攝像機標定方法研究與實現(xiàn).pdf

1、視覺是人類感知環(huán)境世界,認識外部世界的主要途徑。隨著計算機技術的不斷發(fā)展和人類對數(shù)字化信息需求的不斷增加,計算機視覺和立體視覺得到了極大的發(fā)展。由于攝像機標定是計算機視覺獲取三維空間信息的前提和基礎,是立體視覺的一個重要組成部分,因此研究攝像機標定方法具有重要的理論研究意義和實際應用價值。
　　 本文主要研究攝像機標定理論和方法,獲取攝像機的有關參數(shù),建立起三維空間物體與二維圖像間的對應關系,為計算機視覺和立體視覺的下一步研究提

2、供可靠的數(shù)據(jù)并奠定良好的基礎。
　　 文中首先對攝像機標定的基礎知識進行了詳細的講解,然后分別從傳統(tǒng)標定法和自標定法兩方面對一些已有算法進行了深入研究。針對傳統(tǒng)標定法,本文提出了一種操作簡單、靈活性好、精確度較高的共面點標定法。該方法利用共面點標定物,不需要攝像機做任何運動。當精度要求低時,忽略鏡頭畸變,采用線性方法標定出所有參數(shù);當精度要求高時,可引入Weng畸變模型,利用非線性方法求解畸變系數(shù)。仿真和真實圖像實驗驗證了該方法

3、的準確性和有效性,并通過該方法在視覺測量上的應用,證明了該方法的實用性和進行攝像機標定的必要性。最后結合VC++和Matlab軟件,實現(xiàn)了該方法的攝像機標定程序設計。
　　 基于Kruppa方程的攝像機自標定方法在文獻中有很多種。本文提出了一種改進的基于直接求解Kruppa方程的自標定方法。這種方法不用消去Kruppa方程中的比例因子,而是首先通過一種近似方法確定Kruppa方程中比例因子的初始值,然后采用粒子群優(yōu)化算法對比例因