隨著電子信息技術(shù)和計算機視覺技術(shù)的不斷發(fā)展,智能設備,如智能手機、無人駕駛汽車、智能家居設備、智能穿戴設備、VR/AR設備等開始不斷的走入人們的日常生活,并為大眾的所關(guān)注。其中智能手機、筆記本電腦等設備已經(jīng)稱為人們生活中不可或缺的一個工具,與人們的日常生活緊密聯(lián)系,而如智能穿戴、智能家居等設備也即將在人們的生活中扮演越來越重要的角色,特別需要關(guān)注的是無人駕駛技術(shù)最近幾年的高速發(fā)展,或許不遠的未來人類日常交通出行方式會因此而發(fā)生翻天覆地的變化。對于諸如此類的智能設備而言,一個核心應用功能就是實現(xiàn)對周圍環(huán)境、目標物體等場景下的多視角三維重建,而本文的目的是研究基于智能設備搭載的雙目視覺相機與IMU傳感器實現(xiàn)的三維重建算法中的關(guān)鍵技術(shù)。本文圍繞雙目視覺信息和IMU信息融合的SLAM算法和雙目立體匹配算法這兩個問題,在現(xiàn)有研究的基礎上,優(yōu)化改進這兩項技術(shù)并實現(xiàn)了基于智能設備的三維重建系統(tǒng)。主要的工作包括以下幾點:一是融合IMU的雙目視覺SLAM算法。SLAM算法是整個三維重建的基礎,為后續(xù)部分提供了關(guān)鍵幀以及關(guān)鍵幀位姿。本文在傳統(tǒng)的雙目視覺SLAM的基礎上,改進了其中視覺里程計的特征匹配策略,... 

【文章來源】：成都信息工程大學四川省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

系統(tǒng)坐標系示意圖

成都信息工程大學碩士學位論文第8頁共62頁物理成像平面坐標系Oxy的坐標原點為光軸與成像平面的交點。真實三維空間點P在物理成像平面上的投影為P，其坐標通常記為x,y。需要注意的是世界坐標系、相機坐標系以及物理成像平面坐標系的單位均為實際的物理單位；（4）像素坐標系以物理成像平面的左上角為像素坐標系O-u-v的原點，其u,v軸平行與物理成像平面坐標系的x,y軸。坐標系單位為像素。以上四個坐標系是相機模型的基礎，會在本文中大量出現(xiàn)。2.1.1針孔相機模型針孔相機模型描述了光線通過針孔之后在其背面投影成像的過程，是一個理想的幾何模型�；卺樋紫鄼C模型，可以用數(shù)學語言來描述三維空間中的坐標點映射到二維圖像平面的過程。圖2-2針孔相機模型針孔相機模型如圖2-2所示Oxyz為相機坐標系，O為相機的光心，即針孔相機模型中的針孔。一般讓z軸指向相機的前方，x軸向右，y軸向下。真實場景中的空間點(,,)cccPxyz，經(jīng)過相機光心O投影到物理成像平面Oxy，其成像點為P(x,y)。焦距f為物理成像平面到小孔的距離，根據(jù)相似三角形原理則有：ccccccczxyfxyxxfzyyfz（2-1）公式（2-1）描述了相機坐標系到圖像物理坐標系之間的空間關(guān)系。但實際相機拍攝后最終得到的是由像素組成的圖像，為了描述相機中CMOS傳感器將感受到的光線轉(zhuǎn)換成圖像像素的過程引入像素坐標系。其坐標原點O位于圖像左上角，具有水平、垂直方向上的伸縮因子(,)。相機坐標系的原點O在像素坐標系中的坐標為(,)xycc，如圖

成都信息工程大學碩士學位論文第9頁共62頁2-3所示。圖2-3像素坐標系定義P點在像素坐標系下的坐標為(u,v)，則有：xyuxcvyc（2-2）結(jié)合公式（2-1）和公式（2-2），使用齊次坐標可以得到相機模型轉(zhuǎn)換的矩陣形式：00100100001xxcyyccxxyyufcxZvfcyKPzfcKfc（2-3）其中，xyff，ff。矩陣K稱為相機的內(nèi)參矩陣，在相機制造完成后是固定不變的，通常由相機廠商在購買時提供，或者可以自行標定。一般對于單目相機而言，標定相機就意味著求其內(nèi)參矩陣。顯然，當P點在世界坐標系下的坐標記為wP，其在像素坐標系下的坐標記為uvP，從世界坐標系到相機坐標系的變換矩陣用CWT表示，其由旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量t來描述，則有：()=KTP01uvwCWwCWTZPKRPtRtT（2-4）2.1.2相機畸變模型針孔相機模型是一個理想模型。在相機的實際使用中，為了獲得更好的成像效果一般會在相機中引入透鏡等光學器件，其對成像過程中光線的傳播產(chǎn)生新的影響：一是透鏡自身的形狀對光線傳播的影響，二是在機械組裝過程中，透鏡和成像平面不能完全平行，也會造成光線傳過透鏡投影到成像面時的位置發(fā)生變化。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3349971