本发明专利技术公开了一种基于泰勒级数模型的全向相机Ｎ面透视全景图展开方法。该方法的步骤如下：利用泰勒级数模型对全向相机进行标定，得到相机内参；估计Ｎ面透视全景图的尺寸；重投影并插值得到Ｎ面透视全景图。本发明专利技术适用于各种全向视觉传感器，具有适用面广的特点；可在全向视觉传感器参数未知的情况下通过标定获得其参数，并进行有效的全景图展开；所生成的Ｎ面透视全景图中的每一面，都与普通透视相机所成的图像等效，从而使原来应用于传统透视相机的算法能够继续得以应用。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种对由全向相机得到的环形像进行N面透视全景图展开的方 法，具体涉及一种基于泰勒级数模型的全向相机N面透视全景图展开方法。
技术介绍
近年来，得益于全向相机的宽视角特征，它被应用到越来越多的领域中， 如机器人导航，视频监控等。早期的全景图像主要通过多摄像机拼接或单像机 旋转获取。但上述方法都需要普通透视图像之间的校正与配准，不适合实时成 像应用场合。与之相比，全向相机能一次性获得360。环境信息，是视觉应用的 理想传感器。全向相机一般可由普通相机和凸二次镜面组成，两者之间需要合 适对齐放置以满足单视点约束。由于二次镜面的旋转对称性，四周环境被"压 縮"成像于普通相机的一个环状区域。这种图像不符合人对环境的感知与理解， 还给许多经典视觉算法的应用带来不便，所以一般需要对它进行相关的重投影 和展开以便进一步处理。目前对全向图像的展开主要基于二种思路 一是基于极坐标系和笛卡儿坐标系之间的直接变换。该方法在极坐标系下分析环形图像， 重投影展开的柱面全景图则用笛卡儿系表示，环形图像中的方位角映射为柱面 全景图的水平轴，径向距离则映射为垂直轴。这种变换只是简单的平面展开， 没有借助相机的成像模型，图像和三维空间的映射关系被忽略。二是基于精确 成像参数的重投影展开。这类方法在展开前，必须对全向相机进行成像建模和 相机参数的标定，在满足单一视点约束前提下，图像中的点能够精确找到三维 世界中的对应光线，确定的物像关系使得基于柱面全景图的重建成为可能。这 种解析展开方式强烈依赖于相机模型，使得它对参数变化非常敏感，当镜面与 相机之间存在比较大的对齐误差时，该方法就会失效。此外，在很多情况下， 全向系统的精确模型参数是很难获得的。由此，本专利技术提出了基于泰勒级数模型的全向相机N面透视全景图展开方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于泰勒级数模型的全向相机N面透视全景图 展开方法，展开后的N面体的每个侧面上的图像都可以看成是由一个虚拟透视 相机产生。全景图像中每个像素都与3D空间中的一条光线对应，从而使传统的 透视相机算法在重投影展开的全景图上都能得以适用。 本专利技术采用的技术方案的步骤包括(1) 相机标定利用泰勒级数模型对全向相机进行标定，得到相机内参；(2) 估计N面透视全景图的尺寸；(3) 重投影并插值得到N面透视全景图。所述的展开的N面透视全景图中的N符合下列条件N》3。 所述的利用泰勒级数模型的全向相机标定是利用平面上的已知三维点及其它在图像上的对应点，进行两步最小二乘计算，先后得到了相机与平面的旋转和平移、相机的内参，也就是泰勒级数的系数和阶次。 所述的估计N面透视全景图的尺寸包含下列步骤(1) 计算N面透视全景图的高/f-J (tan《+tan《)，其中R为投影半径，由折 反射镜面的最大仰角处距离对称轴的距离确定，《和《为最大仰角和最大俯角(2) 确定N面透视全景图的面数N，得到相邻二个虚拟透视相机之间的夹角 《=2WiV ;(3) 确定N面透视全景图的宽『^iVx丄。，其中Z。^2.i .tan《； 所述的重投影并插值得到N面透视全景图包含下列步骤(1) 根据标定参数，计算出N面透视全景图上的点与环形像之间的映射关系；(2) 双线性插值得到N面透视全景图上像点的像素值。 本专利技术具有的有益效果是1. 本专利技术提出的基于泰勒级数模型的全向相机N面透视全景图展开方法， 可适用于各种全向视觉传感器，具有适用面广的特点；2. 本专利技术提出的基于泰勒级数模型的全向相机N面透视全景图展开方法， 可在全向视觉传感器参数未知的情况下通过标定获得其参数，并进行有效的全 景图展开；3. 本专利技术提出的基于泰勒级数模型的全向相机N面透视全景图展开方法， 所生成的N面透视全景图中的每一面，都与普通透视相机所成的图像等效，从 而使原来应用于传统透视相机的算法能够继续得以应用。附图说明图1是本专利技术方法的流程图。图2是基于泰勒级数的全向成像模型。图3是环形全向图与w面透视全景图的第i个侧面间的投影关系。 图4是环形全向图与w面透视全景图水平方向上的投影关系。 图5是与w面透视全景图等效的普通透视相机网络。具体实施例方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细描述。图1给出了依照本专利技术进行基于泰勒级数模型的全向相机N面透视全景图 展开方法流程图。如图1所示，在步骤101中，对所使用的全向视觉传感器进行标定，所采 用的泰勒级数全向成像模型可用图2表示。假设3D世界中的点p^^a，i;，zj在 虚拟镜面上投影为p^^J^,:^,zj，对应传感器和图像平面的点分别为p,和P,[w,，W，所有点都在镜面坐标系A中表示，则完全成像过程为-A. 0》 ,=义.g(P,) = ;i. g(Ap, +1) = RPW + T = M1 其中，M^R,T]是投影矩阵；A和t是传感器平面a和图像平面Q之间的仿射变换。函数g(O为镜面方程，表示了从点p,到向量O丄的映射g(P, ) = K, K, /(A = (", , 、 , + "W-lZ1 +…+ ",/ + "o )T/^=>/^[是图像点到投影中心的径向距离。结合上二式，在求解了一个 四步线性最小二乘问题后，可以标定得到内参％, _1..."|，"。和外参1^ =[议，"。这种基于泰勒级数的标定方法避开了精确求解相机参数的问题，得到的反射模型是一个虚拟的镜面。在实际应用中具有以下优点在相机模型参数未知的情况 下，该方法用泰勒级数逼近了成像过程，对于折反射相机来说，该方法对相机 与镜面之间的对齐偏差不敏感，任何偏差导致的参数变化只体现在泰勒级数的 系数上。同时，相机镜头的失真也包含在该内参数中。关于泰勒级数模型的标定方法可参考文献1: D.Scaramuzza， A Toolbox for Easy Calibrating Omnidirectional Cameras, Proceedings of the IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems, Beijing, China, October 2006。如图1所示，在步骤102中，估计N面透视全景图的尺寸。N面透视全景图相对称轴的距离(实际上i 相当于理想针孔相机的焦距)，N面体全景图像的尺寸可由下列公式得到图像高F = i (tan《+t—) 图像宽『-Wxlo其中，及为投影半径，《和《为最大仰角和最大俯角；Z。=2^.tan《，且 <90=2;r/iV。如图1所示，在步骤103中，重投影并插值得到N面透视全景图。如图3 和图4所示,对于第/个侧面上旋转角w和高度A的点P(w， A)，连接原点O和/0 的直线为脸T^与镜面方程联立可以求出镜面上的投影点iUA),/(A)))，对应在环形全向图像上的 点w禾口v为-<formula>formula see original document page 6</formula>v」 Lsin(A .(M) + w) 其中，1) + w为第z'个侧面上点P(w,/0在环形图像上的方位角，、,s为投影 中心在图像平面的坐标。由于点P(^，/0可能为本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于泰勒级数模型的全向相机Ｎ面透视全景图展开方法，其特征在于，该方法的步骤如下： （１）相机标定：利用泰勒级数模型对全向相机进行标定，得到相机内参； （２）估计Ｎ面透视全景图的尺寸； （３）重投影并插值得到Ｎ面透视全景图。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：杜歆，陈建娟，雷杰，朱云芳，刘济林，刘加海，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：86[中国|杭州]
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