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基于双目图像序列运动目标自标定方法研究

作　者: 贾良刚
导　师: 江泽涛
学　校: 南昌航空大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 双目视觉 自标定 Kruppa方程 变内参数 非线性畸变
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


摄像机标定是计算机视觉领域中从二维图像获取三维空间信息中的关键技术之一，被广泛应用与三维重建、导航、视觉监控等领域，因此其相关理论研究目前已成为计算机视觉领域的研究热点之一。摄像机自标定方法是通过图像本身的特征求解摄像机内参数，相比传统的主动标定，具有在线性，可应用于在线三维重建，因此具有更广泛的应用前景。目前已广泛开展了自标定的方法研究，但是基本上都是基于单目视觉的摄像机自标定，而在实际应用中，基于双目视觉的自标定精度要优于单目视觉，因此研究基于双目视觉的自标定具有实际意义。本文在研究了自标定的相关理论基础之后，对双目视觉自标定的方法进行了一定的探索，主要的工作内容如下：（1）、介绍了自标定的研究背景与意义，分析了国内外的研究现状，阐述了自标定的理论研究价值和应用前景，并着重介绍了摄像机模型以及多视图几何等自标定的相关理论基础。（2）、针对目前自标定研究领域都没有考虑相机非线性参数，从而导致标定精度不高，提出了一种基于双目视觉的相机自标定方法。该方法先对匹配点坐标进行归一化后计算基础矩阵，再由基础矩阵分解后求解Kruppa方程，获取相机内参数，然后利用同名点光线对相交于一点进行相对定向求得双相机相对位置与姿态即相机外参数，再引入相机非线性畸变进行区域平差提高标定的精度，最后利用二个相机的距离为已知量来确定物方模型大小及利用物方三个以上公共点绝对定向可恢复场景真实三维坐标，并用实验验证该方法切实可行。（3）、提出了一种基于双目视觉的变内参数的自标定方法；该方法首先利用双目视觉系统获取某一焦距时的一对图像，然后通过图像匹配点求解基础矩阵，利用Kruppa方程建立关于焦距平方的双线性方程组求解左右相机焦距；再以左右相机的距离为基线长对双目视觉进行相对定向求出两对图像的外参数；最后，利用上二步获取的初值和左右相机的相对固定位置和姿态这一约束进行区域网平差，在平差中引入相机的非线性畸变参数，从而获得各相机的高精度内参数可变的相机参数及左、右相机的相对位置和姿态。通过试验分析表明该方法的反投影中误差可控制在5个像素左右，并具有一定的抗噪性。（4）、最后对全文进行了总结并进行了展望。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-7
目录  7-9
第1章 绪论  9-13
  1.1 研究背景及意义  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-11
  1.3 本文的主要研究内容和结构安排  11-13
第2章 理论基础  13-26
  2.1 摄像机模型与成像原理  13-17
    2.1.1 坐标系简介  13-15
    2.1.2 摄像机针孔模型  15-16
    2.1.3 摄像机矩阵  16-17
  2.2 对极几何、基础矩阵与本质矩阵  17-21
    2.2.1 对极几何  17-18
    2.2.2 基础矩阵  18-19
    2.2.3 本质矩阵  19-21
  2.3 平面单应  21-22
  2.4 摄像机自标定方法  22-25
    2.4.1 直接求解 Kruppa 方程的自标定  22-23
    2.4.2 分层逐步自标定  23-24
    2.4.3 Pollefeys 的模约束  24-25
  2.5 本章小结  25-26
第3章 基于双目视觉的相机高精度自标定方法研究  26-36
  3.1 归一化求解基础矩阵  26-28
  3.2 双相机的相对位置与姿态  28-29
  3.3 相机相对位置与姿态的平差  29-30
  3.4 三维场景的绝对坐标的恢复  30-32
  3.5 实验与分析  32-34
    3.5.1 同名点归一化及噪声对基础矩阵和绝对坐标中误差的影响  32-33
    3.5.2 双相机的内、外参数自标定精度分析  33-34
  3.6 本章小结  34-36
第4章 一种基于双目视觉的变内参数的自标定方法研究  36-44
  4.1 双目视觉成像模型  36-38
  4.2 双目视觉左右焦距的求解  38
  4.3 双目视觉相对定向  38-40
  4.4 带有约束条件的局域网平差  40-41
  4.5 实验与分析  41-43
  4.6 本章小结  43-44
第5章 总结和展望  44-46
  5.1 论文总结  44-45
  5.2 工作展望  45-46
参考文献  46-49
发表论文和参加科研情况说明  49-50
致谢  50-51

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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