单幅图像基础上的交通事故现场三维重建

摘要

原有的基于单幅图像确定目标方位的交通事故处理系统采用普通数码相机拍摄现场，用计算机图像处理技术和摄影测量原理来分析交通事故现场，计算所需要的各种数据、各个方位的尺寸，包括地面上任意两间距离，点到直线的距离，最终自动生成事故现场图。该系统确实提高了交通事故的处理效率，有效减少了交警在交通事故处理中的劳动强度和人为因素，但对恶劣天气下所拍照片的处理效果不是很好，测量精度有待进一步提高，各种数据的测量也仅限于地面。 因此，本文从以下三个方面入手，提高原有系统的性能。首先，由于测量的准确性很大程度上取决于相机标定，故采用自适应阈值图像分割技术实现图像的二值化，进而用Prewitt算子针对标盘局部区域进行边缘检测，用霍夫变换检测出标盘上的直线，以检测出的直线来标定相机。把这些图像处理过程局限于对比度较高的标盘区域，不仅可以实现有效的噪声消除和边缘检测，而且可以大大提高霍夫变换检测直线的效率。其次，以三维标定物代替平面标定物，增加了标定点个数，用最小二乘法求解相机参数，提高了准确度；同时在成像模型中考虑非线性畸变，使成像模型更符合实际情况，提高事故现场的测量精度。最后，在平面测距基础上，增加一个约束条件，求解线性方程组即可得到任意空间点的坐标，为事故现场的三维重建奠定了基础。

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

§1-1研究背景

§1-2事故现场测量方法的研究现状

1-2-1交通事故现场处理概况

1-2-2事故现场测量方法的现状

§1-3本文的研究意义和内容

1-3-1研究意义

1-3-2研究内容

1-3-3论文框架

第二章单幅图像平面测量的理论基础

§2-1齐次坐标表示

§2-2三种坐标系

2-2-1世界坐标系

2-2-2图像坐标系

2-2-3相机坐标系

§2-3成像模型

2-3-1针孔成像模型

2-3-2非线性畸变对成像的影响

§2-4相机标定与平面测距

§2-5系统的使用流程

第三章霍夫变换检测直线

§3-1自适应阈值的图像分割技术

3-1-1图像分割技术概述

3-1-2自适应阈值检测

§3-2边缘检测

3-2-1 Roberts算子

3-2-2 Sobel算子

3-2-3 Prewitt边缘检测算子

3-2-4 Laplace算子

3-2-5小结

§3-3霍夫变换提取直线

3-3-1霍夫变换概述

3-3-2 Hough存在的问题

3-3-3 Hough的常见改进算法

3-3-4 Hough变换实现单条直线检测

第四章相机标定方法

§4-1标定方法概述

4-1-1标定方法分类

4-1-2针孔模型下的标定方法

§4-2透视变换矩阵法标定

4-2-1平面测距所用标定方法

4-2-2正交两平面求解所有参数

§4-3考虑畸变时的标定

4-3-1畸变标定方法

4-3-2两步法标定

4-3-3实验室条件下求解图像非线性畸变系数

§4-4试验图像测量结果

4-4-1标定结果比较

4-4-2平面测距结果比较

第五章计算机视觉中的三维重建

§5-1计算机视觉简介

§5-2计算机视觉中的三维重建及研究现状

5-2-1三维重建方法分类

5-2-2成像方式的影响

§5-3单幅图像求解空间坐标

5-3-1单幅图像求解空间坐标的难点

5-3-2地面上投影点已知时的空间坐标求解

5-3-3利用投影线构成约束

5-3-4试验图像的空间点坐标测量结果

§5-4三维点的空间三角化

第六章结论

参考文献

致 谢

攻读学位期间所取得的相关科研成果