基于校正模板的摄像机标定及其三维重建研究

论文摘要

摄像机标定是进行立体视觉研究的重要组成部分,是计算机视觉获取三维空间信息的前提和基础,在计算机视觉、摄影测量、三维重建等图像应用领域有着广泛的应用。标定结果的好坏直接影响着三维测量的精度和三维重建的效果,同时标定的实时性可以更好的满足导航等工业机器视觉的需要。因此,研究摄像机标定方法具有重要的理论研究意义和重要的实际应用价值。本文针对现存的摄像机标定及三维重建方法存在的精度不高、复杂度比较高等问题,进行了深入研究和大量实验,并取得如下成果:1、针对传统标定方法需要高精度标定物,而非可量测或自标定方法精度较低、鲁棒性差等问题,在分析各种镜头畸变类型关系的基础上,提出了一种基于校正模板的摄像机标定方法。该方法首先对标定模板进行校正,然后利用改进的张正友标定法来实现摄像机的标定。实验表明本方法可实现高精度的摄像机标定,且鲁棒性比较强,与同类方法相比,在标定精度基本相当的情况下,算法复杂度大大降低。2、考虑到当前利用多摄像机进行三维重建对实验环境要求高、成本高,而基于单摄像机进行重建未考虑用于求三维点坐标的二直线可能成异面关系的情况,会造成比较大的误差。本文提出了一种全新的基于单摄像机的三维重建方法,即首先利用平面图像的几何性质完成对畸变图像的校正,然后实现图像对应点的匹配,接下来利用拍摄图像所处位置关系完成对摄像机外参数的求解,最后对用于求取三维点坐标的二直线的位置关系进行了讨论,尤其是当它们成异面关系时,通过公垂线的中点来逼近空间点。实验表明本文方法相较以往基于单摄像机的三维重建方法大大减少了误差,而且可以取得和基于多目摄像机的三维重建方法大致相当的性能。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究背景和意义
• 1.2 课题研究现状
• 1.2.1 摄像机标定研究现状
• 1.2.2 三维重建研究现状
• 1.3 本文研究内容及创新点
• 第二章 摄像机标定综述
• 2.1 摄像机标定的基本理论
• 2.1.1 摄像机标定中常用的坐标系
• 2.1.2 摄像机模型
• 2.2 摄像机标定方法的分类
• 2.2.1 传统摄像机标定方法
• 2.2.2 自标定方法
• 2.2.3 基于主动视觉的摄像机标定方法
• 2.2.4 张正友标定法
• 2.3 现有摄像机标定方法分析
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于校正模板的非线性摄像机标定
• 3.1 背景介绍
• 3.2 RMC 畸变校正方法分析
• 3.3 基于校正模板的非线性摄像机标定方法
• 3.3.1 模板图像校正
• 3.3.2 非线性摄像机镜头畸变模型建立
• 3.3.3 摄像机标定
• 3.3.4 算法复杂度分析
• 3.4 实验结果与分析
• 3.5 实例应用
• 3.6 本章小结
• 第四章 一种新的基于单摄像机的三维重建
• 4.1 现有三维重建方法分析
• 4.2 现有基于单摄像机三维重建方法分析
• 4.3 一种新的基于单摄像机的三维重建方法
• 4.3.1 畸变图像校正
• 4.3.2 图像对应点匹配
• 4.3.3 摄像机参数的求解
• 4.3.4 三维重建的实现
• 4.4 实验结果与分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 攻读学位期间公开发表的论文
• 致谢