發(fā)布時間：2017-06-17 11:07

  本文關(guān)鍵詞：基于雙目視覺的攝像機標定和立體匹配的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為一個多學科交叉的一個領(lǐng)域,計算機視覺早已被諸多研究者關(guān)注。隨著它在工業(yè)上廣泛的應(yīng)用,新的理論和方法也在進一步的發(fā)展中。雙目立體視覺作為計算機視覺一個重要的組成部分,在諸多領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價值。現(xiàn)階段,國內(nèi)外應(yīng)用在機場的監(jiān)視手段均存在不足和局限性。計算機雙目視覺測量是一種低成本的測量技術(shù),具有輔助場面非合作式監(jiān)視的潛力,可以作為大視場場面監(jiān)視的有益補充。本課題旨在搭建一種雙目視覺系統(tǒng),實現(xiàn)對大視場范圍內(nèi)的物體的定位需要。本文在已有的研究成果上,主要完成了如下部分:首先,根據(jù)建立的數(shù)學模型,給出了單參數(shù)的標定表達式,理論推導了二參數(shù)的標定表達式、三參數(shù)的標定表達式。通過參與實驗,利用采集的數(shù)據(jù)對單參數(shù)、二參數(shù)以及三參數(shù)進行了驗證。其次,為進一步驗證二參數(shù)、三參數(shù)標定結(jié)果的準確性,利用實驗獲取的GPS數(shù)據(jù)計算了視場內(nèi)目標的坐標,并以此為基準,與利用標定的參數(shù)結(jié)果計算視場內(nèi)目標的坐標做了對比,在誤差允許的范圍內(nèi),驗證了攝像機參數(shù)標定的正確性。最后,為實現(xiàn)雙目視覺系統(tǒng)所拍攝圖像中目標位置的計算,完成了圖像特征匹配的工作。本文結(jié)合極線幾何的約束條件,改進SIFT算法使圖像特征點對匹配數(shù)增加的同時減少了誤匹配點的出現(xiàn)。
【關(guān)鍵詞】：雙目視覺系統(tǒng) 參數(shù)標定 坐標計算 特征匹配
【學位授予單位】：中國民航大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 課題背景與意義10-12
• 1.1.1 計算機視覺技術(shù)簡介10-11
• 1.1.2 雙目視覺技術(shù)的發(fā)展11
• 1.1.3 本課題意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本課題的研究內(nèi)容和目標13-14
• 1.3.1 本課題的研究內(nèi)容13-14
• 1.3.2 本課題的目標14
• 1.4 本文的內(nèi)容安排14-15
• 第二章 雙目立體視覺測量理論基礎(chǔ)15-28
• 2.1 雙目視覺測量技術(shù)15-16
• 2.2 攝像機標定技術(shù)原理16-19
• 2.2.1 線性攝像機模型17-19
• 2.2.2 非線性攝像機模型19
• 2.3 攝像機標定方法19-21
• 2.3.1 攝像機標定三類算法19-21
• 2.3.2 張氏平面標定法21
• 2.4 雙目系統(tǒng)的標定方法21-24
• 2.4.1 平行雙目立體視覺模型21-22
• 2.4.2 匯聚雙目立體視覺模型22-23
• 2.4.3 雙目立體視覺系統(tǒng)的標定23-24
• 2.5 極線約束匹配24-27
• 2.5.1 立體匹配約束條件24
• 2.5.2 極線幾何約束24-26
• 2.5.3 基本矩陣的求解26-27
• 2.6 本章小節(jié)27-28
• 第三章 雙目立體視覺系統(tǒng)的參數(shù)標定28-43
• 3.1 標定參數(shù)表達式28-30
• 3.2 實驗數(shù)據(jù)及坐標與參數(shù)關(guān)系30-34
• 3.2.1 實驗設(shè)備及過程30-31
• 3.2.2 實驗數(shù)據(jù)31-32
• 3.2.3 坐標與參數(shù)的關(guān)系32-34
• 3.3 單參數(shù)標定34-36
• 3.3.1 單參數(shù)標定計算34-35
• 3.3.2 單參數(shù)焦距的確定35-36
• 3.4 二參數(shù)驗證36-38
• 3.4.1 二參數(shù)標定計算36-37
• 3.4.2 參數(shù)驗證37-38
• 3.5 三參數(shù)標定方法38-41
• 3.5.1 三個參數(shù)與相機高度sy關(guān)系39-40
• 3.5.2 三參數(shù)標定40-41
• 3.6 本章小結(jié)41-43
• 第四章 立體匹配43-56
• 4.1 立體匹配算法43-45
• 4.1.1 匹配算法概述43-44
• 4.1.2 特征檢測與提取44
• 4.1.3 特征描述44-45
• 4.2 SIFT算法45-50
• 4.2.1 尺度空間的生成45-46
• 4.2.2 空間極值點的檢測46
• 4.2.3 極值點的精確定位46-47
• 4.2.4 確定特征點主方向47-48
• 4.2.5 生成SIFT特征向量48
• 4.2.6 SIFT算法特點48-50
• 4.3 改進的SIFT算法及實驗結(jié)果50-54
• 4.3.1 計算基本矩陣50-51
• 4.3.2 算法改進結(jié)果51-52
• 4.3.3 大視場條件下圖像匹配52-54
• 4.4 目標的檢測與跟蹤54-55
• 4.5 本章小結(jié)55-56
• 第五章 總結(jié)及展望56-58
• 5.1 總結(jié)56
• 5.2 展望56-58
• 致謝58-59
• 參考文獻59-64
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文64

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本文編號：458155