面結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量技術(shù)中的標(biāo)定算法優(yōu)化.pdf

1、光學(xué)測(cè)量技術(shù)已經(jīng)在工業(yè)檢測(cè)、文物數(shù)字化、醫(yī)學(xué)、CG、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，但是其精度仍然無(wú)法和三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x等接觸式測(cè)量設(shè)備相比。制約面結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量設(shè)備精度的關(guān)鍵因素有相機(jī)標(biāo)定精度和相機(jī)參數(shù)因環(huán)境因素影響的變化。由于標(biāo)靶特征點(diǎn)像素坐標(biāo)提取精度對(duì)相機(jī)標(biāo)定結(jié)果有重要影響，本文先分析了常見(jiàn)的標(biāo)靶特征點(diǎn)亞像素坐標(biāo)提取算法，并用實(shí)驗(yàn)對(duì)比了重心矩法和橢圓擬合法兩種圓形特征點(diǎn)標(biāo)靶亞像素圓心坐標(biāo)提取算法，發(fā)現(xiàn)二者精度相差不大。目前提高相機(jī)標(biāo)定精度的

2、主要方法是對(duì)標(biāo)定結(jié)果的優(yōu)化，光束法平差是最常用的方法，但是光束法平差不能直接應(yīng)用于常見(jiàn)面結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量系統(tǒng)相機(jī)的優(yōu)化；現(xiàn)有消除環(huán)境因素對(duì)面結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量系統(tǒng)精度影響的主要方法是在使用過(guò)程中頻繁進(jìn)行相機(jī)參數(shù)標(biāo)定，缺少在線檢測(cè)機(jī)制，且操作過(guò)程繁瑣。因此，適應(yīng)相機(jī)標(biāo)定優(yōu)化的光束法平差算法以及在線精度自檢測(cè)與自校準(zhǔn)算法對(duì)提高和維持面結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量設(shè)備的精度具有重要意義。
　　稀疏的光束法平差（簡(jiǎn)稱SBA）已在攝影測(cè)量和機(jī)器視覺(jué)等領(lǐng)域得到廣

3、泛應(yīng)用。但是直接用SBA優(yōu)化張正友單相機(jī)標(biāo)定算法結(jié)果會(huì)得到多組不同的相機(jī)內(nèi)部參數(shù)和畸變參數(shù)(統(tǒng)稱相機(jī)參數(shù))。本文在SBA的數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)之上增加了相機(jī)參數(shù)相等的約束，建立了一種受約束的稀疏光束法平差（簡(jiǎn)稱CSBA）模型，并根據(jù)此模型雅克比矩陣的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)提出了一種新的矩陣分塊策略，提高了稀疏線性方程組的求解效率，實(shí)現(xiàn)了一種能夠適應(yīng)單目、雙目相機(jī)標(biāo)定精度優(yōu)化問(wèn)題的CSBA算法。然后運(yùn)用模擬實(shí)驗(yàn)將CSBA運(yùn)行結(jié)果和SBA的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，驗(yàn)證了

4、CSBA在圖像特征點(diǎn)像素坐標(biāo)不具備零均值高斯誤差時(shí)，也能得到唯一的優(yōu)化相機(jī)參數(shù)。最后，通過(guò)實(shí)際優(yōu)化立體標(biāo)定結(jié)果，并與現(xiàn)有相機(jī)標(biāo)定優(yōu)化SBA算法進(jìn)行了對(duì)比，發(fā)現(xiàn)CSBA算法能夠同時(shí)優(yōu)化立體視覺(jué)中的相機(jī)內(nèi)外部參數(shù)，提高了重建結(jié)果的精度。
　　為了解決面結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量設(shè)備精度監(jiān)測(cè)困難、相機(jī)標(biāo)定過(guò)程復(fù)雜的問(wèn)題。本文提出了一種基于相互垂直兩個(gè)方向多頻外差對(duì)應(yīng)點(diǎn)匹配，利用對(duì)應(yīng)點(diǎn)到極線距離衡量相機(jī)參數(shù)精度，進(jìn)行在線精度自檢測(cè)，利用極線約束與le