学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示
多视图摄像机自标定及多视图无标定三维复原
作 者: 夏正敏
导 师: 杨忠根
学 校: 上海海事大学
专 业: 通信与信息系统
关键词: 摄像机自标定 三维重建 基础矩阵 本质矩阵
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2005年
下 载: 583次
引 用: 0次
阅 读: 论文下载
内容摘要
摄像机标定是计算机视觉领域中从二维图像获取三维空间信息必不可少的步骤,被广泛用于三维重建、导航、视觉监控等领域,因此其相关理论研究目前已成为计算机视觉领域的研究热点之一。摄像机自标定技术通过图像本身的特征求解摄像机内参数,传统的摄像机标定技术是离线的,它是先离线进行摄像机标定,然后在线进行目标三维重建,因此,在三维重建的过程中,摄像机内参数必须不变,这大大限制了其应用范围,尤其是不能应用于注意力集中、主动视觉等视觉新技术。在这些新技术中,摄像机内参数是按需变化,因此必须开发摄像机自标定技术。目前,少有成功的多视图摄像机自标定技术,而且,已有的技术也限于特定摄像机运动模式下的线性自标定及三维重建,它们不便于进行动目标视觉监控,因此研究和开发无运动模式约束适合于任何运动模式的多视图摄像机自标定及多视图无标定三维重建无标定三维重建技术具有相当大的理论价值和实用价值。该技术不但可以利用整体信息,而且约束条件较少,因此能显著地扩大应用范围,推动视觉新技术的出现和发展。 本文充分利用摄像机获取的动目标视频图像中的多帧数据信息,使用合理的最优化准则,进行在线摄像机自标定及三维重建研究。主要内容包括:线性多视图摄像机自标定及多视图无标定三维重建算法研究及其性能分析;非线性多视图摄像机自标定及多视图无标定三维重建算法研究及其性能分析;线性多视图摄像机自标定及多视图无标定三维重建算法的性能与非线性多视图摄像机自标定及多视图无标定三维重建算法的性能比较分析。 本文中假设摄像机模型为经典的针孔模型,即摄像机内参数矩阵为五参数模型。线性多视图摄像机自标定及多视图无标定三维重建算法是利用每两帧图像之间的匹配点对计算其极点与基础矩阵,在此基础上最优估计内参数阵,并进而进行三维重建。非线性多视图摄像机自标定及多视图无标定三维重建算法利用中心化多帧形状矩阵的秩3约束,求解摄像机内参数并进行三维重建。通过比较,可以看出非线性算法结果较线性算法结果有明显改善,抗噪能力强,而且由计算本身产生的误差也较小,但非线性算法相对较复杂。同时,本论文也对这两种算法进行了真实图像实验,结果证明非线性算法性能的确较好。 本文对多视图摄像机自标定及多视图无标定三维重建的2种算法进行了研究和实验并进行了多方面的比较,非线性算法和线性算法的实验结果都比较理想,因此本文具有理论意义和实用价值。但是,本文中假设每帧图像中各个特征点都没有跑出视场,这就限制了本文的实用范围,对于特征点跑出视场的问题值
|
全文目录
引言 9-12 0.1 国内外在这一领域已进行的工作及前沿的主要问题 9-10 0.2 本文的实用价值及理论意义 10-11 0.3 本文内容 11-12 第一章 预备知识 12-15 1.1 模型 12-13 1.1.1 摄像机内参数阵 12 1.1.2 摄像机成像的透视投影模型 12-13 1.1.3 三维运动模型 13 1.2 三维目标形状模型约束 13-15 第二章 线性多视图摄像机自标定和多视图无标定三维重建 15-35 2.1 帧间运动成像的外极线约束-本质矩阵和基础矩阵 15-16 2.1.1 己标定情况 15-16 2.1.2 未标定情况 16 2.2 线性多视图摄像机自标定和多视图无标定三维重建算法推导 16-22 2.2.1 从基础矩阵确定归一化的极点 16-17 2.2.2 线性多视图摄像机自标定 17-19 2.2.3 线性多视图无标定三维重建 19-22 2.3 线性多视图摄像机自标定和多视图无标定三维重建算法步骤 22-23 2.4 线性多视图摄像机自标定和多视图无标定三维重建算法仿真实验 23-32 2.4.1 整体框图 23 2.4.2 参数理论值设定 23-25 2.4.3 误差计算公式 25 2.4.4 线性多视图摄像机自标定和多视图无标定三维重建仿真实验数据表和图 25-32 2.4.5 实验结果分析 32 2.5 线性多视图摄像机自标定和多视图无标定三维重建算法真实图像实验 32-35 第三章 非线性多视图摄像机自标定和多视图无标定三维重建 35-52 3.1 中心化多帧形状矩阵的秩3约束 35-36 3.2 非线性多视图摄像机自标定和多视图无标定三维重建算法推导 36-39 3.2.1 迭代最优化算法 36-38 3.2.2 非线性多视图摄像机自标定 38 3.2.3 非线性多视图无标定三维重建 38-39 3.3 非线性多视图摄像机自标定和多视图无标定三维重建算法步骤 39-40 3.4 非线性多视图摄像机自标定和多视图无标定三维重建算法仿真实验 40-50 3.4.1 整体框图 41 3.4.2 参数理论值设定 41-42 3.4.3 误差计算公式 42-43 3.4.4 非线性多视图摄像机自标定和多视图无标定三维重建仿真实验数据表和图 43-49 3.4.5 实验结果分析 49-50 3.5 非线性多视图摄像机自标定和多视图无标定三维重建算法真实图像实验 50-52 第四章 线性算法与非线性算法实验结果比较 52-55 第五章 结论和改进 55-57 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 57-58 致谢 58-59 参考文献 59-62 附录 62-63
|
相似论文
- 医学超声图像的三维可视化研究,TP391.41
- 口角蜗轴的三维立体结构研究,R782.2
- 豚鼠内耳前庭结构三维重建与温度场数值模拟的研究,R764
- 多摄像机视频监控中基于几何约束的目标匹配技术研究,TP391.41
- 基于面结构光的物体表面三维重建方法研究与实现,TP391.41
- 基于基本矩阵的匹配算法研究,TP391.41
- 基于计算机视觉的三维重建技术研究,TP391.41
- 基于双目视觉的三维重建,TP391.41
- 基于图像序列的三维重建,TP391.41
- 摄像机自标定的算法研究,TP391.41
- 基于单目视觉三维重建的障碍物检测算法的设计与实现,TP391.41
- 复合树脂充填体边缘微渗漏的三维检测研究,R783.1
- 颞下颌关节无症状成年人骨性Ⅲ类错牙合髁状突—关节窝的位置和形态特征,R783.5
- 基于MICRO-CT前磨牙三维模型的建立及不同器械根管再治疗清理效果的评价,R781.05
- 正畸正颌联合治疗骨性Ⅲ类畸形对咽腔间隙影响的三维分析,R783.5
- 基于灭点的摄像机自标定方法研究,TP391.41
- 目标的特征点匹配与立体重建,TP391.41
- 猫视神经连续切片的计算机三维重建,R338
- 空间增强现实中实时建模相关技术的研究,TP391.41
- 立体视觉三维重建相关技术研究与实现,TP391.41
- 基于动态图像序列的非刚体运动重建研究,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
|