攝像機(jī)標(biāo)定方法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、視覺是人類感知環(huán)境世界,認(rèn)識(shí)外部世界的主要途徑。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展和人類對數(shù)字化信息需求的不斷增加,計(jì)算機(jī)視覺和立體視覺得到了極大的發(fā)展。由于攝像機(jī)標(biāo)定是計(jì)算機(jī)視覺獲取三維空間信息的前提和基礎(chǔ),是立體視覺的一個(gè)重要組成部分,因此研究攝像機(jī)標(biāo)定方法具有重要的理論研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
　　 本文主要研究攝像機(jī)標(biāo)定理論和方法,獲取攝像機(jī)的有關(guān)參數(shù),建立起三維空間物體與二維圖像間的對應(yīng)關(guān)系,為計(jì)算機(jī)視覺和立體視覺的下一步研究提

2、供可靠的數(shù)據(jù)并奠定良好的基礎(chǔ)。
　　 文中首先對攝像機(jī)標(biāo)定的基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行了詳細(xì)的講解,然后分別從傳統(tǒng)標(biāo)定法和自標(biāo)定法兩方面對一些已有算法進(jìn)行了深入研究。針對傳統(tǒng)標(biāo)定法,本文提出了一種操作簡單、靈活性好、精確度較高的共面點(diǎn)標(biāo)定法。該方法利用共面點(diǎn)標(biāo)定物,不需要攝像機(jī)做任何運(yùn)動(dòng)。當(dāng)精度要求低時(shí),忽略鏡頭畸變,采用線性方法標(biāo)定出所有參數(shù);當(dāng)精度要求高時(shí),可引入Weng畸變模型,利用非線性方法求解畸變系數(shù)。仿真和真實(shí)圖像實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法

3、的準(zhǔn)確性和有效性,并通過該方法在視覺測量上的應(yīng)用,證明了該方法的實(shí)用性和進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定的必要性。最后結(jié)合VC++和Matlab軟件,實(shí)現(xiàn)了該方法的攝像機(jī)標(biāo)定程序設(shè)計(jì)。
　　 基于Kruppa方程的攝像機(jī)自標(biāo)定方法在文獻(xiàn)中有很多種。本文提出了一種改進(jìn)的基于直接求解Kruppa方程的自標(biāo)定方法。這種方法不用消去Kruppa方程中的比例因子,而是首先通過一種近似方法確定Kruppa方程中比例因子的初始值,然后采用粒子群優(yōu)化算法對比例因