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摄像机标定中角点快速提取算法研究

作　者: 何娟
导　师: 张玘
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 仪器科学与技术
关键词: 机器视觉 摄像机标定 角点检测 角点排序 Hessian矩阵 单应性矩阵
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 53次
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内容摘要


在机器人导航,无人作战平台,工业控制等领域,视觉测量的应用正在不断拓展和深化,对视觉系统在线、实时、可靠的获取目标三维空间信息的能力提出了更高要求。摄像机标定作为三维重构中的重要环节,也面临更大的挑战。图像特征点的提取是制约着视觉系统实现在线实时标定的主要瓶颈,以棋盘格角点这一典型标定特征为研究对象,目前的棋盘格角点提取算法存在准确性低、实时性差等不足,本文以此为切入点开展研究。在研究通用角点检测算法、典型的棋盘格角点检测和排序算法的基础上,本文提出基于自适应阈值Hessian矩阵的角点自动检测算法和基于单应性矩阵的角点自动排序算法。基于自适应阈值Hessian矩阵的角点自动检测算法,根据棋盘格角点处Hessian矩阵的特性构建了区别角点与背景的形状算子,设计了形状算子自适应阈值确定方法,借助棋盘格角点的对称性对伪角点予以剔除。基于单应性矩阵的角点自动排序算法,设计了两种棋盘格四极点自动识别和匹配方法,完成单应性矩阵的计算并获得了良好的排序效果。以排序所得像素级角点坐标作为初值,在其邻域内完成角点的精确定位。通过实验对本文棋盘格角点快速提取算法进行验证,实验结果表明:本文的角点提取算法运算简单,实时性好,准确性高;将本文角点提取结果应用于摄像机标定,标定结果与传统标定结果相当,证明本文算法的有效性。最后,对论文研究工作进行总结,提出进一步研究的建议。

全文目录


摘要  10-11
ABSTRACT  11-12
第一章 绪论  12-17
  1.1 研究背景及意义  12-13
  1.2 研究现状  13-15
    1.2.1 标定模板与角点  13-14
    1.2.2 角点提取的研究现状  14-15
  1.3 研究的主要内容和结构安排  15-17
    1.3.1 主要研究内容  15-16
    1.3.2 结构安排  16-17
第二章 摄像机标定基本理论及角点提取算法概述  17-39
  2.1 摄像机标定的基本理论  17-20
    2.1.1 参考坐标系与坐标变换  17-18
    2.1.2 摄像机成像模型  18-20
  2.2 角点检测常用算法  20-27
    2.2.1 基于模板匹配的角点检测  20
    2.2.2 基于边缘特征的角点检测  20-23
    2.2.3 基于灰度变化的角点检测  23-27
  2.3 棋盘格角点检测算法  27-35
    2.3.1 基于Matlab 工具箱的棋盘格角点检测  27-29
    2.3.2 基于形态学处理的棋盘格角点检测  29-33
    2.3.3 张广军棋盘格角点检测算法  33-35
  2.4 棋盘格角点排序算法  35-37
    2.4.1 凸包法  35
    2.4.2 网格法  35-37
  2.5 本文角点提取总体思路  37-38
  2.6 本章小结  38-39
第三章 棋盘格角点自动检测算法  39-48
  3.1 基于自适应阈值Hessian 矩阵的角点自动检测  39-45
    3.1.1 Hessian 矩阵基本概念  39-41
    3.1.2 Hessian 矩阵在棋盘格角点检测中的应用  41-43
    3.1.3 自适应阈值的确定  43-45
  3.2 基于对称模板的伪角点剔除策略  45-47
  3.3 本章小结  47-48
第四章 棋盘格角点自动排序及精确定位  48-64
  4.1 引言  48-49
  4.2 棋盘格四极点的自动识别  49-55
    4.2.1 基于坐标极值的棋盘格四极点自动识别  49-52
    4.2.2 基于最小凸包的棋盘格四极点自动识别  52-55
  4.3 棋盘格四极点的匹配和角点自动排序  55-59
    4.3.1 棋盘格四极点的匹配  55-57
    4.3.2 角点自动排序  57-59
  4.4 角点精确定位  59-62
    4.4.1 内插法  59
    4.4.2 张广军法  59-60
    4.4.3 灰度梯度法  60-61
    4.4.4 加权法  61-62
  4.5 精确定位算法选择及角点定位结果  62
  4.6 本章小结  62-64
第五章 实验与实验结果  64-74
  5.1 图像拍摄  64-66
  5.2 角点提取实验  66-71
    5.2.1 角点自动检测实验  66-68
    5.2.2 角点自动排序实验  68-71
  5.3 标定实验  71-73
  5.4 本章小结  73-74
第六章 总结与展望  74-76
  6.1 总结  74
  6.2 展望  74-76
致谢  76-77
参考文献  77-80
作者在学期间取得的学术成果  80

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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