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双目视觉自标定技术的研究

作　者: 林婉如
导　师: 熊盛武
学　校: 武汉理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 自标定单目视觉技术消失点基本矩阵极线几何
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 369次
引　用: 2次
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内容摘要

随着工业的发展和计算机技术的进步,机器视觉在工业领域中的应用越来越广泛。目前发展比较成熟和应用较多的为双目视觉。双目视觉技术根据两幅图像对场景进行重构,还原出场景的三维信息。重构的前提是已知相机成像模型的参数,计算出世界坐标系和图像坐标系的转换关系。求解相机成像模型参数的过程即成为相机标定,相机标定技术主要可以分为传统的标定技术和自标定技术。传统的标定技术要求在拍摄的时候在相机前放置标定物,通过已知的标定物的信息对相机进行标定。这种方法的优点是模型简单,易于计算,但是在实际应用中要受标定物的约束。自标定技术则不需要标定物,利用射影不变量和极几何约束对相机进行标定,在实际应用中灵活。本文根据射影几何和概率理论提出了两种自标定方法。一种是基于单目视觉技术的双目视觉自标定技术。针对场景中存在三组平行正交向量的情况,本文提出只需在两幅图像上选取三对匹配点,利用场景三组正交平行向量在图像平面上形成的消失点的信息对相机进行标定的方法。针对相机自标定中的弱标定技术,即根据基本矩阵对相机进行标定的方法做出了研究,提出了找出最合理的基本矩阵的约束以提高基本矩阵的精确度。本文针对Mosian等人提出的通过概率计算找出最合理的基本矩阵的约束条件的模型做出了改进,在他们提出的点到极线距离的约束上提出了灰度匹配约束。在给出了两幅图像上的特征点但不知道这些点的匹配关系的情况下,通过概率模型计算出需要在给出的特征点里找出最合理的基本矩阵所需的灰度匹配约束量和点到极线的距离约束量,使得在特征点集合里存在较多的不匹配点的情况下,能够找出匹配最好的点集,计算出最合理的基本矩阵。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第1章绪论  9-14
  1.1 研究背景  9-11
  1.2 国内外研究现状  11-12
  1.3 本文研究内容及后续章节安排  12-14
第2章双目视觉技术:算法与回顾  14-25
  2.1 坐标系  14-17
  2.2 相机参数  17-18
  2.3 相机标定技术  18-23
  2.4 匹配与重构  23-24
  2.5 总结  24-25
第3章基于单目视觉技术的双目视觉标定技术  25-44
  3.1 单目视觉技术  25
  3.2 消失点与消失线  25-28
  3.3 消失点的提取  28-30
  3.4 基于单目视觉三点标定方法  30-33
  3.5 代码与实验结果  33-44
    3.5.1 Matlab实现求解相机参数的代码  33-36
    3.5.2 运行结果示意图  36-41
    3.5.3 实验结果及分析  41-44
第4章基本矩阵自标定技术  44-59
  4.1 极几何和基本矩阵  44-47
  4.2 基本矩阵的估计方法  47-48
  4.3 HELMHOLTZ原则和概率模型  48-51
  4.4 计算基本矩阵的概率模型  51-53
  4.5 改进的基本矩阵概率模型  53-57
  4.6 实验结果  57-59
第5章总结和展望  59-60
参考文献  60-63
致谢  63-64
附录硕士期间参与的科研项目和发表的论文  64

双目视觉自标定技术的研究

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