多摄像机标定技术研究

摘 要：摄像机标定是获得世界坐标系中三维点坐标与其摄像机坐标下二维点坐标对应关系的过程，是三维视频监控重建系统的重要环节。传统标定方法，针对一台摄像机，没有考虑多摄像机的应用情况。本文利用传统单摄像机标定方法以及多摄像机具有公共可视平面进行多摄像机标定，使多摄像机标定不再是独立的完成，提高了标定的稳定性和准确性。实验中，利用摄像机公共可视平面的标定板进行标定，通过像素误差来验证实验结果。

关键词：多摄像机标定；三维视频监控；公共可视平面

中图分类号：TP391.9 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 24-0000-02

一、引言

视频监控系统是防范、打击犯罪的有效技术手段，也是现代城市管理不可或缺的重要方式。虽然公安机关高度重视视频安防监控系统的建设与应用工作，但由于整个系统建设缺乏经验，以及相关应用人员对应用技术了解不足，导致实际点位布控和监控系统应用效率低下，为了提高监控效率和提升视频帮助决策的效果，产生了三维全景监控技术。三维全景监控技术要求摄像机在布控时必须达到最优全覆盖，实现一定空间内零死角的全景监控。其中，摄像机标定是实现三维视频监控的前提，而传统摄像机标定，多用于对单摄像机标定，其标定的方法和过程相对简单，由于没有考虑多摄像机标定，是在多摄像机具有公共可视平面且标定角度相同的情形，标定精度无法满足多摄像机应用环境。

本文的摄像机标定方法基于经典的张正友标定方法[1]，是利用棋盘格图案构成的平面模板来对摄像机进行标定，利用已知模板上的点和图像上的点对应得到平面模板与图像之间变换的单应矩阵，从而求解出摄像机内外参数。传统方法通过非线性误差函数来评价单摄像机标定结果，误差函数越小，标定结果越好。本文通过多摄像机标定后计算误差函数来验证标定精度。

二、摄像机标定原理

摄像机标定是后续图像处理工作的基础性环节，由于用于三维视频监控的图像信息来自于不同的前端采集设备，在成像过程中难免会有不同的噪声和其他干扰产生，直接进行处理很难产生令人满意的结果，因此必须进行摄像机标定，其实质是将诸多不同空间位置的摄像机进行参数求解，使之共有一个绝对坐标系，减少因不同设备，不同空间位置，造成的图像成像状态不同，为后续处理的精确度提供了保证。

理想情况下，摄像机成像模型可以近似为针孔成像模型。我们要标定的参数有表示针孔位置的3个参数、具有三个旋转度的像平面方向以及用来表征像平面与针孔之间几何结构的4个内部参数。这些参数的关系又表现为四个坐标系[2]之间的相互变换。这四个坐标系统分别是世界坐标系OW，摄像机坐标系OC，图像坐标系O1（摄像机透镜中心），像素坐标系O0。模型如图1所示。

三、基于共面的摄像机标定技术

本文针对摄像机三维全景监控系统的实际应用情况，提出来了基于共面的摄像机标定思想，在进行摄像机标定时整个标定过程仍然采取张正友法，同时，对于不同摄像机不是简单的求解其外参数，还要针对三维重建，从拼接的角度进行了相关的优化处理，从全局考虑并解决每个摄像机因空间位置不同而求解外参数标准不一致的情况。

为了增强结果的鲁棒性以及标定的精度，对于求得的参数还要使用非线性优化技术[3-5]分别对摄像机倾斜因子、畸变系数以及摄像机外参数进行优化处理，常用的方法是捆绑调整法[6]。同时，对摄像机C1与C2、C1与C8优化标定结果中求得C1的参数进行平均化处理，以使其符合多摄像机应用环境。

四、实验与结果分析

根据以上介绍的原理，本文在windows 8.1平台下，利用matlab进行了模拟标定试验。试验使用3台索尼HDR-CX390E型摄像机，从左至右对标定板进行标定试验，摄像机采集图片分辨率设置为996*560，自制标定板为17*17黑白相间方格组成，令其在摄像机拍摄范围内运动，图2-图4每幅图的同一位置表示同一标定状态在三台摄像机中的三种成像。共选取15组状态进行最后标定，标定结果如表1所示。

五、结束语

本文通过利用摄像机间所有的公共可视平面信息对摄像机标定进行了优化处理，从多摄像机应用全局考虑，有效解决了使用随机选取单个公共可视平面求解摄像机参数时的不一致性问题，摄像机参数在多摄像机环境下得以优化。实验结果说明了该方法的有效性，为后续三维全景视频监控系统的开发研究提供了保证。

参考文献：

[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]马颂德，张正友.计算机视觉[M].北京：科学出版社，1998.

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

[4]李勤，达飞腾，温晴川.任意方向下的摄像机镜头畸变标定[J].仪器仪表学报，2010，31（09）：2022-2027.

[5]赵越，江南.基于最小二乘法的摄像机标定参数非线性优化[A].中国仪器仪表学会.第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅰ[C].中国仪器仪表学会，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.

[作者简介]景阳（1989-），男，硕士生，研究方向：计算机视觉、视频监控；曾昭龙（1976-），男，讲师，研究方向：安防系统集成。

[基金项目]本文收到中国人民公安大学基本科研业务费项目――研究生科研创新项目（2013LGX01-03）资助。