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基于MATLAB相机标定系统研究与实现

陈勇  
【摘要】:相机标定是视觉检测、摄影测量、计算机视觉等领域的重要研究内容之一,它是通过一系列空间物理特征点的三维几何位置与其在二维图像中的对应关系,利用优化计算最终得出相机内外参数。在图像测量或者计算机视觉中,标定参数的精确确定是非常关键的一步,其标定结果的精度以及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。本文利用MATLAB编程语言开发了相机标定系统,软件系统功能模块主要包括:标定模板制作、图像处理、相机标定,图像畸变校正和校正图像匹配拼接等。图像处理部分采用在去除噪声和边缘保留上实现双赢的双边滤波、自适应的最大内间方差分割、改进判定条件的灰度矩阵亚像素边缘坐标提取以及最小二乘拟合椭圆等算法提取圆心亚像素坐标。针对相机标定中需要严格保证标定物平整以及高精度标定物的制造和维护不但困难而且成本高的问题,本文采用LCD作为标定模版,解决了通常在许多工程应用或实践中需要一种成本较低而精度较高的平板标定物的问题。由于现在LCD显示器制作工艺已经比较成熟,纯平面度偏差小于0.05um,点距精度可达0.01mm,比普通打印出来的纸板精度高得多,因此在对世界坐标的测量精度上完全可以满足高精度标定和测量。本文通过自动获取电脑屏幕分辨率绘制自定任意大小的高精度圆作为标定特征点,并自动获取特征圆点圆心的空间物理坐标,成功的解决了此类问题。摄像机标定在张正友算法的基础上加入了切向畸变和改进参数优化算法等进行优化计算,进一步提高了标定精度。利用标定得出的参数对同等条件下拍摄的畸变图片进行校正后用于图像匹配与拼接。本文采用在图像旋转、缩放、亮度变化条件下仍能保持稳定的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征匹配算法进行初匹配,进而采用提高迭代次数的RANSAC(Random Sample Consensus)算法对匹配点去错,最后采用渐入渐出定权方式的加权平均融合算法很好的消除了拼接痕迹的问题。


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