摄像机阵列标定方法研究

论文摘要

摄像机阵列具有较大视场,在视觉监控、基于真实场景图像的虚拟漫游与三维重建等方面具有广泛的应用。摄像机标定是从二维图像获取三维信息必不可少的步骤,并由此重建和识别物体。目前对单个摄像机标定的研究已经比较成熟,并且能够得到较好的标定结果。因此,在单摄像机标定方法的基础上,研究摄像机阵列的标定,具有重要的理论研究意义和实际应用价值。为了实现摄像机阵列的标定,本文研究了单个摄像机的标定,选用合适的标定方法,将其扩展至摄像机阵列的标定。首先使用基于平面模板的标定方法对每个摄像机进行标定,然后再通过一定的方法,标定出所有摄像机之间的相对位置关系。针对其中的各个环节,本文所做的工作如下:1)通过研究国内外主流摄像机标定方法,采用基于平面模板的标定方法对单个摄像机进行标定,实验结果较好。2)利用标定模板平面和摄像机图像平面之间的单应性矩阵的性质,使用矩阵分解的方法得到所有摄像机的投影矩阵和模板平面参数。加入标定模板的几何约束,将分解得到的结果变换为同一参考坐标系下的摄像机之间的相对位置关系。3)本文提出了一种基于逐步优化的摄像机阵列标定方法,该方法是对基于平面模板的单摄像机标定方法的扩展。使用基于平面模板的方法求解出各个摄像机的内参数以及各个摄像机相对于模板的位置关系。选定一个摄像机作为参考摄像机,再逐步的标定出其它的摄像机相对于参考摄像机的位置,最后得到所有的摄像机在同一个世界坐标系中的位置关系。对摄像机阵列标定的实验结果表明,所提出的方法可得到准确的摄像机内外参数以及相互之间的位置关系。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 插图目录
• 表格目录
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 摄像机阵列简介
• 1.3 摄像机阵列标定
• 1.4 本文的主要内容和结构
• 第二章 摄像机成像模型及标定方法
• 2.1 摄像机针孔模型及成像原理
• 2.1.1 参考坐标系
• 2.1.2 摄像机模型
• 2.1.3 坐标变换关系
• 2.2 非线性模型
• 2.3 摄像机标定方法
• 2.3.1 传统标定方法
• 2.3.2 自标定方法
• 2.3.3 基于主动视觉的标定方法
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于平面标定板的标定方法
• 3.1 标定方法简介
• 3.2 基本方程
• 3.2.1 单应性矩阵
• 3.2.2 摄像机内参数约束
• 3.3 标定算法
• 3.3.1 角点检测
• 3.3.2 单应性矩阵的估计
• 3.3.3 摄像机内参数的求解
• 3.3.4 摄像机外参数的求解
• 3.3.5 畸变系数的求解
• 3.3.6 非线性优化
• 3.4 实验结果
• 3.4.1 仿真实验
• 3.4.2 真实图像实验
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于矩阵分解的摄像机阵列标定方法
• 4.1 标定方法简介
• 4.2 基本方程
• 4.3 标定算法
• 4.3.1 单应性矩阵变换
• 4.3.2 矩阵分解
• 4.3.3 引入几何约束求解
• 4.3.4 非线性优化
• 4.4 实验结果
• 4.5 本章小结
• 第五章 基于逐步优化的摄像机阵列标定方法
• 5.1 标定方法简介
• 5.2 立体视觉摄像机标定
• 5.3 标定算法
• 5.4 实验结果
• 5.5 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 全文总结
• 6.2 对未来研究的展望
• 参考文献
• 致谢