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申请/专利权人：安徽大学

摘要：本发明公开了一种基于事件流特征的事件相机标定方法，包括以下步骤：使用事件相机和LCD显示屏，事件相机获取水平和竖直方向的条纹事件流文件各一份。分别对事件流文件进行相位解包裹处理，得到水平和竖直方向的包裹相位图像。对包裹相位图像进行边缘检测，并进行直线拟合，得到水平和竖直方向包裹相位图像的边缘线二值图像。将水平和竖直方向包裹相位图像的边缘线二值图像叠加，得到水平与竖直条纹包裹相位图边缘线的交点，从而确定标定点的像素坐标。通过利用事件流固有的特性进行特征点的检测，本发明显著提高了标定的准确性和有效性。

主权项：1.一种基于事件流特征的事件相机标定方法，其特征在于：具体包括以下步骤，步骤S1：搭建事件相机1标定系统；系统包括事件相机1，LCD显示屏2；将所述LCD显示屏2置于事件相机1的成像范围内，LCD显示屏2上显示移动的条纹图案以触发事件；步骤S2：获取事件流；LCD显示屏2位于事件相机1正前方，交替显示水平方向的移动正弦条纹图像3和竖直方向的移动正弦条纹图像4各一次，事件相机1进行同步拍摄分别获取水平方向的条纹事件流与竖直方向的条纹事件流文件各一份；步骤S3：对水平方向的条纹事件流及竖直方向的条纹事件流文件分别利用时间偏移量对每一个像素进行相位解包裹处理，得到水平方向的包裹相位图像和竖直方向的包裹相位图像；步骤S4：分别对水平方向的包裹相位图像和竖直方向的包裹相位图像进行边缘检测，并利用最小二乘法对检测到的边缘部分进行直线拟合，得到水平方向包裹相位图像的边缘线二值图像和竖直方向包裹相位图像的边缘线二值图像；步骤S5：将水平方向包裹相位图像的边缘线二值图像、竖直方向包裹相位图像的边缘线二值图像进行叠加，得到水平条纹包裹相位图边缘线与竖直条纹包裹相位图边缘线的交点，即得到标定点像素坐标；步骤S6：所述LCD显示屏2做平移、旋转刚体运动N次，其中，N为整数且N≥3；在每一新位置，重复步骤S2-步骤S5，得到不同位置的标定点像素坐标；步骤S7：将所述标定点像素坐标采用普通标定算法计算事件相机1的内在参数；首先利用直接线性变换方法求解事件相机1的参数，再把求得的参数作为初始值，然后根据L-M算法对事件相机参数值进行优化，得到优化后的事件相机1参数值。

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百度查询： 安徽大学 一种基于事件流特征的事件相机标定方法