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交通事故现场相机标定及测距技术研究

作　者: 郭丽丽
导　师: 刘培玉
学　校: 山东师范大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 交通事故现场摄影测量棋盘格角点提取相机标定图像测距
分类号: TP399-C6
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 166次
引　用: 3次
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内容摘要

当前我国正处于道路交通事故的高发期,交通事故已严重影响国民经济的发展、社会的稳定以及和谐社会的建设。由于交通事故在瞬间完成,许多细节无从知道,而且极易造成错觉,因此不能凭主观臆断。目前,交通事故处理过程大致分为三个阶段:一是事故现场勘查取证;二是事故原因和过程分析;三是根据分析结果进行事故责任认定。在上述三个阶段中,第一阶段工作是在交通事故现场完成的,这一阶段持续时间的长短直接决定了事故对交通影响的程度。交通事故现场和车辆的摄影图像能够完整而详细地纪录事故现场的信息,因此研究应用事故现场摄影图像测量事故现场数据对提高事故再现的准确性具有重要意义。本文在分析了交通事故现场处理特点的基础上,提出了基于棋盘格模板的照相机标定方法,即从不同角度拍摄多幅含有棋盘格模板的现场图像,在Tsai两步法的基础上先对相机进行线性标定,然后基于极大似然估计进行非线性优化,最后进行图像校正,获得照相机模型参数。真实实验结果表明该方法标定精度高,抗噪性能稳定,标定物简单,更加灵活易用。本文围绕相机标定研究了标定特征点的提取、相机模型与标定方法等内容,主要包括:1、根据棋盘格图像一些独特的性质,提出了一种新的棋盘格角点检测算法—改进的SV算法,并对各种角点检测算法性能进行了比较。棋盘格角点的识别与定位是相机标定过程中的关键环节,为了对边缘模糊的棋盘格图像进行在线标定,针对目前棋盘格图像角点检测算法的局限性,提出了一种可以自动实现的棋盘格图像角点检测算法-改进的SV算法。该算法对边缘模糊有良好的适应性,适用于相机的在线标定。2、对传统的相机标定方法进行了阐述,并且改进Tsai两步法,提出了完整的标定步骤和程序。相机标定是视觉测量的关键,标定精度和计算速度是衡量标定算法的重要指标。改进的Tsai两步法考虑了镜头径向畸变,同时减少了运算量。3、在尽量简化现场的操作程序、拍摄要求以及标定物设置的情况下,提高了勘察现场的测量精度,尤其是较大尺寸范围内的测量精度。4、把图像测距技术应用到交通事故快速处理中,实现了图像测距模块,并且对交通事故现场测距系统进行了详细的介绍。测距算法具有良好的测量精度,测距模块的实现能够为交通事故三维模拟系统提供大量现场信息。

全文目录

摘要  6-8
ABSTRACT  8-10
第一章绪论  10-17
  1.1 研究背景  10-11
  1.2 研究现状  11-14
    1.2.1 交通事故现场处理概况  11-12
    1.2.2 事故现场测量方法的现状  12-14
  1.3 本文的研究意义和内容  14-17
    1.3.1 研究意义  14
    1.3.2 研究内容  14-17
第二章特征点提取  17-33
  2.1 数码相机工作原理  17
  2.2 相机成像几何模型  17-22
    2.2.1 图像坐标系、相机坐标系与世界坐标系  18-19
    2.2.2 线性相机模型  19-21
    2.2.3 非线性相机模型  21-22
  2.3 图像处理技术  22-32
    2.3.1 标定特征点的提取方法  22-27
      2.3.1.1 基于模板的角点检测  23
      2.3.1.2 基于边缘特征的角点检测  23-24
      2.3.1.3 基于亮度变化的角点检测  24-27
    2.3.2 改进的特征点提取算法  27-30
      2.3.2.1 改进的Harris 角点检测算法  27
      2.3.2.2 改进的SUSAN 算法  27-28
      2.3.2.3 改进的SV 棋盘格角点检测算法  28-30
    2.3.3 角点检测的评价标准  30
    2.3.4 常用的角点检测算法的性能比较  30-32
  2.4 本章小结  32-33
第三章相机标定算法的实现  33-49
  3.1 引言  33
  3.2 相机标定方法分类  33-37
    3.2.1 传统标定方法  33-36
      3.2.1.1 利用最优化算法的标定方法  34
      3.2.1.2 利用相机变换矩阵的标定方法  34-35
      3.2.1.3 Tsai 两步标定法  35
      3.2.1.4 采用更为合理的相机成像模型的双平面法  35-36
    3.2.2 自标定方法  36-37
    3.2.3 主动视觉标定方法  37
  3.3 带畸变的相机标定  37-38
  3.4 Tsai 的RAC 的标定算法  38-44
    3.4.1 相机模型  39
    3.4.2 径向一致约束  39-40
    3.4.3 RAC 两步法的标定过程  40-44
  3.5 改进的Tsai 两步法  44-47
    3.5.1 图像预处理  44-45
    3.5.2 特征点提取  45
    3.5.3 线性参数标定  45-46
    3.5.4 非线性修正和图像校正  46-47
  3.6 确定距离  47-48
  3.7 本章小结  48-49
第四章图像测距系统在交通事故现场中的实现与应用  49-59
  4.1 图像测距系统框架结构  49
  4.2 图像测距系统功能模块介绍  49-50
  4.3 交通事故现场图像测距步骤  50
  4.4 图像测距主要界面  50-51
  4.5 图像测距系统标定实验  51-58
    4.5.1 实验系统的介绍  52
    4.5.2 相机标定精度的评估  52-54
    4.5.3 标定结果与分析  54-58
    4.5.4 适用性和精度分析  58
  4.6 本章小结  58-59
第五章总结与展望  59-61
  5.1 本文的工作  59-60
  5.2 进一步的研究方向  60-61
参考文献  61-64
攻读硕士学位期间取得的科研成果  64-65
致谢  65

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