孫小喃

摘 要：提出了一種非同步相機(jī)的高精度時(shí)間校正方法，解決相機(jī)拍攝時(shí)間不同步問題。對相機(jī)時(shí)間系統(tǒng)的工作原理進(jìn)行分析，建立了相機(jī)時(shí)間誤差模型，并根據(jù)該模型提出了時(shí)間校正算法。實(shí)現(xiàn)了多個(gè)相機(jī)所拍攝的視頻序列中同一幀號或前后相差一幀情況下的高精度時(shí)間同步校正。

關(guān)鍵詞：時(shí)間校正；極幾何；非同步相機(jī)

利用多視點(diǎn)圖像進(jìn)行三維重建時(shí)，需要對相機(jī)進(jìn)行時(shí)間校正，如果時(shí)間不同步，幾何標(biāo)定參數(shù)是毫無意義的。但是，由于相機(jī)內(nèi)部傳感器的性能，通過硬件控制同步曝光無法達(dá)到高精度的時(shí)間同步[1]。本文通過對非同步相機(jī)時(shí)間系統(tǒng)的工作原理進(jìn)行分析，建立相機(jī)時(shí)間誤差模型，并根據(jù)該模型提出了一種高精度時(shí)間校正算法。實(shí)現(xiàn)了多個(gè)非同步相機(jī)的高精度時(shí)間同步。

1 時(shí)間校正

相機(jī)獲取發(fā)光源的原始圖像為彩色圖像，需要對原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，算法包括：灰度-2值化[2]和兩次閉運(yùn)算處理。原始圖像經(jīng)過多種變換處理后，會(huì)產(chǎn)生噪點(diǎn)、不平滑邊界。對2值化后的圖像連續(xù)使用兩次閉運(yùn)算，以使得因灰度化和2值化所引起的細(xì)小空洞，連接斷開的鄰近光線軌跡，平滑光線軌跡成像的邊界。為了計(jì)算起始幀的時(shí)間差，采用極幾何進(jìn)行對應(yīng)幀匹配[3]，如圖1所示，對基礎(chǔ)矩陣估計(jì)，并采用點(diǎn)到極線距離最小約束準(zhǔn)則引導(dǎo)匹配。

利用基于代數(shù)誤差的線性估計(jì)算法，可求解基本矩陣F。再通過極線與基本矩陣的關(guān)系，得到點(diǎn)m在圖像I'上的對應(yīng)極線。使用距離最小約束準(zhǔn)則搜索極線附近的點(diǎn)到對應(yīng)極線距離最小的點(diǎn)判斷為對應(yīng)點(diǎn)。

確定基準(zhǔn)圖像上起始幀的發(fā)光段總數(shù)Sb；其次，確定另一個(gè)圖像上起始幀對應(yīng)的發(fā)光段數(shù)So；最后，計(jì)算2個(gè)圖像上對應(yīng)幀發(fā)光段數(shù)之差Sb-So，用段數(shù)差乘以一個(gè)閃爍周期，就是粗略估算的時(shí)間誤差，即差 。T（sB，sD）表示4種起始幀狀態(tài)，公式為（1）：

由上述分析可知，相機(jī)的時(shí)間誤差等于一幀中對應(yīng)發(fā)光段數(shù)的時(shí)間差與未知部分時(shí)間差總和，即：

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本實(shí)驗(yàn)使用2臺(tái)同一型號的相機(jī)，圖像尺寸均設(shè)定為640×480，曝光時(shí)間和曝光間隔時(shí)間為1/30秒。使用PIC16F84A-20單片機(jī)控制發(fā)光源的閃爍周期為6.587毫秒。利用本文提出的對應(yīng)幀匹配算法求出匹配的對應(yīng)幀，如圖2所示，藍(lán)色的帶箭頭線段指明了兩段視頻序列中對應(yīng)幀的位置。

通過對圖2中對應(yīng)幀匹配結(jié)果分析，兩個(gè)相機(jī)起始幀對應(yīng)的發(fā)光段數(shù) Sb=5，So=4?；鶞?zhǔn)相機(jī)起始狀態(tài)為燈亮，延遲相機(jī)對應(yīng)幀起始狀態(tài)為燈滅，符合T（ι，d）模型，而未知部分的時(shí)間誤差范圍大小為 。計(jì)算可得兩臺(tái)相機(jī)拍攝時(shí)間誤差的范圍為 ms。利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)三個(gè)時(shí)間誤差范圍所對應(yīng)的幀數(shù)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖3所示。

從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出，對應(yīng)幀時(shí)間誤差范圍在一個(gè)閃爍周期2α的幀數(shù)達(dá)到88.1%以上。因此，估算的誤差范圍0.000?Δt?6.587ms是合理并有效的。

3 結(jié)論

算法實(shí)現(xiàn)了多個(gè)視頻序列中同一幀號或前后相差一幀情況下的高精度時(shí)間同步校正，可應(yīng)用于高精度的動(dòng)態(tài)三維場景重建。

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