(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210568819.2 (22)申请日 2022.05.24 (71)申请人 南京佗道医疗科技有限公司 地址 210012 江苏省南京市雨 花台区大周 路34号3幢 (72)发明人 葛俊彦　龚肖　刘凯　 (74)专利代理 机构 北京弘权知识产权代理有限 公司 11363 专利代理师 逯长明　许伟群 (51)Int.Cl. G06T 7/73(2017.01) G06T 7/80(2017.01) (54)发明名称 一种标定 器匹配方法及装置 (57)摘要 本申请公开了一种标定器匹配方法及 装置， 获取双目相机采集的第一图像和第二图像， 并提 取两个图像中用于表征圆形标记物的特征点； 将 第一图像中的第一目标特征点与第二图像中的 第二目标特征点进行三角化重建， 得到对应的三 维空间点； 基于三维空间点筛选出第一图像与第 二图像的匹配特征点， 将产生匹配特征点对应的 三维空间点确定为三维点； 基于预设规则将三维 点组成标定器， 将标定器与标准标定器进行匹 配， 得到标定器的位姿信息。 可见， 该方法及装置 通过三角化重建消除误匹配特征点， 避免左右视 图图像中的特征点匹配困难的问题， 以准确的构 建出三维点， 实现稳定的低纹理标定器重建， 进 而准确确定标定 器的位姿信息 。 权利要求书3页 说明书13页 附图5页 CN 114820798 A 2022.07.29 CN 114820798 A 1.一种标定器匹配方法， 其特 征在于， 包括： 获取采集的第 一图像和第 二图像， 所述第 一图像和第 二图像中均包括数个圆形标记物 的图像； 提取所述第 一图像中的特征点和所述第 二图像中的特征点， 所述特征点用于表征圆形 标记物； 将所述第一图像中的第一目标特征点与第二图像中的第二目标特征点进行三角化重 建， 得到对应的三维空间点； 基于所述三维空间点筛选出第 一图像与第 二图像的匹配特征点， 将产生所述匹配特征 点对应的三 维空间点确定为三维点， 所述匹配特征点是指第一图像和 第二图像中表征同一 圆形标记物的特征点； 基于预设规则， 将三维点组成标定器， 将所述标定器与 标准标定器进行匹配， 得到标定 器的位姿信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述三维空间点筛选出第 一图像 与第二图像的匹配特 征点， 包括： 将所述三维空间点反投影至所述第 一图像中， 形成第 一投影点， 以及， 将所述三维空间 点反投影至第二图像中， 形成第二投影点； 如果所述第一投影点与第一目标特征点相匹配， 以及， 所述第二投影点与第二目标特 征点相匹配， 则确定所述第一目标 特征点和第二目标 特征点为匹配特 征点。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述如果所述第 一投影点与第 一目标特征 点相匹配， 以及， 所述第二投影点与第二目标特征点相匹配， 则确定所述第一目标特征点和 第二目标 特征点为匹配特 征点， 包括： 计算所述第一投影点与所述第一目标特征点的第一重投影误差， 以及， 计算所述第二 投影点与所述第二目标 特征点的第二重投影误差； 将所述第一重投影误差与误差阈值进行对比， 以及， 将所述第二重投影误差与误差阈 值进行对比； 如果所述第 一重投影误差和第 二重投影误差均小于或等于误差 阈值， 则确定所述三维 空间点对应的第一目标 特征点和第二目标 特征点为匹配特 征点； 如果所述第 一重投影误差和第 二重投影误差 中的任一项大于误差阈值， 则确定第 一目 标特征点和第二目标 特征点不匹配。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 在所述第一目标特征点和第二目标特征点不匹配时， 按照预设匹配原则， 在第一图像 和第二图像中筛选出匹配特征点， 所述预设匹配原则包括按照 从左到右的顺序， 依 次遍历 第一图像中的每一个特征点和 第二图像中的每一个特征点， 以在第二图像中选出与第一图 像中的任一个特征点相匹配的特征点， 并将所述第一图像和 第二图像中不具有匹配关系的 特征点均删除。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述按照预设匹配原则， 在第一图像和第 二图像中筛 选出匹配特 征点， 包括： 在所述第一目标特征点和第 二目标特征点不匹配时， 选取所述第 二图像中的下一个特 征点， 并与所述第一目标 特征点进行匹配验证；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114820798 A 2如果在所述第 二图像中均遍历不到与所述第 一目标特征点匹配的特征点， 则将所述第 一目标特征点删除， 并从所述第一图像中的下一个特征点与第二图像中的指定特征点再次 进行遍历， 其中， 所述第二图像中的指定特征点是指第二图像中未与第一 目标特征点具有 匹配关系的特 征点； 在遍历所述第 二图像的特征点过程中， 如果得到与第 一目标特征点相匹配的第 二目标 特征点， 则停止对第二图像的遍历， 并从所述第一图像中匹配成功的下一个特征点与所述 第二图像中匹配成功的下一个特 征点进行遍历； 在所述第一图像的所有特征点和第 二图像中的所有特征点均完成遍历后， 停止匹配验 证过程， 将第一图像和第二图像中具有匹配关系的特征点确定为匹配特征点， 将第一图像 和第二图像中不具有匹配关系的特 征点均删除。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在将所述第 一图像中的第 一目标特征点与 第二图像中的第二 目标特征点进行三角化重建， 得到对应的三维空间点之前， 所述方法还 包括： 对所述第一图像和第 二图像进行极线矫正处理， 所述极线矫正处理用于将表征同一个 圆形标记物的特征点在第一图像和第二图像中的位置转换至同一行。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 在将所述第 一图像中的第 一目标特征点与 第二图像中的第二 目标特征点进行三角化重建， 得到对应的三维空间点之前， 所述方法还 包括： 在极线矫正处理后， 获取所述第 一图像中每一行上的特征点数量和所述第 二图像中每 一行上的特征点数量； 在同一行上， 如果所述第 一图像中对应的特征点数量与第 二图像中对应的特征点数量 不同， 则基于同一行上所述第一图像中特征点和所述第二图像中特征点的位置关系， 按照 预设对比规则将所述第一图像和 第二图像中经过特征点对比产生的多余特征点删除， 以使 得在同一行上第一图像中对应的特征点数量与第二图像中对应的特征点数量相同， 并执行 将所述第一图像中的第一目标特征点与第二图像中的第二目标特征点进 行三角化重 建， 得 到对应的三维空间点的步骤。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于预设规则， 将三维点组成标定器， 包括： 在三维空间中， 将所述 三维点中任意两者连接成线段； 计算每条线段的线段距离， 以及， 计算任意两条线段之间的角度； 获取标准标定器的标准线段距离和标准角度， 如果指定三维点和关联三维点所形成的 线段距离和角度同时满足标准线段距离和标准角度条件， 则将所述指 定三维点确定为目标 三维点， 所述关联三维点是指与指定三维点连接成线段的三维点； 基于所述目标三维点和对应的关联三维点， 按照标准标定器约束规则， 组成标定器。 9.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述标定器与标准标定器进行匹 配， 得到标定器的位姿信息， 包括： 利用迭代就近点算法， 对所述标定器和对应的标准标定器进行配准计算， 得到标定器 的位姿信息， 所述标定器的位姿信息包括标定器的平 移值和旋转 值。 10.根据权利要求9所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114820798 A 3