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摄像机标定方法研究

作　者: 朱玉艳
导　师: 尚振宏
学　校: 昆明理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 计算机视觉 角点检测 摄像机标定 平面消影点
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 411次
引　用: 3次
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内容摘要


摄像机标定是摄影测量、计算机视觉、三维重构等图像应用领域的重点研究课题之一,在测绘、工业控制、导航、军事等领域有着广泛的应用。由于摄像机标定为视觉图像的二维信息与其实际三维物体之间提供了对应、转换的定量关系,是计算机视觉获取三维空间信息的前提和基础,因此对摄像机标定方法进行研究具有重要的理论意义和实用价值。本文围绕与摄像机标定相关的技术和方法,重点研究了摄像机模型的建立、标定方法的选择和实现,以及前期的特征点提取等,具体研究内容及所取得的研究成果可概括如下：1)对摄像机标定相关理论和方法进行了研究。在标定前期的特征点提取方面,分析了现有角点检测算法的优点和不足,重点研究了经典的Harris角点检测算法,针对其只能提取得到角点的像素级坐标和存在误检等问题,本文采用了一种改进的方法：首先使用Harris算法得到角点的粗略坐标值,然后再用SVD方法去除虚假边缘点,最后迭代使用插值法和Forstner算子,提高定位精度,获得了角点的亚像素级坐标。2)分析了现有摄像机成像几何模型,选择以通用的针孔模型为基础,同时引入Heikkila的5参数畸变模型(包括3个径向畸变系数和2个切向畸变系数),建立了一个适用性广,与实际镜头更符的高精度摄像机模型。3)对张正友的基于移动平面模板两步标定法进行了研究,并针对其在求解内参初值时使用了自标定理论中的绝对二次曲线原理,使得求解过程繁琐的问题,本文采用了一种基于平面消影点的方法对其进行了改进,并对本文建立的成像模型进行了标定,获得了精度较高的标定结果。4)最后用实验验证了本文算法的有效性和可行性。一方面用张正友的数据及其方法进行了比较和验证；另一方面用本文自己采集的图像数据进行了大量实验。针对实验结果进行了分析和比较,证明本文方法是有效和可行的。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
第一章 绪论  8-15
  1.1 引言  8
  1.2 课题研究背景及意义  8-9
  1.3 国内外研究现状和发展动态  9-12
  1.4 本论文主要研究工作  12-13
  1.5 论文组织结构  13-15
第二章 摄像机标定基础理论  15-32
  2.1 引言  15
  2.2 标定物和控制点  15-16
  2.3 摄像机模型  16-24
    2.3.1 齐次坐标(Homogeneous Coordinates)  17-18
    2.3.2 摄像机标定中常用坐标系  18-20
    2.3.3 摄像机成像模型  20-24
  2.4 摄像机标定方法  24-31
    2.4.1 摄像机标定方法分类  24-26
    2.4.2 经典标定方法介绍及分析  26-30
    2.4.3 本文所用标定方法  30-31
  2.5 本章小结  31-32
第三章 图像特征点提取  32-40
  3.1 引言  32
  3.2 角点检测算法概述  32-34
    3.2.1 基于边缘的角点检测算法  32-33
    3.2.2 基于灰度的角点检测算法  33-34
  3.3 基于Harris的角点检测算法  34-37
    3.3.1 Harris角点检测算法原理  34-35
    3.3.2 改进的Harris角点检测算法  35-37
  3.4 实验结果及分析  37-39
  3.5 本章小结  39-40
第四章 基于移动平面模板的摄像机标定方法  40-50
  4.1 引言  40
  4.2 摄像机成像模型的建立  40-42
    4.2.1 线性针孔模型  40-42
    4.2.2 畸变模型  42
    4.2.3 完整的摄像机成像模型  42
  4.3 摄像机标定方法实现  42-48
    4.3.1 直接线性变化估算摄像机内外参数初值  42-48
    4.3.2 非线性优化所有内外参数  48
  4.4 实验结果及分析  48-49
  4.5 本章小结  49-50
第五章 实验结果及分析  50-57
  5.1 引言  50
  5.2 实验系统介绍  50-52
  5.3 误差评估方法  52-53
  5.4 实验结果与分析  53-56
    5.4.1 本文标定方法及实验数据结果  53
    5.4.2 与张正友的标定方法比较  53-54
    5.4.3 图像畸变校正及平面点距离计算  54-56
  5.5 本章小结  56-57
第六章 结论与展望  57-59
  6.1 论文工作总结  57
  6.2 对未来工作的展望  57-59
致谢  59-60
参考文献  60-65
附录  65

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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
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