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《浙江大学》 2004年
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基于控制点的排列组合立体视觉定标算法的研究

金帅  
【摘要】: 从照相机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息,并由此重建和识别物体,是计算机视觉重要任务之一。照相机定标的精度和可靠程度直接影响着计算机视觉系统的三维定标精度,精确的照相机定标是实现高精确度三维计算机视觉系统必不可少的重要环节。 当前计算机视觉系统大量使用的是非量测照相机,它的主要优点是通用性好,可以实时获取图像,体积小,重量轻,价格低;缺点是其内部参数完全未知、部分未知或者原则上不稳定。照相机的内部参数指的是照相机成像的基本参数,如主点(图像中心)、焦距、径向镜头畸变、切向镜头畸变以及其它系统误差参数。由于普通照相机的上述缺陷,使得计算机视觉系统的三维定标精度受到很大限制,精确的照相机定标存在着许多问题和困难。因此成像模型成为计算机视觉中照相机定标研究的重点。总的来看,现有的照相机定标技术大体可以归结为两类:传统的相机定标方法和相机自定标方法。 在上述两类照相机定标技术中,利用昂贵的实验设备片面追求更高定标精度和更快计算速度的研究比较多,而通过相对低廉的实验设备获取相对较高定标精度和较快计算速度的研究比较少;利用硬件设备弥补图像精度不高的多,利用算法减少图像识别和认为误差以提高定标精度的少。 我们希望,避免使用精确非常高,但是价格非常昂贵的实验室专用设备;而是利用现有的使用比较普遍的设备,如照相机、360度旋转平台、简易定标框,通过软件自动图像识别和控制点自动优化来提高定标精度。在最大程度的降低用户的交互性,使系统实现高度的自动性的基础上,并具有较高的工业实用性。本文在DLT的基础上设计了一种基于控制点的排列组合立体视觉定标算法,通过对输入的照片使用图像识别技术,使系统能够快速而自动地识别定标点,并能获取定标点准确的坐标;在上述基础上对控制点进行筛选,系统自动剔除发生畸变或严重偏离实际数据的控制点,筛除控制点集合中的噪声点,以获取精确的控制点子集合,从而具有较好的精度与壮健性。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP391.41

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【参考文献】
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