得到平面模板與圖像之間變換的單應矩陣，從而求解出攝像機內外參數。傳統方法通過非線性誤差函數來評價單攝像機標定結果，誤差函數越小，標定結果越好。本文通過多攝像機標定后計算誤差函數來驗證標定精度。

二、攝像機標定原理

攝像機標定是后續圖像處理工作的基礎性環節，由于用于三維視頻監控的圖像信息來自于不同的前端采集設備，在成像過程中難免會有不同的噪聲和其他干擾產生，直接進行處理很難產生令人滿意的結果，因此必須進行攝像機標定，其實質是將諸多不同空間位置的攝像機進行參數求解，使之共有一個絕對坐標系，減少因不同設備，不同空間位置，造成的圖像成像狀態不同，為后續處理的精確度提供了保證。

理想情況下，攝像機成像模型可以近似為針孔成像模型。我們要標定的參數有表示針孔位置的3個參數、具有三個旋轉度的像平面方向以及用來表征像平面與針孔之間幾何結構的4個內部參數。這些參數的關系又表現為四個坐標系[2]之間的相互變換。這四個坐標系統分別是世界坐標系OW，攝像機坐標系OC，圖像坐標系O1（攝像機透鏡中心），像素坐標系O0。模型如圖1所示。

三、基于共面的攝像機標定技術

本文針對攝像機三維全景監控系統的實際應用情況，提出來了基于共面的攝像機標定思想，在進行攝像機標定時整個標定過程仍然采取張正友法，同時，對于不同攝像機不是簡單的求解其外參數，還要針對三維重建，從拼接的角度進行了相關的優化處理，從全局考慮并解決每個攝像機因空間位置不同而求解外參數標準不一致的情況。

為了增強結果的魯棒性以及標定的精度，對于求得的參數還要使用非線性優化技術[3-5]分別對攝像機傾斜因子、畸變系數以及攝像機外參數進行優化處理，常用的方法是捆綁調整法[6]。同時，對攝像機C1與C2、C1與C8優化標定結果中求得C1的參數進行平均化處理，以使其符合多攝像機應用環境。

四、實驗與結果分析

根據以上介紹的原理，本文在windows 8.1平臺下，利用matlab進行了模擬標定試驗。試驗使用3臺索尼HDR-CX390E型攝像機，從左至右對標定板進行標定試驗，攝像機采集圖片分辨率設置為996*560，自制標定板為17*17黑白相間方格組成，令其在攝像機拍攝范圍內運動，圖2-圖4每幅圖的同一位置表示同一標定狀態在三臺攝像機中的三種成像。共選取15組狀態進行最后標定，標定結果如表1所示。

五、結束語

本文通過利用攝像機間所有的公共可視平面信息對攝像機標定進行了優化處理，從多攝像機應用全局考慮，有效解決了使用隨機選取單個公共可視平面求解攝像機參數時的不一致性問題，攝像機參數在多攝像機環境下得以優化。實驗結果說明了該方法的有效性，為后續三維全景視頻監控系統的開發研究提供了保證。

參考文獻：

[1]Z.Y.Zhang.Flexible Camera Calibration by Viewing a Plane from Unknown Orientation[C].nternational Conference，on Computer Vision （ICCV）.1999：666-673.

[2]馬頌德，張正友.計算機視覺[M].北京：科學出版社，1998.

[3]Weng J，Cohen P，Herniou M.Calibraiton with distortion models and accuracy evaluation.PAMI，1992，14（10）.965～980.

[4]李勤，達飛騰，溫晴川.任意方向下的攝像機鏡頭畸變標定[J].儀器儀表學報，2010，31（09）：2022-2027.

[5]趙越，江南.基于最小二乘法的攝像機標定參數非線性優化[A].中國儀器儀表學會.第九屆全國信息獲取與處理學術會議論文集Ⅰ[C].中國儀器儀表學會，2011，03.

[6]B.Triggs，P.McLaucnlan，R.Hartley，et al.Bundle adjustment-a modern synthesis[J].Vision Algorithm：Theory and Practice，2000，V1883：78-81.

[作者簡介]景陽（1989-），男，碩士生，研究方向：計算機視覺、視頻監控；曾昭龍（1976-），男，講師，研究方向：安防系統集成。

[基金項目]本文收到中國人民公安大學基本科研業務費項目——研究生科研創新項目（2013LGX01-03）資助。