基于最小凸包理論的相機(jī)自動(dòng)標(biāo)定方法研究.pdf

1、視覺(jué)是生物獲取外界信息的一種重要手段，對(duì)于人類而言更是如此。人類所獲得的關(guān)于外界的信息，80％是由視覺(jué)器官提供的。隨著計(jì)算機(jī)功能越來(lái)越強(qiáng)大，計(jì)算機(jī)視覺(jué)得到了極大的發(fā)展，并廣泛應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域。其中，從二維圖像中恢復(fù)三維物體的幾何結(jié)構(gòu)的工作稱為三維重建，三維重建是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的重要研究任務(wù)之一，三維重建技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛地應(yīng)用。相機(jī)標(biāo)定是三維重建技術(shù)的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，也是不可或缺的步驟。相機(jī)標(biāo)定花費(fèi)時(shí)間成本最高的即為特征點(diǎn)的提取。因此研究出自動(dòng)

2、化程度高的特征點(diǎn)提取算法，來(lái)實(shí)現(xiàn)攝像機(jī)準(zhǔn)確快速的標(biāo)定，具有十分重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。
　　本文針對(duì)已有相機(jī)標(biāo)定工具箱人工干預(yù)程度大等諸多方面的不足，通過(guò)對(duì)相機(jī)標(biāo)定相關(guān)知識(shí)的研究，以棋盤格模板這一典型標(biāo)定物作為研究對(duì)象，提出了一種新的基于形態(tài)學(xué)處理的角點(diǎn)檢測(cè)算法和一種基于最小凸包理論的角點(diǎn)自動(dòng)排序算法，結(jié)合張正友的標(biāo)定模型完成相機(jī)參數(shù)的計(jì)算。
　　通過(guò)對(duì)相關(guān)技術(shù)的研究，采用高斯濾波對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，設(shè)計(jì)了二值化圖像的閾值

3、確定方法，實(shí)現(xiàn)了圖像的自適應(yīng)二值分割。設(shè)計(jì)了基于圖像形態(tài)學(xué)處理的棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)算法，成功實(shí)現(xiàn)了棋盤格角點(diǎn)的像素級(jí)定位。創(chuàng)新性地運(yùn)用最小凸包理論對(duì)棋盤格四極點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，利用所得四極點(diǎn)完成了單應(yīng)性矩陣的計(jì)算，建立了所有角點(diǎn)圖像坐標(biāo)與空間坐標(biāo)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，完成了角點(diǎn)的自動(dòng)排序。通過(guò)對(duì)角點(diǎn)精確定位算法的分析和比較，應(yīng)用灰度梯度算法獲取棋盤格亞像素角點(diǎn)坐標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了角點(diǎn)的精確定位。所得角點(diǎn)的高精度坐標(biāo)結(jié)合張正友的標(biāo)定模型，完成相機(jī)內(nèi)外參數(shù)的計(jì)算，