基于雙目圖像序列運動目標(biāo)自標(biāo)定方法研究.pdf

1、攝像機(jī)標(biāo)定是計算機(jī)視覺領(lǐng)域中從二維圖像獲取三維空間信息中的關(guān)鍵技術(shù)之一，被廣泛應(yīng)用與三維重建、導(dǎo)航、視覺監(jiān)控等領(lǐng)域，因此其相關(guān)理論研究目前已成為計算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點之一。攝像機(jī)自標(biāo)定方法是通過圖像本身的特征求解攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)，相比傳統(tǒng)的主動標(biāo)定，具有在線性，可應(yīng)用于在線三維重建，因此具有更廣泛的應(yīng)用前景。
　　目前已廣泛開展了自標(biāo)定的方法研究，但是基本上都是基于單目視覺的攝像機(jī)自標(biāo)定，而在實際應(yīng)用中，基于雙目視覺的自標(biāo)定精度要優(yōu)

2、于單目視覺，因此研究基于雙目視覺的自標(biāo)定具有實際意義。本文在研究了自標(biāo)定的相關(guān)理論基礎(chǔ)之后，對雙目視覺自標(biāo)定的方法進(jìn)行了一定的探索，主要的工作內(nèi)容如下：
　　（1）、介紹了自標(biāo)定的研究背景與意義，分析了國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，闡述了自標(biāo)定的理論研究價值和應(yīng)用前景，并著重介紹了攝像機(jī)模型以及多視圖幾何等自標(biāo)定的相關(guān)理論基礎(chǔ)。
　?。?）、針對目前自標(biāo)定研究領(lǐng)域都沒有考慮相機(jī)非線性參數(shù)，從而導(dǎo)致標(biāo)定精度不高，提出了一種基于雙目視覺的相

3、機(jī)自標(biāo)定方法。該方法先對匹配點坐標(biāo)進(jìn)行歸一化后計算基礎(chǔ)矩陣，再由基礎(chǔ)矩陣分解后求解Kruppa方程，獲取相機(jī)內(nèi)參數(shù)，然后利用同名點光線對相交于一點進(jìn)行相對定向求得雙相機(jī)相對位置與姿態(tài)即相機(jī)外參數(shù)，再引入相機(jī)非線性畸變進(jìn)行區(qū)域平差提高標(biāo)定的精度，最后利用二個相機(jī)的距離為已知量來確定物方模型大小及利用物方三個以上公共點絕對定向可恢復(fù)場景真實三維坐標(biāo)，并用實驗驗證該方法切實可行。
　　（3）、提出了一種基于雙目視覺的變內(nèi)參數(shù)的自標(biāo)定方法

4、；該方法首先利用雙目視覺系統(tǒng)獲取某一焦距時的一對圖像，然后通過圖像匹配點求解基礎(chǔ)矩陣，利用Kruppa方程建立關(guān)于焦距平方的雙線性方程組求解左右相機(jī)焦距；再以左右相機(jī)的距離為基線長對雙目視覺進(jìn)行相對定向求出兩對圖像的外參數(shù)；最后，利用上二步獲取的初值和左右相機(jī)的相對固定位置和姿態(tài)這一約束進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)平差，在平差中引入相機(jī)的非線性畸變參數(shù)，從而獲得各相機(jī)的高精度內(nèi)參數(shù)可變的相機(jī)參數(shù)及左、右相機(jī)的相對位置和姿態(tài)。通過試驗分析表明該方法的反投影