基于低秩特征恢复的单幅图像鱼眼相机标定的方法

摘要

本发明公开一种基于低秩纹理恢复的单幅图像鱼眼相机标定的方法。将具有低秩纹理的图像看做一个矩阵，基于最小化矩阵秩的优化方法，恢复出低秩图像，以及原始图像与低秩图像之间的变换，鱼眼相机的参数就包含在这个变换之中。本发明克服了传统方法手动标记角点消耗大量人力的缺点，同时只需要单幅图像，并且不需要设置标定场，在保证一定鲁棒性的前提下，具有方便、快捷的优点。

主权项

1.一种基于低秩纹理恢复的单幅图像鱼眼相机标定的方法，其特征在于：通过最小化秩的优化方法，得到原始图像与低秩图像的变换参数，从而得到相机内参；该方法具体步骤如下：（1）手动选择原图中具有低秩纹理的矩形区域，仅对低秩纹理的矩形区域进行操作；（2）参数初始化：采用统一球面模型和双经度投影模型，并使用TILT方法初始化变换参数，其中包括焦距f_x、f_y，主点o_x、o_y，镜面参数ξ，旋转矩阵R；（3）求解最小化秩的优化问题：其中I为输入的图像，τ为变换参数，о为采用统一球面模型和双精度投影模型的几何变换的运算符，I⁰为得到的低秩图像，λ为一个常量，取为width是输出图像的宽度，E为一个稀疏的矩阵，用来表征图像中的污染，rank()为计算矩阵的秩，‖‖₀为计算矩阵的零阶范数；（4）从τ中取出相机的内参。