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        非量測數(shù)字相機實驗室?guī)缀螛硕?/h1>
        2016-09-06 09:13:19張繼賢齊維君方愛平
        測繪學(xué)報 2016年5期
        關(guān)鍵詞:轉(zhuǎn)臂畸變方位

        袁 楓,張繼賢,齊維君,,方愛平,

        1. 國家光電測距儀檢測中心,北京 100039; 2. 中國測繪科學(xué)研究院,北京 100830

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        非量測數(shù)字相機實驗室?guī)缀螛硕?/p>

        袁楓1,張繼賢2,齊維君1,2,方愛平1,2

        1. 國家光電測距儀檢測中心,北京 100039; 2. 中國測繪科學(xué)研究院,北京 100830

        Foundationsupport:PublicScienceResearchProgramofSurveying,MappingandGeoinformation(No. 201512010);ChineseAcademyofSurveyingandMappingSpecialFund(No. 7771531)

        非量測數(shù)字相機的幾何標定,包括內(nèi)方位元素和畸變的精確測定,直接影響其用于航空攝影測量的最終精度。本文研制出一套非量測數(shù)字相機實驗室?guī)缀螛硕ㄏ到y(tǒng)。該系統(tǒng)采用平行光管加星點板作為目標發(fā)生器,在測量出一組目標點在相機的CCD靶面上的像點坐標及對應(yīng)的平行光線的入射角后,結(jié)合幾何標定的數(shù)學(xué)模型,可以實現(xiàn)相機的高精度幾何標定。采用佳能EOS5DMarkⅡ和哈蘇H3D兩款典型的數(shù)字相機進行了試驗與分析。試驗結(jié)果驗證了本文標定方法的正確性以及精度的可靠性。

        非量測數(shù)字相機;幾何標定;內(nèi)方位元素;畸變

        與膠片式傳統(tǒng)航空攝影測量相比,基于數(shù)字相機的航空攝影測量具有成圖周期短、精度高、天氣要求低等優(yōu)點,已成為地形測量的主要方法之一。隨著計算機和CCD等技術(shù)的快速發(fā)展,國際市場已出現(xiàn)了多款成熟的大面陣高分辨率數(shù)字相機產(chǎn)品。具有實時性和數(shù)字化特點的數(shù)字相機正逐漸取代傳統(tǒng)的膠片式相機成為獲取航空攝影測量數(shù)據(jù)的重要設(shè)備。由于地形測量精度的要求,航測相機本身需要較高的精度,但數(shù)字相機不是專門為攝影測量而設(shè)計制造的,它的內(nèi)方位元素未知,并存在光學(xué)畸變差等缺陷。因此,在開展攝影測量工作前,必須對數(shù)字相機進行精確幾何標定,這是數(shù)字航空攝影測量的基礎(chǔ)性工作之一[1-2]。

        非量測數(shù)字相機的幾何標定方法主要有實驗場標定法和實驗室標定法[3-5]。

        實驗場標定法分為室內(nèi)實驗場法[6-9]、室外實驗場法[10]和飛行實驗場法[11-13]。實驗場標定法的原理通常建立在共線方程的基礎(chǔ)上,實驗場可以是三維場、二維場,甚至是純平液晶顯示器等,一般由一定數(shù)量已知精確坐標的標志點組成。利用待標定相機獲取實驗場影像后,可依據(jù)直接線性變換、單片空間后方交會、光束法平差、區(qū)域網(wǎng)空中三角測量或者自檢校等方法來解算內(nèi)方位元素及幾何畸變參數(shù),包括光學(xué)畸變差、膠片變形(或CCD器件內(nèi)部變形)、底片壓平(或CCD器件表面不平整)等。

        實驗室標定法通?;跍y角法的原理,并以多筒固定準直儀或可轉(zhuǎn)動的精密測角儀器為基本設(shè)備[14]。傳統(tǒng)膠片航測相機幾何標定時需要在相機的承片框上安置一個精密網(wǎng)格板,調(diào)整相機入瞳中心與測角儀器的轉(zhuǎn)軸重合,通過網(wǎng)格板來觀測像點位置,并利用網(wǎng)格板上的格值計算像場角,再結(jié)合測角儀器測得的入射角就可以計算出相機的內(nèi)方位元素和畸變。

        由于實驗室標定法的標定過程中要利用相機標定的專門設(shè)備,并且整個標定工作都在實驗室內(nèi)進行,標定條件可控,標定過程標準規(guī)范。國內(nèi)一些科研院所也積極開展了非量測數(shù)字相機實驗室標定方法的研究[15-17],但尚未有成熟完善實驗室標定系統(tǒng)的報道。本文基于測角法的原理以及數(shù)字相機的特點,研制出一套實用的非量測數(shù)字相機幾何標定系統(tǒng)。該系統(tǒng)以精密測角儀器為基本設(shè)備,可以實現(xiàn)面陣數(shù)字相機的精確幾何標定。采用兩種典型數(shù)字相機進行試驗,驗證了該系統(tǒng)的正確性以及精度。

        1 幾何標定系統(tǒng)原理及數(shù)據(jù)處理

        1.1系統(tǒng)組成及數(shù)據(jù)獲取

        數(shù)字相機實驗室?guī)缀螛硕ㄏ到y(tǒng)主要包括轉(zhuǎn)臂及其控制系統(tǒng)和編碼器、相機支架及其控制系統(tǒng)和編碼器、計算機系統(tǒng)(工控機)、平行光管等,該系統(tǒng)的主體如圖1所示,對應(yīng)的結(jié)構(gòu)原理如圖2所示。

        圖1 系統(tǒng)主體Fig.1 Principal part of system

        圖2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)原理Fig.2 Structural principle of system

        轉(zhuǎn)臂的編碼器位于幾何標定系統(tǒng)轉(zhuǎn)臂的內(nèi)部,工控機通過串口與該編碼器通訊,控制轉(zhuǎn)臂的轉(zhuǎn)動并獲取轉(zhuǎn)臂的角度值;平行光管位于轉(zhuǎn)臂的內(nèi)部,用于提供一個無窮遠的點目標,通過轉(zhuǎn)臂的旋轉(zhuǎn)就可以提供一系列帶有精確角度值的無窮遠點目標。此外,工控機通過串口與相機支架的編碼器通訊,控制相機支架的水平旋轉(zhuǎn)并獲取對應(yīng)的旋轉(zhuǎn)角度。

        該系統(tǒng)具有測量速度快,受環(huán)境變化影響小,測量精度高等優(yōu)點,其技術(shù)特點如下:

        (1) 標定時,相機鏡頭朝下,與工作狀態(tài)一致,標定結(jié)果可信。

        (2) 轉(zhuǎn)臂由電機驅(qū)動,速度快,定位精度好。

        (3) 轉(zhuǎn)臂的轉(zhuǎn)動范圍可達±45°,可實現(xiàn)視場角達90°的大面陣數(shù)字相機的幾何標定。

        (4) 采用基于數(shù)字化測量方式的軸角編碼器,角度測量誤差小,精度可達1″。

        (5) 計算機進行測量過程的控制和數(shù)據(jù)處理,自動化程度高,使用方便。

        面陣數(shù)字相機幾何標定時,把相機安裝固定在相機支架上,使相機的入瞳通過轉(zhuǎn)臂的轉(zhuǎn)軸中心。然后,由相機獲取由平行光管形成的無窮遠點目標的圖像,并通過相機支架調(diào)平螺桿的調(diào)整和相機支架的旋轉(zhuǎn),使轉(zhuǎn)臂在轉(zhuǎn)動過程中,目標像始終位于CCD靶面的中心行上,再通過轉(zhuǎn)臂的轉(zhuǎn)動,使得目標像位于CCD靶面中心行的中心像素,并將對應(yīng)的轉(zhuǎn)臂角度設(shè)置為0°。根據(jù)被測相機的幅寬及焦距等參數(shù),設(shè)置測量時轉(zhuǎn)臂轉(zhuǎn)動的角度范圍及間隔,當轉(zhuǎn)臂每轉(zhuǎn)動到一個目標角度時,將相機對無窮遠點目標成像,同時,軟件記錄下相應(yīng)的轉(zhuǎn)臂角度值。測完一個方向后,將相機旋轉(zhuǎn)90°,按照同樣的方法測量中心列方向,進而完成幾何標定的數(shù)據(jù)獲取。

        1.2數(shù)據(jù)處理

        數(shù)字相機幾何標定的數(shù)據(jù)處理主要包括兩個部分:目標像的高精度定位與幾何標定參數(shù)的計算。

        1.2.1目標像的高精度定位

        數(shù)字相機的幾何標定,需要精確地測量出目標像在CCD像面上的位置(位置精度一般要求在0.1像素以內(nèi)),以保證幾何標定結(jié)果的精度。為實施目標像的亞像素定位,要求目標像不是單個像素點,而是由有明顯灰度變化一系列像素點組成,如圓點、角點、十字交叉點等。根據(jù)目標圖像數(shù)據(jù)的不同,提高目標像點測量精度的算法主要有形心法、質(zhì)心法、邊緣檢測法等[18-19]。

        根據(jù)本文幾何標定系統(tǒng)的特點,本文提出了質(zhì)心法細分定位與多幀統(tǒng)計法相結(jié)合的方案來實現(xiàn)目標像的高精度定位。該方案的流程如下:

        (1) 自動確定閾值。為實現(xiàn)目標像的高精度定位,需要首先提取出目標像,將目標像與背景、噪聲等區(qū)分開來。采用迭代法計算出最佳閾值[19],并將圖像中灰度值大于閾值的點作為目標的候選點。

        (2) 確定目標像范圍。從圖像中灰度值最大的像素出發(fā),采用區(qū)域增長的算法,搜索出鄰域中所有灰度值大于閾值的點,確定出目標像的范圍。

        (3) 質(zhì)心法細分定位。為實現(xiàn)目標像的高精度定位,在傳統(tǒng)質(zhì)心法的基礎(chǔ)上,一方面采用雙線性插值法對原目標像進行插值處理,增加可利用的點,提高目標像中心坐標計算的精度和穩(wěn)定性。另一方面,為了突出灰度值大的像素對中心定位的作用,提高其權(quán)值比重,將傳統(tǒng)灰度質(zhì)心法的線性關(guān)系改為非線性關(guān)系[20]。

        (4) 多幀統(tǒng)計。考慮到數(shù)字相機對無窮遠點目標成像時可能產(chǎn)生的誤差,采用同一位置多次成像的方法獲取像點目標的多張圖像,對每張圖像分別采用(1)—(3)的方法對目標像進行定位,并將其均值作為目標像的最終位置,進一步提高目標像的定位精度。

        1.2.2幾何標定參數(shù)計算

        數(shù)字相機幾何標定的內(nèi)容是確定相機的內(nèi)方位元素、鏡頭的光學(xué)畸變參數(shù)及CCD面陣內(nèi)變形系數(shù)等[2]。其中,相機的內(nèi)方位元素包括主距f和主點坐標(x0,y0),鏡頭的光學(xué)畸變參數(shù)主要包括徑向畸變系數(shù)k0、k1、k2、k3和偏心畸變系數(shù)p1、p2,CCD面陣內(nèi)變形系數(shù)主要包括比例尺系數(shù)b1、修剪系數(shù)b2等。

        1.2.2.1內(nèi)方位元素的計算

        基于測角法原理的相機內(nèi)方位元素的計算,就是根據(jù)像點坐標數(shù)據(jù)和對應(yīng)的角度數(shù)據(jù),尋找一種內(nèi)方位元素的計算方法,使得相機的畸變符合一定的約束條件。不同的計算方法會得到不同的內(nèi)方位元素和畸變。常用的方法有平均值法、畸變平方和最小算法、威特廠計算方法1和威特廠計算方法2[21]。其中,威特廠計算方法2考慮最為全面,精度最高,但威特廠的兩種方法需要鏡頭的“標準畸變曲線”,而普通數(shù)字相機并沒有這樣的“標準畸變曲線”。由于畸變平方和最小算法的計算結(jié)果能保證求得的系統(tǒng)主點、主距能使該系統(tǒng)視場范圍內(nèi)的畸變平方和最小,最有利于測繪精度的提高,因此本文選用畸變平方和最小算法[21-25]。

        測角法測量數(shù)字相機一維畸變和內(nèi)方位元素的原理如圖3所示,P為像面主點位置,角度ΔW為對應(yīng)P點的角度,H′為物鏡的后節(jié)點,O為CCD面陣的中心,f為主距,Si為被測點,Li為Si距像面中心O點的距離,Wi為對應(yīng)Si點的測角。

        圖3 最小二乘法一維內(nèi)方位元素和畸變測量原理Fig.3 Measurement principle of one-dimensional interior orientation elements and distortions based on the least squares

        根據(jù)圖3中的幾何關(guān)系有

        Li-p=f×tan(Wi-ΔW)

        (1)

        根據(jù)相機畸變的定義,對應(yīng)Si點的畸變Di為

        Di=f×tan(Wi-ΔW)-Li+p

        (2)

        式中,ΔW是物鏡后節(jié)點與主點的連線和物鏡后節(jié)點與像面中心連線間的夾角,而主點的偏移量一般很小,所以ΔW是小量,近似有

        (3)

        因此,tan(Wi-ΔW)項可以用泰勒公式近似

        tan(Wi-ΔW)≈tanWi-sec2Wi×ΔW≈

        (4)

        簡化后得到相機一維畸變的普遍表達式

        Di=f×tanWi-p×tan2Wi-Li

        (5)

        (6)

        經(jīng)整理,最終得到主距、主點的表達式

        (7)

        根據(jù)式(7)以及列方向(X方向)和行方向(Y方向)的量測數(shù)據(jù),就可以分別解算出被測相機的主距fx和列方向的主點偏移px以及主距fy和行方向的主點偏移py??紤]到數(shù)字相機通常在X和Y方向視場大小的不同,應(yīng)以視場角較大的方向計算出的主距作為相機最終的主距。

        1.2.2.2 畸變參數(shù)的計算

        在1.2.2.1節(jié)中計算出內(nèi)方位元素后,可由式(8)計算出每個測量點的畸變值Di

        (8)

        為達到對畸變校正的目的,采用畸變模型對畸變值進行擬合,本文采用的畸變模型為

        Δx=(x-x0)(k0+k1r2+k2r4+k3r6)+p1[r2+2(x-x0)2]+2p2(x-x0)(y-y0)+

        b1(x-x0)+b2(y-y0)

        Δy=(y-y0)(k0+k1r2+k2r4+k3r6)+

        2p1(x-x0)(y-y0)+p2[r2+2(y-y0)2]

        (9)

        根據(jù)一系列測量點的畸變值,按照最小二乘原理進行間接平差,計算出各個畸變參數(shù)k0、k1、k2、k3、p1、p2、b1、b2。

        2 試驗與分析

        本文基于VC++6.0開發(fā)了非量測數(shù)字相機實驗室?guī)缀螛硕ㄜ浖?,主要功能包括硬件控制、目標像的高精度定位、相機的內(nèi)方位元素和畸變參數(shù)的計算等。為驗證本文方法的正確性,采用當前國內(nèi)攝影測量常用的兩種典型數(shù)字相機——佳能EOS5DMarkⅡ和哈蘇H3D,進行試驗并對試驗結(jié)果進行分析。

        2.1試驗

        2.1.1幾何標定試驗

        試驗相機1的類型為佳能EOS5DMarkⅡ,標稱焦距24mm,像元尺寸0.006 4mm,像幅尺寸5616×3744像素。試驗相機2的類型為哈蘇H3D,標稱焦距為50mm,像元尺寸0.006 8mm,像幅尺寸為7216×5412像素。根據(jù)相機的參數(shù)信息,設(shè)置相機1的測量角度范圍為列方向±34°,行方向±24°,步距為2°,設(shè)置相機2的測量角度范圍為列方向±22°,行方向為±17°,步距為1°,按本文方法采集數(shù)據(jù)并解算得到兩個相機的內(nèi)方位元素及各畸變參數(shù)見表1。圖4和圖5分別是相機1畸變擬合前、后的畸變,圖6和圖7分別是相機2畸變擬合前、后的畸變,其中,X軸為測量點在以CCD中心為原點的像素坐標系中的列方向或行方向坐標,Y軸為測量點在列方向或行方向上的畸變值。

        根據(jù)最小二乘精度估計方法,畸變擬合結(jié)果的標準差為

        (10)

        式中,vi為畸變擬合后的剩余誤差;t為未知量個數(shù),這里t=8;n為獨立的等精度測量次數(shù),這里相機1試驗中n=60,相機2試驗中n=80。按式(10)計算,相機1擬合結(jié)果的中誤差為0.198像素,相機2擬合結(jié)果的中誤差為0.166像素。

        表1 內(nèi)方位元素與畸變參數(shù)計算結(jié)果

        圖4 相機1內(nèi)方位計算后列/行方向的畸變Fig.4 Distortion in column/line after calculation of interior orientation elements of camera 1

        圖5 相機1畸變擬合后列/行方向的畸變Fig.5 Distortion in column/line after fitting of camera 1

        圖6 相機2內(nèi)方位計算后列/行方向的畸變Fig.6 Distortion in column/line after calculation of interior orientation elements of camera 2

        圖7 相機2畸變擬合后列/行方向的畸變Fig.7 Distortion in column/line after fitting of camera 2

        2.1.2可靠性驗證

        為驗證標定結(jié)果的可靠性,利用試驗相機1作了近景攝影測量試驗。試驗場選定為某家屬樓(圖8),該樓高約30m,寬約100m,由電梯、走廊、墻體等構(gòu)成了多個層次的立體結(jié)構(gòu)。該家屬樓上布設(shè)有數(shù)百個間隔為1.5~2.5m的控制點標志,用全站儀采用測回法測定了各控制點的坐標,點位精度優(yōu)于2mm。利用試驗相機1,在拍攝距離約為45m處(與焦距相比,可視為無窮遠),從不同位置、不同高度和不同角度共拍攝了60張影像。數(shù)據(jù)采集之后,用標定所得參數(shù)對影像進行畸變差改正,并將改正后的影像等數(shù)據(jù)導(dǎo)入到全數(shù)字攝影測量工作站JX-4中,在測區(qū)范圍內(nèi)選取了9個均勻分布的標志點作為控制點,進行絕對定向。然后選擇其中的一個立體像對,在立體模式下采集了影像中137個標志點的三維坐標,并與對應(yīng)的全站儀測量的坐標作差,利用坐標差Δ,根據(jù)公式

        (11)

        計算x、y、z的中誤差,結(jié)果如下

        (12)

        點位中誤差為

        (13)

        圖8 可靠性驗證試驗場Fig.8 Test field of reliability verification

        2.2結(jié)果分析

        (1) 表1表明,相機幾何標定得到的主距、主點位置與標稱焦距、主點位置有明顯差異,這也說明了數(shù)字相機幾何標定的必要性。

        (2) 圖4中,相機1的兩個方向上都存在著明顯的畸變,每個方向上的畸變與像點到主點的距離有明顯的對稱性,而且兩個方向上的畸變的規(guī)律基本一致,有典型的徑向畸變。從圖5可以看出,經(jīng)過畸變模型擬合后,兩個方向上的剩余畸變明顯減小,中誤差在0.2像素左右,這表明了本文畸變模型的正確性。

        (3) 圖6表明,相機2的畸變相對較小,最大偏差約為0.8像素,沒有明顯的徑向畸變。從圖7可以看出,經(jīng)過本文畸變模型擬合后,兩個方向上的殘余畸變略有減小。

        (4) 從相機1與相機2的畸變擬合前的結(jié)果來看,相機1的幾何畸變最大值約為20像素,而相機2的幾何畸變最大值約為1個像素。因此,相機2的幾何成像質(zhì)量要顯著優(yōu)于相機1。

        (5) 可靠性驗證試驗表明,利用根據(jù)標定結(jié)果改正后的影像進行近景攝影測量,相對中誤差約為1/10 000,結(jié)果精度非常高,這進一步驗證了相機標定的可靠性。

        3 結(jié) 論

        數(shù)字相機的幾何標定是其在攝影測量中應(yīng)用的基礎(chǔ)。本文構(gòu)建了一套非量測數(shù)字相機實驗室?guī)缀螛硕ㄏ到y(tǒng),詳細介紹了該系統(tǒng)的組成原理及目標像的高精度定位、幾何標定參數(shù)的計算等數(shù)據(jù)處理中的關(guān)鍵技術(shù),并采用兩種相機進行了試驗與分析。試驗結(jié)果表明:該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)多種類型面陣數(shù)字相機的精確幾何標定,結(jié)果具有可靠性。

        隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及多面陣組合數(shù)字相機在覆蓋面大等方面的優(yōu)勢,越來越多的多面陣組合數(shù)字相機應(yīng)用到攝影測量中,例如DMC、UCD和SWDC4等。這類相機在普通面陣相機幾何標定的基礎(chǔ)上,還需要標定多面陣相機之間的幾何關(guān)系。下一步將針對多面陣相機的幾何標定開展研究,為多面陣組合數(shù)字相機在攝影測量中的應(yīng)用提供技術(shù)支撐。

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        (責(zé)任編輯:張艷玲)

        YUANFeng(1981—),male,PhD,majorsindigitalphotogrammetryandairborneLiDAR.

        LaboratoryGeometricCalibrationofNon-metricDigitalCamera

        YUANFeng1,ZHANGJixian2,QIWeijun1,2,FANGAiping1,2

        1.NationalCalibrationCenterforElectro-opticalDistanceMeter,Beijing100039,China; 2.ChineseAcademyofSurveyingandMapping,Beijing100830,China

        Geometriccalibrationofnon-metricdigitalcamera,includingtheaccuratedeterminationofinteriororientationelementsanddistortionparameters,directlyaffectstheultimateaccuracyofitsusinginaerialphotogrammetry.Inthispaper,alaboratorygeometriccalibrationsystemofnon-metricdigitalcameraisdeveloped.Acollimatorandastartesterareusedasthetargetgeneratorinthissystem.AftermeasuringlocationsoftargetsinCCDandcorrespondinganglesofparallellights,highprecisiongeometriccalibrationcanbeaccomplished.Twokindsofmainstreamdigitalaerialcameras,CanonEOS5DMarkⅡandHasselbladH3D,areusedtotakeexperimentsbasedonthissystemandtheresultsareanalyzed.Experimentresultsshowthatthemethodofthispaperiscorrectandthecalibrationprecisionisreliable.

        non-metricdigitalcamera;geometriccalibration;interiororientationelements;distortion

        2014-11-13

        2016-02-03

        袁楓(1981—),男,博士,主要研究方向為數(shù)字攝影測量、機載LiDAR。

        E-mail:yf8426@126.com

        YUANFeng,ZHANGJixian,QIWeijun,etal.LaboratoryGeometricCalibrationofNon-metricDigitalCamera[J].ActaGeodaeticaetCartographicaSinica,2016,45(5):601-607.DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20140539.

        P237

        A

        1001-1595(2016)05-0601-07

        測繪地理信息公益性行業(yè)科研專項(201512010);中國測繪科學(xué)研究院專項基金(7771531)

        引文格式:袁楓,張繼賢,齊維君,等.非量測數(shù)字相機實驗室?guī)缀螛硕╗J].測繪學(xué)報,2016,45(5):601-607.DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20140539.

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