一种基于长方体的Kinect深度相机的内参标定方法

摘要

本发明公开了一种基于长方体的Kinect深度相机的内参标定方法。将高精度长方体摆在地面上，用Kinect深度相机拍摄；由多帧图像深度数据，生成相同帧数的法向图；划分标定物体的平面，得到平面深度数据；再通过透视投影逆过程得到三维点集；进行最小二乘拟合方法，获取对应的平面；计算被标记的平面与平面之间的夹角与距离；实际测量高精度长方体的角度和距离并比较，构造以差值最小为目的的优化目标函数，对Kinect深度相机的内参进行优化，使得目标函数最小化，完成对Kinect深度相机的标定。本发明方法仅使用深度信息，可广泛适用于一系列深度相机和应用场景；所标定的相机内参可用于三维重建，较现有标定方法提升了精度。

主权项

一种基于长方体的Kinect深度相机的内参标定方法，其特征在于包含以下步骤：1)将已知尺寸的至少三个高精度长方体组成长方体组摆在地面上，并用Kinect深度相机在多个不同的角度进行拍摄；所述高精度长方体各个表面的平面度达到0.1mm，高精度长方体的表面能够反射Kinect深度相机所发射的红外光；2)根据步骤1)中拍摄得到的深度图像中的多帧深度数据，通过透视投影逆过程生成回投至相机局部坐标系下的三维空间中，生成相同帧数的法向图；3)并在法向图上划分标定物体的平面，得到平面深度数据；4)将步骤3)中得到的平面深度数据，通过透视投影逆过程回投至相机局部坐标系下的三维空间中，得到各个平面对应的三维点集Q；5)对步骤4)得到的每个三维点集Q进行最小二乘拟合方法，获取三维点集Q对应的平面；6)根据步骤5)得到的平面计算被标记的平面与平面之间的夹角与距离；7)实际测量高精度长方体的被标记的平面与平面之间的角度和距离，并与步骤6)得到的夹角与距离比较，构造以差值最小为目的的优化目标函数，通过该优化目标函数使用非线性迭代优化方法，重复进行步骤4)到步骤6)，对Kinect深度相机的内参进行优化，使得目标函数最小化，完成对Kinect深度相机的内参标定。