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文檔簡介
1、隨著人類對立體圖像技術(shù)及其應(yīng)用研究的不斷深入,多視點圖像得到了極大的發(fā)展。多視點圖像賦予計算機以人類的視覺認(rèn)知功能,使計算機具有通過二維圖像認(rèn)知周圍環(huán)境信息的能力。作為多視點圖像處理的重要技術(shù)之一,攝像機標(biāo)定也得到了迅速地發(fā)展。攝像機標(biāo)定是三維圖像重建和攝像機跟蹤等一些技術(shù)的基礎(chǔ),因此對攝像機標(biāo)定的研究具有重要的意義。
攝像機標(biāo)定方法主要有三類,基于標(biāo)定物的標(biāo)定方法、基于主動視覺的標(biāo)定方法和攝像機自標(biāo)定方法。其中,基于標(biāo)定
2、物的方法可以獲得較高的精度,但標(biāo)定過程費時費力,不適用于在線標(biāo)定和不可能使用標(biāo)定塊的場合。在這類方法中,張正友的攝像機標(biāo)定方法是公認(rèn)的經(jīng)典攝像機標(biāo)定方法,常被用來作為攝像機標(biāo)定的標(biāo)準(zhǔn)?;谥鲃右曈X的標(biāo)定方法的優(yōu)點是算法簡單,往往能獲得線性解,但是當(dāng)攝像機運動方式未知時,無法發(fā)揮其作用。鑒于以上缺點,本文主要研究攝像機自標(biāo)定方法。
本文首先研究了攝像機標(biāo)定的重要組成部分之一,立體匹配技術(shù)。該技術(shù)分為兩類,即基于塊的立體匹配技
3、術(shù)和基于特征的立體匹配技術(shù),其中基于塊的立體匹配技術(shù)方法簡單,速度快。而基于特征的立體匹配技術(shù)相對比較復(fù)雜、耗時,但是匹配精度比基于塊的立體匹配技術(shù)高。通過比較,本文選擇基于特征的立體匹配技術(shù)作為攝像機標(biāo)定的立體匹配部分。
非線性擬合技術(shù)是攝像機標(biāo)定的另一個重要組成部分。本文研究了兩種非線性擬合技術(shù),遺傳算法和LM 算法。其中,遺傳算法具有較強的全局搜索能力,無需給定初值,但局部搜索能力較弱,且要求約束函數(shù)必須收斂于最小誤
4、差;LM 算法具有高斯-牛頓法的局部快速收斂特性,但需要給定的初值接近最優(yōu)解。本文提出了一種將遺傳算法和LM 算法相結(jié)合的方法,并將其用于估計攝像機的內(nèi)參數(shù)。該方法結(jié)合了遺傳算法的全局搜索特性和LM 算法的局部收斂特性。
在以上分析與研究的基礎(chǔ)上,本文提出了一種基于單一場景多視點圖像的攝像機自標(biāo)定方法。該方法對同一場景的多視點圖像依次進行特征匹配、建立匹配特征點集、選取最適合標(biāo)定的三幀圖像,最后將遺傳算法與LM算法相結(jié)合估
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