本文關(guān)鍵詞：基于多攝像機(jī)的全景圖像獲取平臺(tái)設(shè)計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：全景圖像可以通過“廣角”的表現(xiàn)手段及繪畫、相片、視頻和三維模型等形式來表達(dá)盡可能大的周圍環(huán)境。相較于一般的圖像或是三維場(chǎng)景,全景圖像能夠及時(shí)地提供視點(diǎn)周圍物理空間或虛擬空間更多的視覺信息,并且?guī)Ыo觀察者更好的視覺體驗(yàn)。在智能車輛、智能交通、虛擬現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域,全景圖像獲取技術(shù)都發(fā)揮著巨大的作用,它也是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。因此,有必要對(duì)它進(jìn)行系統(tǒng)的研究。視覺感知能力是智能車環(huán)境感知能力中是極為重要和高效的一種能力,也是必不可少的能力。它可以用來檢測(cè)紅綠燈、交通標(biāo)志、停車線等基本交通信息,為智能車輛的控制提供信息。本文以為智能車輛打造視覺信息獲取平臺(tái),使智能車輛具備視覺感知能力為目標(biāo),通過對(duì)智能車輛視覺信息需求的分析以及全景圖像獲取技術(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)研究,設(shè)計(jì)了一種基于多攝像機(jī)的全景圖像獲取平臺(tái),并根據(jù)所選用的攝像機(jī)類型,研究了攝像機(jī)的成像模型及攝像機(jī)標(biāo)定相關(guān)知識(shí),提出了該全景圖像獲取平臺(tái)的精確數(shù)學(xué)模型,并對(duì)誤差來源進(jìn)行了分析。同時(shí),對(duì)圖像拼接技術(shù)的基本步驟和關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究,提出了一種新的圖像柱面投影模型,該模型依據(jù)攝像機(jī)的立體標(biāo)定實(shí)驗(yàn)結(jié)果,可以推算出精確的柱面模型半徑以及每一幅圖像所占弧度角。最后,依據(jù)本文提出的精確全景圖像獲取平臺(tái)數(shù)學(xué)模型以及基于雙攝像機(jī)立體標(biāo)定的圖像柱面投影模型,提出了一種新的柱面全景圖像獲取方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,使用文中提出的數(shù)學(xué)模型及算法能夠?qū)崿F(xiàn)全景圖像的獲取,并達(dá)到滿意的效果,全景圖像獲取平臺(tái)能夠完成全景圖像的獲取任務(wù)。
【關(guān)鍵詞】：全景圖像 圖像拼接 多攝像機(jī) 智能車輛 攝像機(jī)標(biāo)定
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-19
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 全景圖像獲取技術(shù)概述12-16
• 1.2.1 全景圖像獲取技術(shù)研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.2 圖像拼接技術(shù)研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.3 基于多攝像機(jī)的全景圖像獲取技術(shù)的應(yīng)用16
• 1.3 本文主要工作及內(nèi)容安排16-19
• 1.3.1 本文主要研究?jī)?nèi)容16-17
• 1.3.2 本文章節(jié)安排17-19
• 2 全景圖像拼接技術(shù)基礎(chǔ)研究19-33
• 2.1 圖像拼接算法基本步驟與關(guān)鍵技術(shù)19-27
• 2.1.1 圖像投影20-23
• 2.1.2 圖像變換23-26
• 2.1.3 圖像融合26-27
• 2.2 “智能車”全景視覺系統(tǒng)需求分析與方案研究27-31
• 2.2.1 “智能車”視覺信息需求27-29
• 2.2.2 全景圖像獲取方案研究29-31
• 2.3 本章小結(jié)31-33
• 3 多攝像機(jī)平臺(tái)研究33-45
• 3.1 攝像機(jī)成像模型分析33-35
• 3.1.1 攝像機(jī)相關(guān)坐標(biāo)系33-34
• 3.1.2 攝像機(jī)成像模型34-35
• 3.2 攝像機(jī)標(biāo)定35-38
• 3.2.1 單目攝像機(jī)標(biāo)定35-37
• 3.2.2 目立體視覺標(biāo)定37-38
• 3.3 多攝像機(jī)平臺(tái)模型38-44
• 3.3.1 精確多攝像機(jī)平臺(tái)模型建立38-41
• 3.3.2 多攝像機(jī)平臺(tái)模型誤差分析及優(yōu)化41-44
• 3.4 本章小結(jié)44-45
• 4 全景圖像拼接算法優(yōu)化45-55
• 4.1 圖像投影模型選擇與優(yōu)化45-50
• 4.1.1 圖像投影模型選擇45
• 4.1.2 圖像投影模型的優(yōu)化45-48
• 4.1.3 圖像重采樣48-50
• 4.2 圖像拼接算法選擇與優(yōu)化50-52
• 4.2.1 圖像拼接算法選擇50-52
• 4.3 圖像融合算法選擇52-53
• 4.3.1 圖像融合的目的及要求52
• 4.3.2 圖像融合算法的選擇52-53
• 4.4 本章小結(jié)53-55
• 5 方案驗(yàn)證與算法實(shí)現(xiàn)55-65
• 5.1 全景圖像獲取平臺(tái)設(shè)計(jì)方案驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)55-59
• 5.1.1 攝像機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)55-56
• 5.1.2 圖像畸變校正實(shí)驗(yàn)56-57
• 5.1.3 圖像柱面投影實(shí)驗(yàn)57-58
• 5.1.4 全景圖像拼接實(shí)驗(yàn)58-59
• 5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果59-64
• 5.2.1 攝像機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)結(jié)果59-61
• 5.2.2 圖像畸變校正實(shí)驗(yàn)結(jié)果61-62
• 5.2.3 圖像柱面投影實(shí)驗(yàn)結(jié)果62-63
• 5.2.4 全景圖像拼接實(shí)驗(yàn)結(jié)果63-64
• 5.3 本章小結(jié)64-65
• 6 總結(jié)與展望65-69
• 6.1 全景圖像獲取系統(tǒng)總結(jié)65-66
• 6.2 全景圖像獲取系統(tǒng)展望66-69
• 參考文獻(xiàn)69-73
• 圖索引73-75
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果75-79
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集79

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  本文關(guān)鍵詞：基于多攝像機(jī)的全景圖像獲取平臺(tái)設(shè)計(jì)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：366125