学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示
摄像机大视场标定方法研究
作 者: 林武康
导 师: 王子才
学 校: 哈尔滨工业大学
专 业: 控制科学与工程
关键词: 计算机视觉 摄像机大视场标定 标定工具
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 127次
引 用: 0次
阅 读: 论文下载
内容摘要
计算机视觉技术已在机械制造、安防监控、导航制导、机器人技术等领域得到了广泛的应用,是近年来发展最为迅速的学科之一。摄像机标定是计算机视觉系统建立二维图像和三维空间投影关系的必要前提。本文在已有研究成果的基础上,密切结合实际课题的具体需求,针对大视场应用环境研究了三种摄像机标定方法,设计开发了相应的摄像机标定工具。首先,系统地分析了摄像机标定技术的发展现状,结合本文的工程背景详细阐述了小孔成像模型和透镜畸变模型,介绍了投影的概念和几个相关的射影几何原理,针对本文研究时所使用的摄像机特性给出了摄像机模型选择的依据。其次,从三个切入点研究了多种适合大视场应用环境的摄像机标定方法:1)改进了柔性平面靶标的摄像机大视场标定方法。柔性靶标标定方法是从降低大靶标制作的难度和加工不确定性对标定精度的影响出发提出的通过特征点之间的几何约束来构造标定点的标定方法。本文提出的改进方法考虑了镜头畸变对特征点构造的影响,设计了可预先获取镜头畸变系数的柔性平面靶标,改进方法可用于较大畸变和摄像机视场的场合;2)提出了基于小靶标拼接的摄像机大视场标定方法。针对在大视场应用中使用单一小靶标进行标定只能得到局部最优的标定结果的问题,提出了将视场内不同位置的小靶标拼接成覆盖大部分摄像机视场区域的小靶标拼接标定方法。该方法对小靶标的安装要求并不严格,只需满足各个小靶标共面放置的条件即可,有效的解决了大视场应用中使用单一小靶标进行标定的局限性;3)提出了基于辅助靶标的摄像机大视场标定方法。分析上述两种方法的优缺点,提出了一种“大靶标粗标定+小靶标矫正”的大视场摄像机标定方法。该方法既不需要如方法一那样考虑镜头畸变对中的标定点构造精度的影响,也不需要像方法二那样要求各小靶标的放置满足共面约束,弱化了摄像机大视场标定方法的实施条件,简化了摄像机标定过程。本文使用仿真实验和实际实验对以上三种方法的可行性和稳定性进行了验证。实验结果表明,这三种方法都能达到降低摄像机标定难度,改善标定结果的效果,标定精度接近于传统标定方法的标定精度。最后,按照模块化开发思想,采用Qt4.7提供的应用程序框架结合OpenCV2.1在Visual Studio 2008开发环境下开发了摄像机标定软件,实现了包括图像处理与特征点提取、特征点坐标匹配、摄像机参数解算和摄像机标定精度验算等功能。
|
全文目录
摘要 4-6 ABSTRACT 6-10 第1章 绪论 10-22 1.1 课题背景和来源 10-11 1.2 国内外研究现状分析 11-13 1.3 摄像机模型及射影几何 13-20 1.3.1 针孔成像模型 14-16 1.3.2 透镜畸变模型 16-17 1.3.3 射影几何 17-20 1.4 本文主要研究内容 20-22 第2章 基于改进的柔性平面靶标的摄像机大视场标定方法 22-32 2.1 柔性平面靶标及其改进方法 22-23 2.2 畸变矫正原理 23-24 2.3 特征点的构造与选取 24-25 2.4 两步法的线性化及标定步骤 25-27 2.5 实验结果 27-30 2.5.1 仿真实验及结果分析 27-28 2.5.2 实际标定实验及结果 28-30 2.6 本章小结 30-32 第3章 基于小靶标拼接的摄像机大视场标定方法 32-42 3.1 小靶标拼接标定的基本原理 32-33 3.2 基于刚体变换的小靶标拼接方法 33-37 3.3 标定步骤及实验结果 37-40 3.3.1 仿真实验及结果分析 37-39 3.3.2 实际标定实验及结果分析 39-40 3.4 本章小结 40-42 第4章 基于辅助靶标的摄像机大视场标定方法 42-52 4.1 平面单应性及其在摄像机标定中的应用 42-44 4.1.1 单应性矩阵 42-43 4.1.2 摄像机外部参数求解 43-44 4.2 基于辅助靶标的摄像机标定步骤 44-45 4.3 实验结果 45-50 4.3.1 仿真实验及结果分析 45-48 4.3.2 实际实验及结果分析 48-50 4.4 本章小结 50-52 第5章 摄像机大视场标定工具研究 52-60 5.1 软件开发环境概述 52-53 5.2 摄像机标定软件系统组成 53-54 5.3 子模块设计及实现 54-59 5.3.1 特征获取模块设计与实现 54-57 5.3.2 标定算法模块设计与实现 57 5.3.3 标定结果评价模块设计与实现 57-59 5.3.4 主控模块设计与实现 59 5.4 本章小结 59-60 结论 60-62 参考文献 62-68 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 68-70 致谢 70
|
相似论文
- 基于学习的低阶视觉问题研究,TP391.41
- 基于视觉的番木瓜外观品质检测技术研究,S667.9
- 基于计算机视觉对“次郎”甜柿外部品质检测与分级的研究,S665.2
- 基于计算机视觉的脱水蒜片检测与分级研究,TP391.41
- 基于运动目标轨迹分析的智能交通监控系统,TP277
- 基于计算机视觉的带钢表面缺陷在线检测系统的设计与实现,TP391.41
- 空间增强现实中实时建模相关技术的研究,TP391.41
- 基于多源信息融合技术的猪肉新鲜度无损检测方法研究,TP274.4
- 视觉目标自遮挡检测及下一最佳观测方位研究,TP391.41
- 基于机器视觉的目标实时跟踪技术研究,TP391.41
- 单目视觉伺服的手势识别与人机交互研究,TP391.41
- 基于计算机视觉的机车乘务员驾驶疲劳监测研究,TP274
- 应用Kinect与手势识别的增强现实教育辅助系统,TP391.41
- 基于机器视觉的道路车流量检测方法研究,TP391.41
- 天津机场智能监控系统视频分析子系统及配置管理子系统的设计与实现,TP277
- 驾驶员状态实时监测算法研究及系统设计,TP274
- 基于计算机视觉技术的温室网纹甜瓜果实形态模拟研究,TP391.41
- 基于计算机视觉的铁路扣件缺失快速探测方法研究,TP391.41
- 智能教室中基于视觉的人体姿态估计,TP391.41
- 基于视觉的高逼真度三维文物重建技术与系统,TP391.41
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
© 2012 www.xueweilunwen.com
|