【摘要】：在機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域,許多人工難以勝任的惡劣環(huán)境下的操作通常都在夜間無(wú)光的情況下進(jìn)行,機(jī)器人的夜間視野范圍和場(chǎng)景識(shí)別能力直接關(guān)系到機(jī)器人的任務(wù)執(zhí)行能力。在夜間模式下,通常采用紅外成像系統(tǒng)獲取夜間場(chǎng)景圖像,紅外圖像具有信噪比低、對(duì)比度低和缺乏深度感等特點(diǎn)。從夜間紅外視頻中還原出場(chǎng)景或物體的三維模型是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域研究熱點(diǎn),它需要綜合計(jì)算機(jī)科學(xué)、信號(hào)處理等多種科學(xué)知識(shí),且在視覺導(dǎo)航、軍事、工業(yè)等領(lǐng)域都有著非常廣闊的應(yīng)用前景。因此針對(duì)夜間紅外視頻進(jìn)行場(chǎng)景三維重建具有重要的意義。論文主要內(nèi)容分三部分:第一部分是本課題的研究背景意義現(xiàn)狀以及三維重建算法的現(xiàn)有基本理論方法的概述;第二部分主要介紹了常用的相機(jī)標(biāo)定算法和紅外視頻預(yù)處理算法以及直接法與稀疏法視覺里程計(jì)。第三部分基于直接法與稀疏法視覺里程計(jì)三維重建算法對(duì)紅外視頻進(jìn)行場(chǎng)景三維重建。本課題的創(chuàng)新點(diǎn)在于首次實(shí)現(xiàn)了單目紅外視頻的場(chǎng)景三維重建,重建算法采用直接法與稀疏法視覺里程計(jì),該方法首先通過對(duì)紅外熱像儀標(biāo)定獲得熱像儀內(nèi)參,然后構(gòu)建直接法與稀疏法視覺里程計(jì)模型,視覺里程計(jì)前端執(zhí)行幀管理和點(diǎn)管理的任務(wù),利用滑動(dòng)窗口并借助高斯-牛頓迭代對(duì)總光度誤差進(jìn)行優(yōu)化,計(jì)算出直接法與稀疏法視覺里程計(jì)模型所依賴的所有變量,完成定位熱像儀和建圖的任務(wù)。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析證明該方法能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地對(duì)單目紅外視頻進(jìn)行三維重建。
[Abstract]:In the field of robot application, many operations in bad environment are usually carried out at night without light. The range of night vision and the ability of scene recognition are directly related to the task execution ability of robot. In night mode, infrared imaging system is usually used to obtain night scene images. Infrared images are characterized by low signal-to-noise ratio (SNR), low contrast and lack of depth sense. The restoration of 3D models of scene or object from night infrared video is a hot topic in the field of computer vision. It needs to integrate computer science, signal processing and other scientific knowledge, as well as in visual navigation, military affairs, etc. Industry and other fields have a very broad application prospects. Therefore, it is of great significance to carry out 3D scene reconstruction for night infrared video. The main content of this paper is divided into three parts: the first part is the research background significance of this topic and the overview of the existing basic theory and methods of 3D reconstruction algorithm; In the second part, the camera calibration algorithm, infrared video preprocessing algorithm and direct and sparse vision odometer are introduced. In the third part, infrared video scene is reconstructed based on direct method and sparse method. The innovation of this paper lies in the realization of 3D scene reconstruction of monocular infrared video for the first time. The reconstruction algorithm adopts direct and sparse visual mileometer. Firstly, the inner parameters of thermal imager are obtained by calibrating the infrared thermal imager. Then the direct and sparse visual odometer models are constructed, the front end of the visual odometer performs the tasks of frame management and point management, and the total photometric error is optimized by sliding window and Gao Si Newton iteration. All the variables dependent on the direct and sparse visual odometer models are calculated to complete the tasks of locating the thermal imager and building the map. The experimental results show that this method can reconstruct monocular infrared video in real time and accurately.
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41;TP242

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2313312