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基于神经网络的光学三维测量方法研究

作　者: 朱素杰
导　师: 周波
学　校:
专　业: 计算机应用技术
关键词: 光学三维测量系统标定 RBF神经网络立体匹配光栅合成频率的相位展开方法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

随着计算机图像处理技术的飞速发展，对物体三维信息的提取在工业、家用电器等各个领域中显得尤为重要。结合激光技术和光电子技术等多种技术的优点，光学三维测量技术达到了非接触性、无破坏性、精度和分辨率高以及较快测量速度的特点，因而倍受各个领域关注，特别在重要文物、弹性塑性材料、人体等一些特殊测量目标的领域。但也存在着一些不足，如有些光学测量方法提高了精度，但速度达不到应用的要求；而有些方法在速度上达到了要求，则需要以精度为代价。为了解决这个问题，根据神经网络的特点及同一点相位相同原理，提出了一种新的基于神经网络的光学三维测量方法。本文根据光学三维测量的实现过程主要研究了以下几方面内容：首先，分析了光学三维测量技术的研究现状，根据当前光学三维测量技术的不足，提出了一种方法对其进行改进；其次，根据神经网络能够描述难以用数学模型的特点和目前常用的摄像机标定方法，将神经网络引入摄像机标定。通过比较两种经典的网络模型，根据RBF能够以任意精度逼近函数的特点，提出了基于RBF神经网络的摄像机标定方法；再次，通过对立体视觉原理和匹配算法的研究根据图像上同一点相位相同原理，在相位匹配的基础上，提出了基于双向相位的立体匹配方法；最后，利用该方法进行三维测量模拟实验，主要包括摄像机标定、立体匹配以及三维重构三部分。在利用RBF网络进行摄像机标定时，为了得到较高的精度，使用Harris角点检测法和张氏标定法得到网络的样本；在进行立体匹配时，为了提高匹配速度，对被测物体投射纵横双向条纹得到其相位值，并利用该方法与极线最短距离进行了比较。通过使用本文方法得到的重构效果图可以看出具有较好的实验结果。

全文目录

致谢  6-7
摘要  7-8
Abstract  8-12
1 绪论  12-16
  1.1 课题研究的背景和意义  12-13
  1.2 光学三维测量技术国内外研究现状  13-14
  1.3 研究内容、技术路线及章节安排  14-15
  1.4 本章小结  15-16
2 基于神经网络的摄像机标定  16-33
  2.1 人工神经网络技术  16-21
    2.1.1 人工神经网络基础  16-18
    2.1.2 BP 神经网络  18-19
    2.1.3 RBF 神经网络  19-21
  2.2 摄像机标定理论  21-25
    2.2.1 摄像机模型  21-23
    2.2.2 摄像机标定的分类  23-25
  2.3 用于摄像机标定的 RBF 神经网络的设计  25-27
    2.3.1 RBF 网络结构实现摄像机标定  25-26
    2.3.2 网络的训练算法及各参数的确定  26-27
  2.4 神经网络样本点的获取  27-32
    2.4.1 Harris 角点检测算法  27-28
    2.4.2 二维平板标定法  28-30
    2.4.3 空间点的求解过程  30-32
  2.5 本章小结  32-33
3 基于双向相位的立体匹配  33-45
  3.1 立体匹配基本理论  33-36
    3.1.1 双目立体视觉原理  33-35
    3.1.2 立体匹配的研究内容  35
    3.1.3 立体匹配的分类  35-36
  3.2 相位提取和相位展开算法  36-41
    3.2.1 条纹图像的相位提取算法  37-38
    3.2.2 相位展开算法  38-41
  3.3 立体匹配算法  41-44
    3.3.1 四步相移法  41-42
    3.3.2 合成频率的相位展开方法  42-44
  3.4 本章小结  44-45
4 实验结果及分析  45-55
  4.1 摄像机标定  45-50
    4.1.1 实验装置  45
    4.1.2 张正友标定法  45-47
    4.1.3 基于神经网络的摄像机标定  47-50
  4.2 立体匹配实验结果  50-54
    4.2.1 立体匹配实验过程  50-51
    4.2.2 立体匹配结果分析  51-53
    4.2.3 三维重建效果图  53-54
  4.3 本章小结  54-55
5 总结与展望  55-57
  5.1 论文总结  55
  5.2 工作展望  55-57
参考文献  57-60
作者简历  60-62
学位论文数据集  62-63
详细摘要  63-64

基于神经网络的光学三维测量方法研究

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