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申请/专利权人：深圳市杰恩世智能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于圆点阵标定板的相机标定方法，其通过图像中标定板特征点像素坐标与特征点的实际坐标一一对应关系，完成像素点到标定板坐标系点之间的转换，从而实现相机的内外参标定。该方法通过拍摄高精度圆点阵标定板，利用算法提取图像中圆点轮廓亚像素坐标，拟合椭圆中心，利用圆点之间的位置关系及几何关系，推算相邻圆点之间的相对行列。本发明标定过程简单，全过程自动化，精度高，一般的标定过程中因标定板摆放位置不当、光源照射会导致个别特征点缺失，特征点实际坐标无法推算，进而导致标定失败，在本发明中，通过广度优先遍历的方法一定程度避免了此类问题，提高了标定的成功率。

主权项：1.一种基于圆点阵标定板的相机标定方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对采集图像做预处理：将采集的图像转换为灰度图，并利用高斯滤波对图像进行降噪处理，以优化后续处理阶段的图像质量；S2、利用Sobel算子及插值算法提取标定图像中的亚像素边缘点：通过Sobel算子提取图像中像素级边缘点，利用像素级边缘点附近像素点的图像梯度，计算该边缘点的亚像素坐标；S3、亚像素边缘点连接，形成弧段：通过亚像素边缘点的图像坐标、梯度方向，搜索弧段上该边缘点的前后边缘点；S4、椭圆轮廓识别与特征点处理：利用弧段的首尾位置、首尾切向量搜索前后弧段，形成椭圆轮廓点集，对点集做椭圆拟合，拟合所得椭圆几何特征相近的轮廓点集合并，每个点集对应一个标定板特征点，对聚合后的轮廓点集做椭圆拟合，存储拟合所得的椭圆中心、椭圆亚像素轮廓点集；S5、搜索每个特征点的相邻特征点，并按照顺时针排序：对每个特征点搜索四个最近特征点，利用两两相邻特征点所成夹角剔除错误邻居，将相邻特征点的结构体指针存储至当前特征点的结构体中，并利用夹角大小将该特征点的相邻特征点按顺时针排序，计算每个特征点相对于特征点集中第一个特征点的相对行列数；S6、二维码识别及标定板信息获取：利用特征点的获取标定图像中可能存在标定板二维码的区域，扫描二维码获取标定板型号、特征点实际尺寸、特征点之间的实际距离、二维码宽度，以及二维码所在标定板中的行列数；S7、特征点坐标转换与标定板坐标计算：利用二维码周围的部分特征点与二维码之间的相对位置关系，推算其在标定板中的实际坐标，再结合其相对行列数，计算特征点相对行列数到标定板坐标的转换关系，利用所得转换关系计算所有特征点的标定板平面坐标；S8、反投影迭代相机参数标定与特征点坐标修正：通过特征点的图像及其标定板坐标反投影迭代标定相机的内外参，通过多次标定，每次标定利用反投影修正特征点的图像坐标。

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