基于多視點(diǎn)圖像的攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)研究.pdf

1、隨著人類對立體圖像技術(shù)及其應(yīng)用研究的不斷深入，多視點(diǎn)圖像得到了極大的發(fā)展。多視點(diǎn)圖像賦予計算機(jī)以人類的視覺認(rèn)知功能，使計算機(jī)具有通過二維圖像認(rèn)知周圍環(huán)境信息的能力。作為多視點(diǎn)圖像處理的重要技術(shù)之一，攝像機(jī)標(biāo)定也得到了迅速地發(fā)展。攝像機(jī)標(biāo)定是三維圖像重建和攝像機(jī)跟蹤等一些技術(shù)的基礎(chǔ)，因此對攝像機(jī)標(biāo)定的研究具有重要的意義。
　　 攝像機(jī)標(biāo)定方法主要有三類，基于標(biāo)定物的標(biāo)定方法、基于主動視覺的標(biāo)定方法和攝像機(jī)自標(biāo)定方法。其中，基于標(biāo)定

2、物的方法可以獲得較高的精度，但標(biāo)定過程費(fèi)時費(fèi)力，不適用于在線標(biāo)定和不可能使用標(biāo)定塊的場合。在這類方法中，張正友的攝像機(jī)標(biāo)定方法是公認(rèn)的經(jīng)典攝像機(jī)標(biāo)定方法，常被用來作為攝像機(jī)標(biāo)定的標(biāo)準(zhǔn)?；谥鲃右曈X的標(biāo)定方法的優(yōu)點(diǎn)是算法簡單，往往能獲得線性解，但是當(dāng)攝像機(jī)運(yùn)動方式未知時，無法發(fā)揮其作用。鑒于以上缺點(diǎn)，本文主要研究攝像機(jī)自標(biāo)定方法。
　　 本文首先研究了攝像機(jī)標(biāo)定的重要組成部分之一，立體匹配技術(shù)。該技術(shù)分為兩類，即基于塊的立體匹配技

3、術(shù)和基于特征的立體匹配技術(shù)，其中基于塊的立體匹配技術(shù)方法簡單，速度快。而基于特征的立體匹配技術(shù)相對比較復(fù)雜、耗時，但是匹配精度比基于塊的立體匹配技術(shù)高。通過比較，本文選擇基于特征的立體匹配技術(shù)作為攝像機(jī)標(biāo)定的立體匹配部分。
　　 非線性擬合技術(shù)是攝像機(jī)標(biāo)定的另一個重要組成部分。本文研究了兩種非線性擬合技術(shù)，遺傳算法和LM 算法。其中，遺傳算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力，無需給定初值，但局部搜索能力較弱，且要求約束函數(shù)必須收斂于最小誤

4、差；LM 算法具有高斯-牛頓法的局部快速收斂特性，但需要給定的初值接近最優(yōu)解。本文提出了一種將遺傳算法和LM 算法相結(jié)合的方法，并將其用于估計攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù)。該方法結(jié)合了遺傳算法的全局搜索特性和LM 算法的局部收斂特性。
　　 在以上分析與研究的基礎(chǔ)上，本文提出了一種基于單一場景多視點(diǎn)圖像的攝像機(jī)自標(biāo)定方法。該方法對同一場景的多視點(diǎn)圖像依次進(jìn)行特征匹配、建立匹配特征點(diǎn)集、選取最適合標(biāo)定的三幀圖像，最后將遺傳算法與LM算法相結(jié)合估