基于单目的手持式视觉测量方法研究

温俊，李榕

（华南师范大学物理与电信工程学院，广东广州510006）

摘要：提出一种基于单目视觉和惯性传感器的视觉测量方法，当手持移动摄像头时，利用惯性传感器获取摄像头轨迹，再根据多视角测量原理，测量被测物体的大小、位置等信息；利用图像特征点的移动信息抑制加速度传感器的累积误差。实验证明测量结果误差在2%以内，且该方法不需要任何摄像机外参数的先验知识及定标参照物，可满足实际测量需求。

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关键词 ：手持式摄像机；惯性传感器；视觉测量；单目视觉

中图分类号：TN98?34；TP391 文献标识码：A 文章编号：1004?373X（2015）16?0088?04

收稿日期：2015?02?25

视觉测量技术是一种坐标测量与视觉技术相结合的测量技术，其任务是利用二维图像信息，计算其对应的三维世界信息，重点研究物体的几何尺寸及物体的位置测量。在现代化生产中，视觉测量技术广泛应用于工业自动化检测、反向工程、机器人视觉等主动、实时测量过程[1?2]。其中，基于单目视觉测量系统，国内外的科研工作者已进行了大量的研究工作，但在这些研究中，单目视觉测量多为基于结构光方式、使用辅助标定物[3]或与特定的物理平台结合[4]等方式进行测量。这些测量方式在一定程度上已满足了生产、建设中的测量需求，但它们并不具有手持便携性，不便于民用推广。

因此，本文提出一种手持式单目视觉测量方法——使用摄像机与惯性传感器相结合。本方法不但具有良好的便携性、测量灵活性，且成本低。实验结果表明其测量精度能满足一般的测量需求。

1 视觉测量结构与原理

经典的视觉测量方法是使用双目或多目结构，完成对三维空间点的测量，而本文是利用图1中摄像机与惯性传感器结合的单目结构，通过手持摄像机移动来模拟多目结构，从而完成测量。其测量原理如图2 所示。Oc?xcyczc 为摄像机坐标系，其中Oc 表示光心。设世界坐标系与摄像机坐标系重合，空间点Pc在世界坐标系的齐次坐标为[xc，yc，zc，1]T，摄像机在不同角度下在图像平面的投影点为mi（ui，vi），根据摄像机模型[5]有：

根据式（1）可知，只需求出摄像机移动过程中的旋转矩阵Ri及平移向量Ti，即可恢复空间点Xc的坐标。结合实际手持移动情况，手持移动拍摄时，一般只在近x?y平面运动，z 方向小范围的移动对测量结果影响不大，故本文约定z轴移动距离为0，即T = [tx ty 0 ]T。

2 摄像机位姿求解

2.1 惯性传感器

获得摄像机位置及姿态信息最直接的方法是使用惯性传感器，即陀螺仪和加速度计。本文除了采用惯性传感器外，还引入数字罗盘数据，位姿求解结构框图如图3所示。

使用互补滤波器[7?8]融合3种传感器数据，解算出摄像机姿态R ，同时计算出加速度的重力场分量，结合MPU6050中加速计的输出数据计算摄像机位移T 。当摄像机运动时，将同时存在线运动和角运动，故位移计算中应对旋转效应进行补偿[9]。

速度V 的迭代更新方程如下：

由于低成本加速度计的精度并不高，故直接经过二次积分所得位移的累积误差较大，不能直接使用。本文将引入图像信息，对加速度计进行补偿，可大大减少其累积误差。

2.2 数字图像处理

使用图像处理技术获得摄像机位姿信息的经典方法如文献[10]所描述，是通过计算2幅图像之间的基础矩阵F ，然后再结合摄像机内参数矩阵M 求解本质矩阵E ，根据本质矩阵可获得摄像机的位姿信息。但此方法需匹配特征点和求解矩阵方程，运算量大，且2幅图像间距离不能太小，否则求解的基础矩阵F 误差较大。结合本设计方法，摄像机只作小范围移动，且图像信息需实时修正加速度计的积分误差，计算量不宜过大，故本文直接对每帧帧间特征点距离作统计，可以得到摄像头在x?y 平面的帧间移动距离：

式中：mn ，mn - 1 为前后两帧对应的特征点坐标。

图像处理过程如图4所示。

由于摄像机移动过程中包含平移和旋转运动，而无论是摄像机平移或旋转，都会使图像发生移动，旋转补偿是为了去除帧间移动距离的旋转分量。令旋转分量为Tfr ，平移分量为Tft ，则有：

设摄像机绕光心O 旋转R ，世界点P ，在旋转前后的坐标分别为P ，P′ ，其投影在图像平面的点分别为p ，p′ 。根据摄像机模型[5]可知：

式中：K 为摄像机内参数矩阵；R 为旋转矩阵，联合三式有：

则可由式（6）得：

2.3 传感器与图像信息融合

由摄像机模型可知，当摄像机移动时，连续两帧之间的摄像机位移ΔT 与Tft 有如下关系：

式中k = z f ，z 为被测点与摄像机的距离，f 为摄像机焦距。

则有摄像机移动速度：

式中Δt 为采样周期，Vf 为特征点的移动速度。

设短时间[tn，tm]内加速度计的偏移量为常量ab ，加速度计测量值为as ，真实值为a ，则有：

得：

对于tn ≤ ti ≤tm 有：

同理，结合式（9），有：

则有：

离散化后，有：

式中w 为修正系数。结合速度、位移更新方程式（3）,式（4）可求得融合后的位移T 。

3 实验与结果

本文通过手持图1的实验装置，对目标盒子进行拍摄测量，测量过程中，摄像机拍摄目标盒子，先静止再沿y 轴移动一小段距离，然后再静止完成测量，整个过程目标物体必须保持静止，且在摄像机拍摄范围内。实验装置的摄像机使用USB摄像头，传感器使用MPU605三轴陀螺仪、三轴加速度计和HMC5883三轴数字罗盘，通过USB 转I2C 接口直接读取数据，测量算法在PC 端实现。

摄像机的姿态矩阵R 直接由互补滤波器解算得到，位移T 根据前面所述方法求解。图5显示了求解位移T 过程中各数据的曲线，加速度计输出及去除重力分量后的数据曲线如图5（a）所示，从图5（e），图5（f）可以看出，由于加速度计飘移的影响，当手持不动时，单独使用其输出的数据求得的速度Vsy 并不为零，导致Tfy 的误差随测量时间增大而增大。图5（b）是特征点跟踪的效果图，其中点A，B，C 是待测量的特征点，根据2.2节的方法，对特征点进行统计处理，得到图5（c）的特征点移动曲线及旋转补偿后的数据曲线。最后根据2.3节的方法计算系数k，修正加速计累积误差，图5（e），图5（f）显示修正前后的速度及位移曲线，可以明显看出图像信息很好地纠正了速度及位移的累积误差。

把R ，T ，代入式（1）求得特征点A，B，C 的世界点坐标值如表1所示。

盒子实测值AB 长22.5 cm，BC 长16.5 cm，视觉测量值为：

相对误差为1.83%。

相对误差为1.95%。

由此可见，其计算结果与实际情况基本相符，可达到实际测量的精度要求。

4 结语

本文采用传感器与摄像机结合的模式，通过手持移动模拟多目立体视觉，避免了运用多个摄像机所带来摄像机参数不一致的误差，并融合了传感器与摄像机两者数据，同时通过增加拍摄视频长度来获取更多视角图像，提高了实际测量结果的精确度与可靠性。实验结果表明，由于该方法不需要摄像机外参数的先验知识，也不需要定标参照物且结构简单、使用简单，因此，该方法易于推广应用。

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作者简介：温俊（1987—），男，广东惠州人，硕士研究生。主要研究方向为图像处理与机器视觉。

李榕（1957—），男，教授，硕士生导师。主要研究方向为图像处理与机器视觉、光信息处理。