本文選題：攝像機標定　切入點：立體校正　出處：《南京理工大學》2017年碩士論文

【摘要】：本文主要研究了面向智能機器人導航的立體視覺系統(tǒng),包括攝像機標定、立體校正、立體匹配以及基于立體視覺的道路與車輛檢測。本文介紹了當前主流的攝像機標定方法、畸變校正方法以及一種緊湊的立體校正方法,并針對這些方法使用雙目攝像機進行了實驗。立體匹配是計算機視覺研究領域中一個重要的方面。近年來由全局方法演變而來的局部自適應支持權重算法取得了較好的效果。這些算法的主要問題是,計算量大、復雜性隨著窗口大小成比例增加。本文研究了一種以雙指數(shù)的邊沿保持平滑(BEEPS)為基礎的立體匹配算法,該方法是非局部的且計算量是線性的,和輸入數(shù)據(jù)、濾波器參數(shù)乃至平滑的程度無關。與其他自適應權重算法相比,我們的方法可以得到同等的精度,且更快。本文研究了一種基于立體視覺的道路場景分割及車輛檢測的方法。首先,使用動態(tài)規(guī)劃進行立體匹配,并采用左右一致性剔除誤匹配點;第二,通過視差圖建立V視差,并采用一種基于快速投影的直線檢測方法檢測直線,并由此計算出消失線以及道路與車輛之間的交界點;第三,建立U視差圖檢測車輛的水平位置,結合第二步可知車輛位置;最終的實驗結果表明本文涉及的方法不僅可以準確的檢測出道路,也能夠檢測出道路上的車輛。
[Abstract]:This paper mainly studies the stereo vision system for intelligent robot navigation, including camera calibration, stereo correction, stereo matching and road and vehicle detection based on stereo vision.In this paper, the main camera calibration methods, distortion correction methods and a compact stereo correction method are introduced, and experiments with binocular cameras are carried out.Stereo matching is an important aspect in the field of computer vision research.In recent years, the local adaptive support weight algorithm evolved from the global method has achieved good results.The main problem of these algorithms is that the complexity increases proportionally with the window size.In this paper, a stereo matching algorithm based on bi-exponential edge preserving smoothing beeps is studied. The algorithm is nonlocal and the computation is linear, independent of input data, filter parameters and even the degree of smoothness.Compared with other adaptive weight algorithms, our method can get the same accuracy and faster.A method of road scene segmentation and vehicle detection based on stereo vision is studied in this paper.First of all, dynamic programming is used for stereo matching, and the left and right consistency is used to eliminate the mismatch points. Secondly, V parallax is established by disparity graph, and a line detection method based on fast projection is used to detect the line.The vanishing line and the junction point between the road and the vehicle are calculated. Thirdly, the U parallax graph is established to detect the horizontal position of the vehicle, and the position of the vehicle is determined by combining the second step.The final experimental results show that the proposed method can not only accurately detect the road, but also detect the vehicles on the road.
【學位授予單位】：南京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP242

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本文編號：1711669