发明授权-2021104304152-一种基于多边形匹配的2D-3D相机外参标定方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利

(10)授权公告号CN112991372B
(45)授权公告日2021.10.22
(21)申请号202110430415.2G06K9/62(2006.01)
(22)申请日2021.04.21审查员顾明海

(65)同一申请的已公布的文献号
申请公布号CN112991372A
(43)申请公布日2021.06.18
(73)专利权人聚时科技（江苏）有限公司
地址211500江苏省南京市江北新区智达
路6号智城园区4号楼5楼东侧
(72)发明人熊鑫鑫陈浩郑军
(74)专利代理机构湖北天领艾匹律师事务所
42252
代理人程明
(51)Int.Cl.
G06T7/13(2017.01)
G06T7/80(2017.01)权利要求书1页说明书6页附图8页
(54)发明名称
一种基于多边形匹配的2D-3D相机外参标定
方法
(57)摘要
本发明具体公开了一种基于多边形匹配的
2D‑3D相机外参标定方法，通过标定板提取构造
图像的2D多边形与3D多边形信息，并将边分别对
应，计算2D点到直线的距离，通过最小化全局损
失函数，得到2D相机与3D相机之间的外参。本发
明提供的2D‑3D相机外参标定方法相比于特征点
的2D‑3D相机标定方法，直线特征代替点特征，大
大提高图像数据的特征检测精度。
CN112991372B
CN112991372B权利要求书1/1页

1.一种基于多边形匹配的2D‑3D相机外参标定方法，其特征在于，包括如下步骤：
2D相机内参的标定；
使用标定板提取构造图像的2D多边形信息；
提取构造图像的3D多边形直线边信息，获得满足单一直线特征的点云；
将2D多边形与3D多边形的边分别对应；
计算点到直线的距离，通过最小化全局损失函数，得到2D相机与3D相机之间的外参；
所述3D多边形直线边信息构造方法步骤包括：
S31.提取标定板平面点云，在水平方向将标定板平面点云切片为若干个点云块，每个
点云块的左右端点构成标定板的左右边缘点云；
S32.将得到的标定板边缘点云按照标定板的形状分割为单一直线特征的点云块。
2.根据权利要求1所述的外参标定方法，其特征在于，所述2D多边形与3D多边形的边对
应方法为，将2D多边形和3D多边形进行排序，索引补偿值为offset，

，

其中，

，

a
式中n∈{0,1,2,3}，i为多边形匹配对的索引，Qi表示第i组匹配数据中3D多边形的第a
ab
条边，Ei表示第i组匹配数据中2D多边形的第a条边，Qi表示第i组匹配数据中3D多边形的
b
第b条边，Ei表示第i组匹配数据中2D多边形的第b条边；f（Q，E）为2D‑3D点线误差函数，g
(.)为2D点到直线的距离函数，其中R’和t’为2D相机与3D相机之间的初始外参，E代表2D多

边形的一条边，K代表2D相机内参，Pi代表Q中的第i个点。
3.根据权利要求1所述的外参标定方法，其特征在于，所述步骤S32包括：
S3201.对边缘点云按照极角排序原理进行排序；

S3202.遍历边缘点云中的每个点Pseg，按照点索引将边缘点云分割成两个部分P1和P2；

S3203.分别计算点云P1和P2最大主成分分量值与次大主成分分量值之间的比值ratio1

和ratio2，并且，记得分score=ratio1*ratio2；

S3204.重复S3202、S3203过程，取得分最大的分割点Pseg，将边缘点云分割为满足单一
直线特征的点云。
4.根据权利要求1所述的外参标定方法，其特征在于，所述损失函数的形式为：

，

k
式中f(.)为2D‑3D点线误差函数，其中：Qi表示第i组匹配数据中3D多边形的第k条边，
k
Ei表示第i组匹配数据中2D多边形的第k条边。
5.根据权利要求4所述的外参标定方法，其特征在于，所述损失函数进行去粗差，再使
用Levenberg‑Marquart进行迭代求解，即得到2D‑3D相机外参。

2
CN112991372B说明书1/6页

一种基于多边形匹配的2D‑3D相机外参标定方法

技术领域
[0001]本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于多边形匹配的2D‑3D相机外参
标定方法。

背景技术
[0002]多源传感器的融合是精确表征环境的一种有效途径，传感器的融合可以弥补单一
传感器信息量不足的缺点。近年来，多传感器融合技术无论是在军事还是民事领域的应用
都极为广泛，多传感器融合技术已经成为军事、工业和高新技术开发等多方面关心的问题。
这一技术广泛应用于复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、惯性导航、农业、遥感、医
疗诊疗、图像处理、模式识别等领域。实践证明：与单一传感器系统相比，运用多传感器数据
融合技术在解决探测、跟踪和目