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基于灭点的摄像机自标定方法研究

作　者: 常东升
导　师: 王宽全
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 摄像机自标定 灭点 角点检测 变换矩阵
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


摄像机标定是机器视觉领域中的一项非常重要的技术，主要应用在移动机器人导航，场景三维重建，视觉监控和虚拟现实等相关领域。摄像机标定方法主要分为三大类：第一类是传统的摄像机标定方法，它是基于精确的立体标定靶标的一种摄像机标定技术；第二类是摄像机自标定方法，这类方法的实现与具体的靶标和具体的场景结构没有任何关系，它主要是利用摄像机参数的自身约束来确定摄像机的内参数；还有一类是基于主动视觉的摄像机标定方法，它在标定过程中通过精确控制摄像机进行某种运动（比如说平移或旋转）实现摄像机标定。该方法虽然消除了传统方法对3D立体靶标的依赖性，然而，这种方法也需要一个已知的精确的摄像机操作平台。另外，还存在一些其它的摄像机标定方法，比如张正友的基于平面模板的摄像机标定技术，以及基于神经网络算法或者遗传算法等思想的一些摄像机标定方法。本论文主要研究的内容是基于灭点的摄像机自标定方法。在投影几何中，灭点是三维空间中的无穷远点经过投影变换后在图像平面上的像点。空间中一条直线的无穷远点仅代表着该直线的方向，与具体直线的位置和点的坐标无关。将无穷远点代入投影变换公式，就会使得摄像机单应矩阵的第四列向量（位移列向量）为零向量，即空间中无穷远点与像平面上的灭点之间的投影变换关系与摄像机在空间中的相对位移无关，利用灭点可以在两幅不同的图像之间得到一个与摄像机位移无关的变换矩阵。因为这种与位移的无关性，在标定过程中，可以使摄像机在空间场景中任意移动而不受约束。本文主要提出了两种摄像机自标定方法，这两种方法都是基于两幅图像之间有一个与摄像机相对位移无关的变换矩阵的思想实现的。第一种方法是利用一个变换矩阵和引入一个额外的约束条件进行摄像机自标定，使得摄像机仅利用两幅图像就可以实现自标定；另一种是使用至少两个不同的变换矩阵进行摄像机自标定，这种方法可以通过多幅图像得到更加稳定和精确自标定结果。由于灭点的引入，摄像机可以在空间的任何位置以任何角度拍摄靶标图像，因此，在某些特定的应用环境中（拍摄的图像容易获得灭点的环境），本文提出的这两种方法都可以实现摄像机在线自标定。所谓摄像机在线自标定，是指摄像机在执行任务的过程中，当它的内参数发生改变时，不需要中断摄像机当前正在执行的任务，摄像机就可以自动确定内参数。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第1章 绪论  9-15
  1.1 课题研究的背景  9-12
  1.2 国内外研究状况  12-13
  1.3 课题研究的目的和意义  13
  1.4 课题研究的主要内容及章节安排  13-15
第2章 摄像机模型及摄像机自标定综述  15-22
  2.1 齐次坐标点  15-16
  2.2 图像坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系  16-18
  2.3 摄像机线性模型  18-19
  2.4 摄像机非线性模型  19-20
  2.5 摄像机自标定的综述  20-21
    2.5.1 摄像机自标定的目标  20-21
    2.5.2 实验过程的总体思路  21
  2.6 本章小结  21-22
第3章 棋盘方格图像的角点检测  22-31
  3.1 图像角点检测  22
  3.2 HARRIS 角点检测算法  22-26
    3.2.1 像素级的 Harris 角点检测  22-24
    3.2.2 子像素级提取  24-26
  3.3 棋盘方格角点的提取  26-28
  3.4 误检情况处理  28-30
  3.5 本章小结  30-31
第4章 灭点的计算  31-36
  4.1 什么是灭点  31-32
  4.2 灭点在摄像机自标定中的应用  32
  4.3 灭点的计算  32-33
  4.4 实验结果  33-35
  4.5 本章小结  35-36
第5章 摄像机自标定算法的研究  36-55
  5.1 摄像机在空间中的运动分析  36-39
    5.1.1 摄像机运动对于图像序列间的匹配关系的影响  36-37
    5.1.2 线性求解矩阵 P  37-39
  5.2 基于两幅图像的摄像机自标定算法  39-43
    5.2.1 标定矩阵斜率因子s=0  41-42
    5.2.2 水平轴方向和垂直轴方向的放大因子相等vkku =  42-43
  5.3 基于三幅及三幅以上图像的摄像机的标定  43-44
  5.4 实验结果  44-52
    5.4.1 张正友方法的标定结果  44-46
    5.4.2 基于两幅图像的摄像机自标定结果  46-47
    5.4.3 基于三幅及三幅以上图像的摄像机自标定结果  47-49
    5.4.4 两种方法的比较  49-52
  5.5 多幅图像求精算法及标定结果  52-54
    5.5.1 多幅图像求精原理  52-53
    5.5.2 实验过程和标定结果  53-54
  5.6 本章小结  54-55
结论  55-57
参考文献  57-61
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果  61-63
致谢  63

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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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