车载单目红外相机外参自动标定方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种车载单目红外相机外参自动标定方 法。
【背景技术】
[0002] 相机在厂装配时都会进行标定，以确定相机的外参数符合使用条件。通常，在厂测 试标定是利用合作目标，即标准的相机标定板进行的标定。它的优点是精度高，且方便快 捷，但缺点是需要合作目标，且对标定的环境条件要求高。出厂时，相机完成标定后，系统会 将准确的标定参数记录在相机头内的存储器中，后续的使用过程中可以直接从相机头存储 器中读取得到相机各类参数。但是，当车辆在行驶过程中发生碰撞，或因为震动而产生安装 位置或角度偏移后，已有的标定外参数将不再适合当前的相机状态。而重新返厂标定将对 车辆的使用产生很大的不便，因为很多时候客户或驾驶员并不清楚什么时候相机发生了偏 移。因此需要车载夜视辅助驾驶系统能够在驾驶过程中进行相机自动标定。
【发明内容】
[0003] (一)要解决的技术问题
[0004] 本发明要解决的技术问题是:如何设计一种基于连续图像的车载红外相机外参自 动标定技术，使得相机外部参数(包括俯仰角、偏航角)可以在汽车的前进过程中自动标定， 以便更好的适应发生碰撞或长期震动后相机安装角度出现偏移的状况。
[0005] (二)技术方案
[0006] 为了解决上述技术问题，本发明提供了一种车载单目红外相机外参自动标定方 法，包括以下步骤：
[0007] S1、初始化累计霍夫变换投影矩阵D为0;
[0008] S2、初始化帧间霍夫变换投影矩阵D(k，p)，p表示图像中的像素，k表示帧号；
[0009] S3、对于当前输入图像，在R0I区域内匹配追踪特征点集== 1~N，得到匹配 特征点集丨si+1j,i = 1~n;n为特征点的数量;所采用的特征点集Miy = 1~N中的特征点 为FAST特征点；
[0010] S4、对于N个匹配点对，每一对匹配的特征点形成一条直线，即对应N条直线，任意 两条不平行的直线计算出一个交点，该交点为光轴消失点候选点，N个匹配点对，最多得到 以条直线；
[0011] S5、对任意一条直线计算其与输入图像平面相交的像素点，对于相交像素点p，其 帧间霍夫变换投影矩阵D(k，p)加1;
[0012] S6、二值化D(k，p):对于每两帧之间的投影矩阵D(k，p)中的任意元素，如果其值大 于0.7N，二值化为1，否则为0,二值化后的帧间投影矩阵为D'（k);
[0013] S7、更新累计霍夫变换投影矩阵为D+D'（k);
[0014] S8、求取D+D'（k)的极大值点输出：如果极大值点不唯一，则进行曲面拟合，求拟合 后曲面的顶点，作为当前的消失点VP k;
[0015] S9、判断是否满足收敛条件，如果满足，则结束标定;如果不满足，则进行特征集筛 选后返回步骤S3继续下一帧图像标定流程。
[0016] 优选地，步骤S9的收敛条件为：
[0017] 如果累计霍夫变换投影矩阵的极大值点，其累计值连续10帧大于总标定帧数的 80%，则认为当前结果已经收敛;否则，不收敛。
[0018] 优选地，步骤S3中确定特征点集= 1~Ν时，检验当前匹配追踪的特征点集 iiiy = 1~Ν的覆盖率，如果其包络面对输入图像R0I区域的覆盖率小于输入图像的1/3， 则放弃当前匹配追踪的特征点集Mi}, i = ，重新计算输入图像的特征点集。
[0019] 优选地，步骤S9中进行特征集筛选的步骤为：
[0020]计算出每一个采样点的位移矢量
[0021 ] §i = B'k+l - A^, i - 1~N
[0022] 对于任意点对(爯+1,4)，其位移矢量为忌：
[0023] 如果.极+1+右,超出了输入图像的R0I边界，则在当前特征集= 1~阶中删 除点否|+1;以上一帧所得到的消失点VPk-i作为参考点，如果VPk-:到备,所表示直线的距离大 于预设阈值，说明当前匹配点对为误匹配，则在当前特征点集中删除离+1?
[0024] 优选地，步骤S8中曲面拟合的方法为最小二乘法。
[0025](三)有益效果
[0026] 本发明运用计算速度很快的FAST特征提取图像的特征点，运用特征光流追踪计算 出特征的匹配点，进而对特征集和外点进行筛选、剔除，最后运用霍夫变换投影矩阵在时间 轴累加计算最优极值点，即最终输出的消失点，从而有效解决了车载红外相机在线自动标 定问题。
【具体实施方式】
[0027] 为使本发明的目的、内容、和优点更加清楚，下面结合实施例，对本发明的具体实 施方式作进一步详细描述。
[0028] 红外夜视辅助驾驶系统的重要作用就是目标检测及告警，而目标状态的估计准确 性直接依赖于相机参数的准确性。因此相机的外部参数标定对于车载辅助驾驶系统来说至 关重要，尤其是相机的俯仰角和偏航角，本发明所针对的情况为车载红外夜视辅助驾驶系 统中的相机自动标定，系统所采用的相机为定焦相机。当假设相机在相邻两帧图像间隔时 间内是前后平移运动的，那么图像特征点匹配的结果必然是以消失点为中心发散的。所以， 本发明的在线标定方法的核心是解决消失点准确计算问题。为准确计算消失点，需要解决 图像特征点快速提取和匹配跟踪、外点剔除、特征集筛选、霍夫变换投影矩阵计算、极大值 寻优等问题。本发明运用计算速度很快的FAST特征提取图像的特征点，运用特征光流追踪 计算出特征的匹配点，进而对特征集和外点进行筛选、剔除，最后运用霍夫变换投影矩阵在 时间轴累加计算最优极值点，即最终输出的消失点，从而有效解决了车载红外相机在线自 动标定问题。
[0029] 本发明提供的一种车载单目红外相机外参自动标定方法，包括以下步骤：
[0030] S1、初始化累计霍夫变换(Hough Transform)投影矩阵D为0;
[0031] S2、初始化帧间霍夫变换投影矩阵D(k，p)，p表示图像中的像素，k表示帧号；
[0032] S3、对于当前输入图像，在R0I区域内确定待匹配追踪的特征点集= 1~N， 对特征点集= 1~Ν进行匹配追踪得到匹配特征点集= 1~Ν;Ν为特征点的数 量;所采用的特征点集μ[}, i = 1~Ν中的特征点为FAST特征点，FAST特征具有提取计算速 度快的优点；确定特征点集μL},? = 1~Η时，检验当前匹配追踪的特征点集Pi},i = 1~N 的覆盖率，如果其包络面对输入图像R0I区域的覆盖率小于输入图像的1/3,则放弃当前匹 配追踪的特征点集= 1~N，重新计算输入图像的特征点集。