组匹配点对在=维上能够提供一个=个方程组成的方程组，因此最少通过4组匹配点对提 供的12个方程能够求解出12个未知量。
[0047] 将四组匹配点对的坐标代入公式二所示的解线性方程组中，求解R、t。然后，对R的 每一个元素正交化，得到外参矩阵。
[0048] 需要说明的是，公式一中的旋转矩阵R可W用3个欧拉角来表示，即绕X轴旋转的角 度a，绕Y轴旋转的角度0，绕Z轴旋转的角度丫，R的表达式为
[0050] 公式一中的平移向量t的表达式为t=[tl t2 t3]T。其中分别表示C2相对于Cl在X轴 上的位移tl、在Y轴上的位移t2和在Z轴上的位移t3。
[0051] 现有技术中通过标定板的方式获取绕X轴旋转的角度a,绕Y轴旋转的角度0，绕Z轴 旋转的角度丫 W及在X轴上的位移ti、在Y轴上的位移t2和在Z轴上的位移t3,从而通过计算 得到外参矩阵[R t]。由于标定板需要进行设计和制作因此成本较高，故本发明实施例中并 不直接获取绕X轴旋转的角度a,绕Y轴旋转的角度0，绕Z轴旋转的角度丫 W及在X轴上的位 移tl、在Y轴上的位移t2和在Z轴上的位移t3运些物理量，而是通过计算得到运些物理量，进 而无需使用标定板，降低外参矩阵的获取成本。
[0052] 本实施例提供的技术方案通过对可见光图像和红外图像进行边缘检测，并利用尺 度不变特征转换算法SIFT,获取边缘检测得到的可见光边缘图像和红外边缘图像的至少四 组匹配点对，进而无需通过标定板即可得到可见光边缘图像与红外边缘图像中的匹配点 对，最后根据所述至少四组匹配点对、所述可见光相机的内参矩阵W及所述红外相机的内 参矩阵确定外参矩阵，实现在不使用标定板的前提下，确定外参矩阵，进而降低相机参数的 标定成本。此外，现有技术中由于标定板的位置需要与相机焦距相适应，因此当相机焦距发 生变化时，需要调整标定板W及相机的位置，操作繁琐。本实施例中当相机(可见光相机或 红外相机）的焦距发生变化时，无需调整相机位置即可确定外参矩阵，提高参数标定的效 率。
[0053] 实施例二
[0054] 图2为本发明实施例二提供的一种可见光相机与红外相机的参数联合标定方法的 流程图，优选的，在S120、利用尺度不变特征转换算法SIFT获取可见光边缘图像与红外边缘 图像重合部分的至少四组匹配点对之后，还包括：
[0化5] S140、利用随机采样一致性算法RANSAC对至少四组匹配点对进行筛选。
[0056] 随机采样一致性（RANdom SAmple Consensus,RANSAC)算法通过反复选择数据中 的一组随机子集来达成目标。被选取的子集被假设为局内点，并用下述方法进行验证：
[0057] S1、构造预估模型，预估模型适应于假设的局内点。预估模型可根据S120获取的至 少四组匹配点对生成得到。
[0058] S2、用Sl中得到的模型去测试所有的其它数据，如果某个点适用于估计的模型，认 为它也是局内点。其他数据为除用于构造预设模型W外的匹配点对。
[0059] S3、如果有足够多的点被归类为假设的局内点，那么估计的模型就足够合理。
[0060] S4、然后，用所有假设的局内点去重新估计模型，因为它仅仅被初始的假设局内点 估计过。
[0061] S5、最后，通过估计局内点与模型的错误率来评估模型。
[0062] Sl至S5被重复执行固定的次数，每次产生的模型要么因为局内点太少而被舍弃， 要么因为比现有的模型更好而被选用。
[0063] 相应的，S130、根据至少四组匹配点对、可见光相机的内参矩阵W及红外相机的内 参矩阵确定外参矩阵，可通过下述操作进行实施：
[0064] S130\根据筛选得到的至少四组匹配点对、可见光相机的内参矩阵W及红外相机 的内参矩阵确定外参矩阵。
[0065] 本实施例提供的技术方案，通过随机采样一致性算法能够去除掉边缘图像中边缘 线条W外的像素点被误识别为边缘点，进而避免因边缘线条W外的像素点被误认为边缘线 条上的点造成外参矩阵计算不准确的问题，提高外参矩阵的准确度。
[0066] 实施例S
[0067] 图3为本发明实施例=提供的一种可见光相机与红外相机的参数联合标定方法的 流程图，可选的，在S130、根据所述至少四组匹配点对、所述可见光相机的内参矩阵W及所 述红外相机的内参矩阵确定外参矩阵之前，该方法还包括：
[0068] SlOla、根据可见光相机的焦距确定可见光相机的尺寸因子。
[0069] 可见光相机的尺寸因子包括U轴尺寸因子Cx2和V轴尺寸因子Cy2。!!轴尺寸因子Cx2为 U轴焦距fcx2除Wv轴焦距fcy2。V轴尺寸因子Cy2为V轴焦距fcy2除Wu轴焦距fcx2。
[0070] S102a、根据可见光相机的尺寸因子W及可见光相机的图像中屯、坐标确定可见光 相机的内参矩阵。
[0071] 根据可见光相机的U轴尺寸因子Cx2、v轴尺寸因子Cy2、u轴焦距fcx2W及V轴焦距 f cy2，生成可见光相机的内参矩阵K2。
[0073] Sl(Ub、根据红外相机的焦距确定红外相机的尺寸因子。
[0074] 红外相机的尺寸因子包括U轴尺寸因子Cxl和V轴尺寸因子Cyl。!!轴尺寸因子Cxl为U 轴焦距f CXl除W V轴焦距f cyl。V轴尺寸因子Cyl为V轴焦距f cyl除Wu轴焦距f CXl。
[0075] S102b、根据红外相机的尺寸因子W及红外相机的图像中屯、坐标确定可见光相机 的内参矩阵。
[0076] 根据红外相机的U轴尺寸因子Cxl、v轴尺寸因子Cyl、u轴焦距fcx拟及V轴焦距fcyl， 生成红外相机的内参矩阵Ki。
[0078] 本实施例提供的技术方案能够根据可见光相机的焦距确定可见光相机的内参矩 阵，根据红外相机的焦距确定红外相机的内参矩阵，进而快速得到内参矩阵，提高处理效 率。
[0079] 实施例四
[0080] 由于在实际拍摄中，像平面中的物体的中屯、位置与像平面的几何中屯、不一致，此 时根据相机说明书确定的内参矩阵将无法准确表示实际的中屯、位置，进而产生误差。基于 此，本发明实施例还提供了一种可见光相机与红外相机的参数联合标定方法，作为对上述 实施例的进一步说明，如图4所示，在S130、根据至少四组匹配点对、可见光相机的内参矩阵 W及红外相机的内参矩阵确定外参矩阵之后，还包括：
[0081 ] S150、对可见光相机或红外相机进行预设次数的位置变换。
[0082] 预设次数(M-I)大于等于1。可W改变可见光相机和红外相机中一个相机的位置， 也可同时改变两个相机的位置。每次进行一个位置变换可得到一个位置关系，各位置关系 对应的旋转矩阵R不尽相同。
[0083] 进一步的，在改变可见光相机或红外相机的位置时，可将可见光相机或红外相机 的像平面中屯、与被摄物体中屯、对准，进而使位移向量t = [tl t2 t3]T中的X轴平移向量ti为 零，减少计算量，提高计算效率。
[0084] S160、获取每次位置变换对应的至少六组匹配点对。
[0085] 当进行(M-I)次位置变换后，每次变换后得到的匹配点数与原始位置对应的匹配 点数形成M个匹配点对集合，每个匹配点对集合由至少六个匹配点对组成。
[0086] S170、根据预设次数的位置变换对应的全部匹配点对，对可见光相机的内参矩阵、 红外相机的内参矩阵W及外参矩阵进行优化。
[0087] 进一步的，S170可通过下述操作进行实施：
[0088] S171、将可见光图像和红外图像差异度最小时对应的可见光相机的内参矩阵，确 定为优化后的可见光相机的内参矩阵。
[0089] S172、将可见光图像和红外图像差异度最小时对应的红外相机的内参矩阵，确定 为优化后的红外相机的内参矩阵。
[0090] S173、将可见光图像和红外图像差异度最小时对应的外参矩阵进，确定为优化后 的外参矩阵进。
[0091] 假设在M个位置采集了共M组匹配点对集合，可见光图像特征点对记为 ((VXf植1,, {VX巧1?}。红外图像特征点对记为{{LXf惜1，…，{LXn^}。两相机间 的单应矩阵
。其中，由于可见光相机和红外相机一般被放置于同一 面墙上，此时两相机的光轴平行，且相机间的实际距离与景物距离相差悬殊，所W可认为
。设计优化目标函数:a巧:minKi,K2,K,t Srii SjlmJIVXj - HCLK;)Il，通过求解 该极小化问题，可W得到更高精度的可见光相机内参数拉和红外相机内参数Ki, W及外参数 矩阵[R，t]。
[0092] 本实施例提供的技术方案，能够通过求解优化目标函数对可见光相机内参数K2和 红外相机内参数Ki, W及外参数矩阵[R，t]进行优化，得到更为准确的外参矩阵及内参矩 阵。
[0093] 实施例五
[0094] 图5为本发明实施例五提供的一种可见光相机与红外相机的参数联合标定装置1 的结构示意图，用于实现上述实施例所述的方法，该装置1位于具有数据处理能力的终端 中，该可见光相机与红外相机的参数联合标定装置1包括：
[00M] 边缘检测