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申请/专利权人：大连理工大学
摘要：本发明提供了一种基于闪烁标定板的双目事件相机标定方法及装置，属于计算机视觉‑相机标定技术领域，搭建双目事件相机标定系统，生成虚拟标定板图片，与黑色背景图片制作成闪烁视频并等比播放；使用双目事件相机采集不同标定位姿下的标定板事件数据；将标定板事件数据重建为灰度图，特征提取得到特征点坐标信息，使用传统标定算法得到双目事件相机内外参数及畸变系数初始值；构建全局优化函数和代价函数，进行迭代求解，使代价函数结果小于设定的阈值，得到最终的相机参数。装置包括建模模块、预处理模块、初始标定模块和参数优化模块。本发明实现静止状态下双目事件相机高精度标定，有效提高了标定精度，为其更好服务于工业测量奠定了基础。
主权项：1.一种基于闪烁标定板的双目事件相机标定方法，其特征在于，所述双目事件相机标定方法包括：步骤1：搭建双目事件相机标定系统，包括显示器和双目事件相机；根据显示器分辨率和标定板尺寸建立虚拟尺寸和物理尺寸间的关系，生成特定物理尺寸的虚拟标定板图片，所述的虚拟标定板图片带有若干圆形特征点；步骤2：利用步骤1中生成的虚拟标定板图片与黑色背景图片制作成一定闪烁频率的视频，在显示器上进行等比播放；步骤3：将显示器放置在双目事件相机公共视场中，固定好双目事件相机位姿，在双目相机与显示器保持相对静止的场景下，通过播放步骤2中的视频，触发标定板图片产生事件信息，使用双目事件相机采集一组该标定位姿下的标定板事件数据，旋转显示器或改变显示器俯仰角至下一标定位姿，采集下一组标定板事件数据，共连续采集10-20组标定板事件数据；步骤4：使用累加器对标定板事件数据进行重建，每组标定板事件数据重建为一张灰度图；步骤5：对重建得到的一系列灰度图分别进行特征提取，得到标定板特征点坐标信息，使用传统标定算法得到双目事件相机内外参数及畸变系数初始值；其中，每张灰度图得到一组标定板特征点坐标信息；步骤6：构建全局优化函数和代价函数，代入不同标定位姿下的双目事件相机内外参数及畸变系数初始值，对全局优化函数进行迭代求解，使代价函数结果小于设定的阈值，得到最终的相机参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 基于闪烁标定板的双目事件相机标定方法及装置
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