基于HALCON雙目標定的算法優化研究

朱榮華

摘 ? 要：為了簡化立體匹配的復雜度，進一步優化雙目立體系統標定算法，文章基于雙目立體視覺視差原理，通過大量實驗對標定立體系統算法以及相關參數優化進行了研究，分析了影響算法各個參數的設置以及高精度標定板的獲取，總結出了基于HALCON雙目標定的優化方法，計算誤差可達到0.15個像素，實驗證明該方法提高了標定精度和計算效率，可滿足各種測量系統的需要。

關鍵詞：HALCON;視差;亞像素級處理;系統標定

近年來，雙目立體視覺系統研究一直是機器視覺的研究熱點和焦點[1]。非接觸式雙目立體視覺具有設備要求較低、連續性高、非接觸和無損傷等優點[2]，同時，雙目視覺系統會出現透視、旋轉等幾何失真，以及現實世界中物體之間相互遮擋等情況，這些因素大大增加了匹配的難度[3]，而精確標定攝像機參數可大大提高測量精度，在一定程度上減小匹配的復雜度。HALCON是德國MVtec公司開發的一套完善的視覺算法包[4]，包含三維重建、多目立體視覺和深度學習等高級算法，此軟件應用領域廣泛，需要圖像處理的地方均可以使用HALCON。本文基于HALCON圖像處理平臺，求解左右攝像機參數，提出了基于HALCON雙目標定的優化方法，該方法操作簡單、實用性強。

1 ? ?基于HALCON標定實驗

1.1 ?采集標定板圖像

本實驗選用HALCON提供的標準2D精密靶標，靶標大小為（30×30）mm，陣列為7×7的黑色圓點陳列型平面標定板。確定合適的標定板規格后，通過函數gen_caltab（）生成相標定板描述文件，它描述了標定板的行數、列數、方向標記等信息。然后，調用函數read_image（），循環讀取15幅標定板圖像。

1.2 ?讀取標定參數

獲取標定板圖像后，通過函數find_caltab（），該函數經過平滑圖像和閾值分割處理后，可以找到標定板位置、分割出標定板區域。需要注意的是，該算子的參數設置關系著標定板能否準確提取，影響著標志圓點的精確提取，經循環處理后嚴重影響整個雙目系統的標定精度。實驗合理設置的參數為SizeGauss=3，MarkThresh=70，MinDiamMarks=5，可直觀驗證設置的參數能否準確分割出標定板區域。為了確定每個標定板區域中標志圓點的坐標，選用函數find_marks_and_pose（）。首先，通過亞像素閾值分割算法，將標定板內部與背景分離;其次，利用Canny亞像素邊緣提取和圓心確定方法，確定每個標定板區域中49個圓形標志點的圖像坐標以及左右攝像機的外部參數初始值。

1.3 ?執行標定

通過調用函數binocular_calibration（）完成雙目系統標定，即確定兩攝像機的內外參數以及兩攝像機的位置關系。實驗采集15組不同姿態下的標定板圖像，通過對左右拍攝的15幅圖像循環處理，在提取特征時綜合15幅圖像，左右攝像機各計算出725（49×15）個二維坐標值，計算的坐標精度為亞像素級，同時，確定出左右攝像機與15幅標定板的位置關系，進一步將這些數據保存。

2 ? ?結果分析

根據上述的攝像機標定實驗，獲得雙目系統標定前、后兩攝像的參數，如表1所示。

由表1數據可知，右圖像相對于左圖像的位置僅在X軸方向上有平移，不存在Y，Z軸的平移與旋轉，說明校正后雙目測量系統是標準的外極線幾何結構[5]。攝像機標定過程的計算誤差達到0.15個像素，整體實驗精度較高，可滿足各種測量系統的使用要求。

3 ? ?結語

本文基于雙目視差原理，通過大量實驗對標定系統算法以及相關參數優化進行了研究。通過左右攝像機采集了15組不同姿態下的標定板圖像，然后，利用HALCON軟件相關標定算子進行標定，分析了影響算法的各個參數。通過大量實驗驗證了該方法操作簡單、實用性強，明顯提高了標定精度和計算速度，簡化了立體匹配的復雜度，可廣泛應用在實際工程中。

[參考文獻]

[1]張俊勇，伍世虔，陳斌，等.基于雙目視覺的零件多尺寸在線測量系統[J].儀表技術與傳感器，2018（10）：75-80.

[2]沈文波，周武.基于雙目視覺的飛行頭盔動載特性測試技術研究[J].計算機測量與控制，2016（6）：52-55.

[3]張曉東，吳斌.小視場集成成像三維信息獲取技術研究[J].光電子·激光，2017（11），1240-1245.

[4]王桂芝.基于HALCON的雙目視覺系統標定[D].大連：大連理工大學，2014.

[5]張如如，葛廣英，申哲，等.基于HALCON的雙目立體視覺工件尺寸測量[J].計算機測量與控制，2018（1）：59-63.