Способ калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения Российский патент 2019 года по МПК G06T7/80 G06K9/32 G01M11/02 

Описание патента на изобретение RU2692970C2

Изобретение относится к области вычислительной техники и может быть использовано для определения и приведения к заданным значениям параметров видеокамер, работающих в составе системы технического зрения, состоящей из нескольких разноспектральных видеодатчиков видимого и инфракрасного диапазонов длин волн с перекрывающимися полями зрения.

Из уровня техники известен способ юстировки фотоприемников стереоскопической телевизионной системы (патент RU №2101676, опубликовано 10.01.1998, МПК: G01C 11/00). Способ заключается в выборе контрольной точки наблюдения на поверхности объекта, формировании телевизионных сигналов изображения наблюдаемой поверхности, при котором один из сигналов формируют позитивным, а другой - негативным. Для устранения несовпадения элементов изображения наблюдаемой поверхности смещают один из фотоприемников до совмещения соответственных изображений выбранной точки. Критерием совмещения является появление муаровой полосы.

Недостатком данного способа является необходимость повторной механической юстировки при изменении расстояния до точки наблюдения, отсчитываемого в направлении оптической оси одной из камер.

Известны способ самокалибровки камер одного диапазона (Liu R., Zhang Н., Liu М., Xia X., Hu Т. Stereo cameras self-calibration based on SIFT // Proc. of International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation. 11-12 April 2009. - Vol. 1. - P. 352-355) и способ полетной калибровки мультиспектральной аппаратуры космического базирования (патент RU №2561231, опубликовано 27.08.2015, МПК: G06K 9/32, G01M 11/02, G01C 11/00, B64G 4/00), основанные на поиске соответствующих особых точек в нескольких кадрах, снятых одной или несколькими камерами. Данные алгоритмы успешно применяются для автоматического совмещения изображений одного спектрального диапазона. Однако в различных оптических диапазонах изображения одинаковых объектов могут сильно различаться, что приводит к необходимости указания части особых точек вручную.

Известен способ калибровки тепловизионной камеры, в котором применяется калибровочный шаблон, представляющий собой щит, на котором через фиксированные расстояния в горизонтальном и вертикальном направлениях натянуты нити накаливания (Методика оценки дисторсии современных инфракрасных систем. В.П. Коваленко, Ю.Г. Веселов, И.В. Карпиков, Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана, серия «Приборостроение», 2011, №1, стр. 98-107). Расстояния между перекрестиями, сформированными пересечениями изображений нитей накаливания, и их координаты в плоскости тестового объекта рассчитываются с помощью лазерного дальномера и теодолита.

Использование данного калибровочного шаблона для калибровки камер видимого диапазона ввиду малой толщины нитей накаливания приводит к низкому их контрасту на фоне щита при поиске перекрестий и, как следствие, ошибкам в вычислении координат особых точек.

Известен способ калибровки системы технического зрения из трех видеокамер и устройство для его реализации (патент RU №2382515, опубликовано 20.02.2010, МПК: H04N 5/232, G06K 9/32). В данном изобретении калибровку системы технического зрения осуществляют по калибровочному шаблону, в котором две камеры получают детализированное изображение, а третья является обзорной.

Основным его недостатком является невозможность применения для разноспектральных камер.

В качестве прототипа выбран наиболее близкий по совокупности признаков способ калибровки (заявка CN 104376572 A, опубликовано 25.02.2015, МПК: G06T 7/00), в котором в качестве калибровочного объекта применяют светлый шаблон с нанесенными на его поверхность темными прямоугольниками априорно известных размеров либо шаблон типа «шахматная доска» с известной длиной стороны клетки.

Согласно данному способу:

снимают шаблон с различных ракурсов;

автоматически находят на изображениях шаблона особые точки - углы темных клеток;

оценивают пиксельные координаты особых точек с субпиксельной точностью;

из соответствия пространственных и пиксельных координат особых точек согласно алгоритму (Zhang, Z. A flexible new technique for camera calibration / Z. Zhang // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 2000. - Vol. 22(11). - P. 1330-1334) оценивают матрицу внутренних параметров камеры и вектор коэффициентов дисторсии ее объектива, а также внешние параметры (матрицы поворота и векторы параллельного переноса системы координат камеры относительно системы координат калибровочного шаблона), определяющие взаимное пространственное положение камеры и калибровочного шаблона в каждом из ракурсов съемки, для чего применяют итерационный алгоритм оптимизации по методу наименьших квадратов.

Недостатком прототипа является невозможность использования данного способа для одновременной калибровки камер видимого и инфракрасного диапазонов.

Техническая проблема, решаемая созданием заявленного изобретения, заключается в невозможности одновременной калибровки камер и видимого, и инфракрасного диапазонов с получением высококонтрастного изображения.

Технический результат изобретения заключается в получении высококонтрастного изображения тестового шаблона, наблюдаемого камерами как видимого, так и инфракрасного диапазона для осуществления калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения.

Технический результат достигается тем, что способ калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения включает выполнение съемки тестового объекта с различных ракурсов, перевод кадров в цифровую форму - для камер с аналоговым выходом, нахождение на снятых с различных ракурсов изображениях тестового объекта особых точек и оценку их координат с субпиксельной точностью, оценку матриц внутренних параметров камер, оценку векторов коэффициентов дисторсии объективов камер, оценку матриц внешних параметров, определяющих взаимное пространственное положение камер. При этом он отличается от прототипа тем, что осуществляют одновременную калибровку нескольких камер видимого и инфракрасного диапазонов с пересекающимися полями зрения. При этом используют тестовый объект в виде подогреваемого теплопроводящего калибровочного шаблона, обеспечивающего на различных дальностях высококонтрастное изображение в видимом и инфракрасном диапазонах. Причем после получения полутоновых изображений от разноспектральных камер при различных положениях тестового объекта изображения с инфракрасных камер инвертируют.

Сущность предлагаемого способа калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения поясняется блок-схемой алгоритма калибровки.

Способ калибровки осуществляют следующим образом.

Осуществляют ввод значений параметров тестового калибровочного шаблона: размер клетки, количество клеток по горизонтали и вертикали.

Получают изображения от видеокамер многоспектральной системы технического зрения при различных положениях тестового шаблона, обеспечивающего контрастное изображение и в видимом, и в инфракрасном диапазонах, и, если сенсор камеры имеет аналоговый выход, переводят в цифровую форму представления. Для съемки с различных ракурсов перемещают либо шаблон, либо конструктивно связанные камеры многоспектральной системы таким образом, чтобы шаблон располагался под различными углами относительно оптических осей камер и на различных удалениях от них, а его полное изображение наблюдалось как минимум одной парой камер. Рекомендуемое количество ракурсов - не менее 15. Для снижения ошибки оценивания коэффициентов дисторсии объективов при съемке шаблона желательно, чтобы его изображения на кадрах камер располагались в различных областях кадра, в том числе и вблизи границ.

При этом используют шаблон с подогревом, чтобы обеспечить получение высококонтрастного изображения, наблюдаемого камерами и видимого, и инфракрасного диапазонов.

При использовании цветных камер их кадры с изображениями тестового шаблона преобразуют в градации серого.

Изображения с инфракрасных камер переводят в негативные: при использовании шаблона с темными n-угольниками его изображения инвертируют.

Итеративно оценивают внутренние параметры камер по критерию минимума суммы квадратов ошибок репроекции:

- выполняют коррекцию дисторсии изображений калибровочного шаблона (на первой итерации используют значения коэффициентов дисторсии по умолчанию);

- находят особые точки - углы темных клеток - на изображениях шаблона; оценивают пиксельные координаты особых точек с субпиксельной точностью;

- для каждой камеры оценивают матрицы внутренних параметров и векторы коэффициентов дисторсии объективов, а также матрицы внешних параметров, определяющих взаимное пространственное положение систем координат каждой камеры и калибровочного шаблона.

На основании результатов калибровки для каждой камеры в отдельности возможно последующее выполнение одновременной калибровки системы из Nк≥2 конструктивно связанных камер (например, при Nк = 2, стереопары), для которых по критерию максимального правдоподобия либо минимума суммы квадратов ошибок репроекции (Luhmann Т., Robson S., Kyle S., Boehm J. Close-Range Photogrammetry and 3D Imaging. - De Gruyter: Berlin, 2013) в ходе которой дополнительно итеративно уточняются калибровочные параметры и находятся матрицы поворота и векторы параллельного переноса для перехода от системы координат камеры с номером n к камере с номером m, n≠m; n, m = 1…Nк.

Далее для всех пар камер многоспектральной системы по критерию максимального правдоподобия оценивают внешние параметры: матрицы поворота и векторы параллельного переноса их систем координат.

Оцениваемыми параметрами для каждой камеры являются: коэффициенты радиальной и тангенциальной дисторсии объективов камер в соответствии с моделью Брауна - Конради (Brown, D. Close-range camera calibration / D. Brown // Photogrammetric Engineering. - 1971. - Vol. 37, No 8. - P. 855-866), матрицы внутренних параметров камер K3×3 и матрицы внешних параметров камер [R3×3 | t3×1]3×4, содержащие информацию о повороте системы координат камеры относительно системы координат шаблона R3×3, а также вектора параллельного переноса (трансляции) t3×1 начала системы координат камеры относительно начала системы координат шаблона.

Процесс оценивания параметров является итерационным. По результатам наблюдения изображений шаблона, снятых с различных ракурсов, минимизируется квадрат ошибки репроекции для каждой камеры системы технического зрения (Hartley R., Zisserman A. Multiple View Geometry in Computer Vision: 2nd edition. - Cambridge: Cambridge University Press, 2003. - 656 p.):

где mij и - соответственно измеренные пиксельные координаты особых точек и пиксельные координаты после проекции пространственных координат особых точек шаблона Мij на матрицу камеры, и оцениваются внутренние параметры: матрица K3×3 и вектор коэффициентов дисторсии объектива kd = [k1, k2, k3, p1, р2]T, где ki, i = 1..3, - коэффициенты радиальной дисторсии, pi, i = 1, 2, - коэффициенты тангенциальной дисторсии. При оптимизации (1) выполняется поиск псевдорешения переопределенной системы из уравнений, связывающих пространственные Mij и пиксельные mij координаты N+ особых точек шаблона. В (1) символами R3×3i и t3×1i, обозначены соответственно матрица поворота и вектор трансляции системы координат камеры для i-го изображения шаблона, а символ ||⋅|| обозначает два - норму вектора. Для уменьшения числа оптимизируемых параметров при минимизации (1) матрицы R3×3i в соответствии с формулой Родрига (Hartley R., Zisserman A. Multiple View Geometry in Computer Vision: 2nd edition. - Cambridge: Cambridge University Press, 2003. - 656 p.) заменяются эквивалентными векторами r3×1i, задающими ось вращения, с два-нормой, пропорциональной углу поворота вокруг этой оси.

Затем внутренние и внешние параметры камер дополнительно уточняются путем минимизации ошибки репроекции для всех пар камер n и m, n≠m; n, m = 1…Nк:

где Nк - количество камер многоспектральной системы технического зрения,

- пиксельные координаты особой точки на кадре s-й камеры.

Для оценки параметров взаимной ориентации камер с номерами n и m после минимизации (2) по критерию максимального правдоподобия оцениваются матрицы трансформации Т4×4(nm), декомпозиция которых дает оценки матриц поворота R3×3(nm) и векторов трансляции t3×1(nm) системы координат камеры с номером n относительно камеры с номером m.

Коррекция дисторсии, выполняемая при минимизации (1) и (2), заключается в нахождении для пиксельных координат особых точек численного решения системы нелинейных уравнений вида (Brown D. Close-range camera calibration // Photogrammetric Engineering. - 1971. - Vol. 37, No 8. - P. 855-866):

где (xнdi,yнdi) и (xн,yн) - соответственно нормированные к фокусному расстоянию пиксельные координаты с дисторсией и без,

Таким образом, предлагаемый способ калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения может быть использован для определения и приведения к заданным значениям параметров видеокамер, работающих в составе системы технического зрения, состоящей из нескольких разноспектральных видеодатчиков видимого и инфракрасного диапазонов длин волн с перекрывающимися полями зрения.

Похожие патенты RU2692970C2

название год авторы номер документа
Способ стереокалибровки разноспектральных камер с малыми угловыми размерами пересечения полей зрения 2019
  • Кудинов Игорь Алексеевич
  • Холопов Иван Сергеевич
RU2722412C1
Тестовый шаблон для калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения 2017
  • Кудинов Игорь Алексеевич
  • Павлов Олег Вячеславович
  • Холопов Иван Сергеевич
RU2672466C1
Тест-объект для одновременной калибровки телевизионной и инфракрасной видеокамер с различными полями зрения 2019
  • Кудинов Игорь Алексеевич
  • Холопов Иван Сергеевич
RU2719429C1
Тест-объект для калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения 2017
  • Кудинов Игорь Алексеевич
  • Павлов Олег Вячеславович
  • Холопов Иван Сергеевич
RU2670776C9
Способ фотограмметрической калибровки для оценки коэффициентов радиальной и тангенциальной дисторсии объектива и матрицы внутренних параметров камеры 2023
  • Холопов Иван Сергеевич
RU2808083C1
Способ совмещения цифровых изображений различных спектральных диапазонов 2018
  • Кудинов Игорь Алексеевич
  • Павлов Олег Вячеславович
  • Холопов Иван Сергеевич
  • Храмов Михаил Юрьевич
RU2684749C1
Способ автоматической калибровки датчиков машинного зрения рельсового транспортного средства 2023
  • Дейлид Иван Анатольевич
  • Кудряшов Сергей Васильевич
  • Лелюхин Дмитрий Олегович
  • Меткий Михаил Геннадьевич
  • Охотников Андрей Леонидович
  • Печкин Антон Дмитриевич
  • Попов Павел Александрович
  • Раков Дмитрий Алексеевич
  • Фуярчук Кирилл Геннадьевич
RU2811766C1
Тест-объект для одновременной калибровки видеокамер видимого и инфракрасных диапазонов с принудительным охлаждением реперных ламп накаливания 2023
  • Холопов Иван Сергеевич
  • Скориков Андрей Геннадьевич
RU2817815C1
ТЕСТ-ОБЪЕКТ ДЛЯ ОДНОВРЕМЕННОЙ КАЛИБРОВКИ ВИДЕОКАМЕР ВИДИМОГО И ИНФРАКРАСНЫХ ДИАПАЗОНОВ 2022
  • Холопов Иван Сергеевич
  • Скориков Андрей Геннадьевич
RU2799393C1
Способ совмещения изображений от матричных фотоприёмников различных спектральных диапазонов 2021
  • Кудинов Игорь Алексеевич
  • Холопов Иван Сергеевич
RU2764838C1

Иллюстрации к изобретению RU 2 692 970 C2

Реферат патента 2019 года Способ калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения

Изобретение относится к области калибровки видеокамер, работающих в составе системы технического зрения. Технический результат − получение высококонтрастного изображения тестового шаблона, наблюдаемого камерами видимого и инфракрасного диапазона для осуществления калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения. Способ калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения включает съемку тестового объекта с различных ракурсов, перевод кадров в цифровую форму, нахождение на снятых изображениях особых точек и оценку их координат с субпиксельной точностью, оценку матриц внутренних параметров камер, оценку векторов коэффициентов дисторсии объективов камер, оценку матриц внешних параметров, причем осуществляют одновременную калибровку камер видимого и инфракрасного диапазонов с пересекающимися полями зрения, при этом используют тестовый объект в виде подогреваемого теплопроводящего калибровочного шаблона с темными n-угольниками, причем после получения полутоновых изображений от разноспектральных камер при различных положениях тестового объекта изображения с инфракрасных камер инвертируют. 1 ил.

Формула изобретения RU 2 692 970 C2

Способ калибровки видеодатчиков многоспектральной системы технического зрения, включающий выполнение съемки тестового объекта с различных ракурсов, перевод кадров в цифровую форму - для камер с аналоговым выходом, нахождение на снятых с различных ракурсов изображениях тестового объекта особых точек и оценку их координат с субпиксельной точностью, оценку матриц внутренних параметров камер, оценку векторов коэффициентов дисторсии объективов камер, оценку матриц внешних параметров, определяющих взаимное пространственное положение камер, отличающийся тем, что осуществляют одновременную калибровку нескольких камер видимого и нескольких камер инфракрасного диапазонов с пересекающимися полями зрения, при этом используют тестовый объект в виде подогреваемого теплопроводящего калибровочного шаблона с темными n-угольниками, обеспечивающего на различных дальностях высококонтрастное изображение в видимом и инфракрасном диапазонах, причем после получения полутоновых изображений от разноспектральных камер при различных положениях тестового объекта изображения с инфракрасных камер инвертируют.

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2019 года RU2692970C2

CN 204301863 U, 29.04.2015
ТОЛКАЧЕВ Д
С., Повышение точности калибровки внешних параметров видеокамеры
Инженерный вестник Дона, N3, 2013, [найдено 19.06.2018]
Найдено в сети Интернет по адресу: [https://cyberleninka.ru/article/n/povyshenie-tochnosti-kalibrovki-vneshnih-parametrov-videokamery]
ГЕРАСИМОВ С.И
и др., "Калибровка неметрических цифровых фото- и видеокамер для фотонометрических измерений", Оптика и фотоэлектронные приборы, Пособие для студентов ВУЗов, Саров, 2015, [найдено 19.06.2018]
Способ защиты переносных электрических установок от опасностей, связанных с заземлением одной из фаз 1924
  • Подольский Л.П.
SU2014A1
CN 104376572 A, 25.02.2015
THAO DANG et al., "Continuous Stereo Self-Calibration by Camera Parameter Tracking", IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, vol
Способ использования делительного аппарата ровничных (чесальных) машин, предназначенных для мериносовой шерсти, с целью переработки на них грубых шерстей 1921
  • Меньщиков В.Е.
SU18A1
Способ восстановления хромовой кислоты, в частности для получения хромовых квасцов 1921
  • Ланговой С.П.
  • Рейзнек А.Р.
SU7A1
Устройство для электрической сигнализации о попадании в мишень пуль 1921
  • Хабаров А.М.
SU1536A1
Разборный с внутренней печью кипятильник 1922
  • Петухов Г.Г.
SU9A1
СПОСОБ ПОЛЕТНОЙ КАЛИБРОВКИ МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНОЙ АППАРАТУРЫ КОСМИЧЕСКОГО БАЗИРОВАНИЯ 2014
  • Еремеев Виктор Владимирович
  • Зинина Ирина Ивановна
  • Кузнецов Алексей Евгеньевич
  • Мятов Геннадий Николаевич
  • Светников Олег Григорьевич
  • Тишкин Роман Валентинович
RU2561231C1
СТЕРЕОСКОПИЧЕСКАЯ ИЗМЕРИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА И СПОСОБ 2009
  • Редден Уоррен
  • Стивенс Джордж Б.
  • Клинденинг Грейди А.
  • Уотерс Уиндфлауэр
  • Вейнтрауб Стивен
  • Редден Карл
  • Срэк Роберт В.
  • Срэк Дженет М.
RU2452992C1

RU 2 692 970 C2

Авторы

Кудинов Игорь Алексеевич

Павлов Олег Вячеславович

Холопов Иван Сергеевич

Храмов Михаил Юрьевич

Даты

2019-06-28Публикация

2017-07-07Подача