基于序列圖像的組合攝影機外場同步標定技術

黃莎莎　喬嘉　柳琦

摘要：多臺攝影機聯(lián)合拼接測量運動大目標時，由于被測物體大、攝影距離遠導致攝影機的測量結果受影響，該文針對提出組合攝影機大視角同步標定技術。并基于序列圖像，在測量之前對所用的測量攝影機進行精確標定，通過將多個攝影機進行固聯(lián)標定的方法，對采集到的序列圖像進行編碼標志自動提取，然后采用光束法平差方法進行計算，可快速且準確地獲得攝影機的內方位元素和外方位元素。實驗數(shù)據(jù)分析結果證明：組合攝影機同步標定策略具有一定的適用性、可行性以及標定精度。

關鍵詞：飛行試驗；組合攝影機；同步標定；大視角

文獻標志碼：A

文章編號：1674-512412018）02-0108-05

0引言

大型飛機在飛行中由于受氣動力影響，機翼會發(fā)生較大的彈性變形，主要包括扭轉和彎曲變形，這些顯著的變形，將會造成機翼外載荷大小和分布的變化，甚至引起機翼升力面內部結構載荷的分配變化，造成飛機機翼使用狀態(tài)與設計狀態(tài)的偏離，從而影響飛機性能，甚至危及飛機安全和壽命。而目前先進飛機設計中，變形的主動利用、機翼可變彎度計算機控制、理論計算模型優(yōu)化等方面的研究都迫切需要真實飛行環(huán)境中變形實測數(shù)據(jù)作為支撐，從而開發(fā)和驗證目前的氣動彈性修正模型，因此準確獲取飛機機翼彈性變形數(shù)據(jù)在試飛驗證、設計改進等方面具有重要意義。

機翼彈性變形測量之前，需要對所用的測量攝影機進行精確標定，才能保證機翼變形測量結果的準確性，這也是攝影測量的前提和關鍵。標定一方面需要得到攝影機本身的內方位元素，包括像主點、焦距值、鏡頭畸變參數(shù)等：另一方面需要通過標定精確計算出攝影機架設后的空間位置和姿態(tài)參數(shù)，也就是外方位元素。

目前，我國在大型飛機的機翼彈性變形測量方面，基本沒有能借鑒的成功案例，這也是首次采用非接觸式的方法進行機翼變形測量。由于被測對象較大，需要多臺攝影機聯(lián)合拼接測量才能實現(xiàn)整個翼面的變形測量：而且攝影距離較遠，采用實驗室常用的控制板和控制架的模式進行標定無法保證測量精度，同時由于攝影距離的差異將會造成成像質量下降等無法進行最后的解算，因此必須建立室外大型標定控制場，對組合攝影機進行大視角遠距離精確標定，擬達到實際飛行應用中機翼變形測量的測量精度。

1組合攝影機標定原理

攝影機標定一方面需要得到攝影機本身的內方位元素，主要包括徑向畸變、偏心畸變、薄棱鏡畸變、像主點偏心、焦距等：另一方面需要通過標定精確計算出攝影機架設后各攝影機之間的位置、姿態(tài)相對參數(shù)，為機翼變形測量解算提供基礎參數(shù)。標定流程圖如圖1所示。

攝影機成像的理想模型是小孔成像模型，在這個模型中，物方點、鏡頭中心和像點三點共線，但理想的攝影機是不存在的。對基于數(shù)字攝影機的攝影來說，干擾成像的因素主要有攝影機鏡頭的徑向畸變和偏心畸變、薄棱鏡畸變。另外內方位元素（x0，y0，f）的誤差，會干擾共線方程的成立。引入畸變誤差后的共線方程為

1.2外方位元素標定原理

采用光束法平差計算獲得每臺攝影機相對全站儀測量坐標系的旋轉矩陣R和平移矩陣T后，令基準攝影機的旋轉矩陣為RL，組合攝影機中的其他攝影機的旋轉矩陣為R右；基準攝影機的平移矩陣為TL，組合攝影機中的其他攝影機的平移矩陣為T右，則組合攝影機中的其他攝影機相對于基準攝影機的關系可由下式計算獲得：

2試驗與分析

2.1數(shù)據(jù)采集

首先，建好室外大型控制墻和圖像采集系統(tǒng)，為了接近實際的飛行應用而建的大型標定控制場長度>50m、高度>10m，根據(jù)實際測量對象的尺寸和范圍粘貼測量標志，以保證每一臺攝影機能夠拍攝到足夠解算的測量標志。圖像采集系統(tǒng)由兩組組合測量攝影機組成，在實際飛行試驗中，兩組攝影機分別加裝在飛機垂尾前緣防護罩內的頂部和中段，每組攝影機分別由5部攝影機組成，其中每組中間的攝影機拍攝機身上的基準點，作為攝影機運動修正測量攝影機，其他攝影機拍攝機翼上的散斑，上下對應的攝影機相互之間構成立體交會模型，以實現(xiàn)飛機機翼彈性變形測量。本文根據(jù)飛行實際搭建了室外大型標定場和圖像采集系統(tǒng)，如圖2所示。

其次，建立以全站儀為原點的三維坐標系，利用全站儀測量控制墻上的每個標志點，獲得標志點的坐標。

然后，因各個攝影機的內方位元素之間無約束關系，通過操作三腳架，使組合攝影機做上下、左右和滾轉運動，通過同步觸發(fā)控制器，完成組合攝影機的影像同步采集，獲得內標定序列影像數(shù)據(jù)。

最后，模擬系統(tǒng)裝機狀態(tài)，在靜態(tài)環(huán)境下，完成組合攝影機的影像同步采集，獲得基準攝影機的外標定影像數(shù)據(jù)，為解算各個攝影機的外標定參數(shù)做數(shù)據(jù)準備。

2.2數(shù)據(jù)處理

對采集到的內標定影像數(shù)據(jù)進行編碼標志自動提取判讀，如圖3所示。

結合判讀獲得的像點坐標和標定算法，計算獲得每個攝影機的內方位元素，本文選取了其中8臺攝影機作為示例，內方位元素如表1所示。

同理，分別對各個組合攝影機的外標定影像數(shù)據(jù)進行處理，獲得各個攝影機的外方位元素，8個攝影機的外方位元素如下所示。

其中，攝影機1和攝影機4為基準攝影機。至此，攝影機的內方位元素和外方位元素標定完畢，可應用于機翼變形計算中。

2.3準確度分析

獲得組合攝影機的內方位元素和外方位元素之后，進行機翼散斑工程計算，從計算結果中隨機抽取幾個編碼標志點的坐標，對它們進行點一點之間的線計算，如圖4所示。然后與全站儀測量出的結果進行對比，獲得實驗室標定與外場標定的誤差對比值，如表2和表3所示。

從表2和表3中可以看出，在實驗室里測量距離為2.5m時，誤差絕對值平均值為0.4mm，最大誤差絕對值為1.5mm；外場標定距離約為25m，誤差絕對值平均值為1.4cm，最大測量絕對值為2.2cm，外場測量距離與實際飛機機翼變形測量距離相差無幾，測量精度能滿足試飛試驗中機翼變形測量的精度要求。

3結束語

基于序列圖像的組合攝影機外場同步標定技術，通過對序列圖像進行編碼標志自動提取判讀，降低了人工判讀的誤差，提高了標定結果精度，并且實現(xiàn)了組合攝影機中各個攝影機的內方位元素同步標定，以及各個組合攝影機的外方位元素同步標定，最大限度地提高了數(shù)據(jù)處理效率。更重要的是，大型標定場最大程度的接近大型飛機機翼變形測量的標定距離和范圍，且標定精度滿足要求，為后期系統(tǒng)的實際應用及數(shù)據(jù)處理的可靠性提供數(shù)據(jù)支持。