多視圖攝像機自標(biāo)定及多視圖無標(biāo)定三維復(fù)原.pdf

1、攝像機標(biāo)定是計算機視覺領(lǐng)域中從二維圖像獲取三維空間信息必不可少的步驟，被廣泛用于三維重建、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視覺領(lǐng)域的研究熱點之一。攝像機自標(biāo)定技術(shù)通過圖像本身的特征求解攝像機內(nèi)參數(shù)，傳統(tǒng)的攝像機標(biāo)定技術(shù)是離線的，它是先離線進行攝像機標(biāo)定，然后在線進行目標(biāo)三維重建，因此，在三維重建的過程中，攝像機內(nèi)參數(shù)必須不變，這大大限制了其應(yīng)用范圍，尤其是不能應(yīng)用于注意力集中、主動視覺等視覺新技術(shù)。在這些新技術(shù)中

2、，攝像機內(nèi)參數(shù)是按需變化，因此必須開發(fā)攝像機自標(biāo)定技術(shù)。目前，少有成功的多視圖攝像機自標(biāo)定技術(shù)，而且，已有的技術(shù)也限于特定攝像機運動模式下的線性自標(biāo)定及三維重建，它們不便于進行動目標(biāo)視覺監(jiān)控，因此研究和開發(fā)無運動模式約束適合于任何運動模式的多視圖攝像機自標(biāo)定及多視圖無標(biāo)定三維重建無標(biāo)定三維重建技術(shù)具有相當(dāng)大的理論價值和實用價值。該技術(shù)不但可以利用整體信息，而且約束條件較少，因此能顯著地擴大應(yīng)用范圍，推動視覺新技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展。

3、本文充分利用攝像機獲取的動目標(biāo)視頻圖像中的多幀數(shù)據(jù)信息，使用合理的最優(yōu)化準(zhǔn)則，進行在線攝像機自標(biāo)定及三維重建研究。主要內(nèi)容包括：線性多視圖攝像機自標(biāo)定及多視圖無標(biāo)定三維重建算法研究及其性能分析；非線性多視圖攝像機自標(biāo)定及多視圖無標(biāo)定三維重建算法研究及其性能分析；線性多視圖攝像機自標(biāo)定及多視圖無標(biāo)定三維重建算法的性能與非線性多視圖攝像機自標(biāo)定及多視圖無標(biāo)定三維重建算法的性能比較分析。 本文中假設(shè)攝像機模型為經(jīng)典的針孔模型，即攝像機

4、內(nèi)參數(shù)矩陣為五參數(shù)模型。線性多視圖攝像機自標(biāo)定及多視圖無標(biāo)定三維重建算法是利用每兩幀圖像之間的匹配點對計算其極點與基礎(chǔ)矩陣，在此基礎(chǔ)上最優(yōu)估計內(nèi)參數(shù)陣，并進而進行三維重建。非線性多視圖攝像機自標(biāo)定及多視圖無標(biāo)定三維重建算法利用中心化多幀形狀矩陣的秩3約束，求解攝像機內(nèi)參數(shù)并進行三維重建。通過比較，可以看出非線性算法結(jié)果較線性算法結(jié)果有明顯改善，抗噪能力強，而且由計算本身產(chǎn)生的誤差也較小，但非線性算法相對較復(fù)雜。同時，本論文也對這兩種算法