摄像机标定与畸变图像矫正算法的设计与实现

摘要

摄像机标定与畸变图像矫正是摄影测量、视觉检测、计算机视觉等领域的重点研究课题,而且在测绘、工业控制、导航、军事等领域具有很高的应用价值.
　　 摄像机标定是建立三维空间物体与二维图像间的对应关系,从而通过图像恢复空间点的信息.而广角摄像机镜头虽然可以获取大视场的景物视频信息,但是成像后图像畸变较大,畸变的矫正程度极大地影响着测量系统的精度.
　　 图像的形状变形分为两类:线性变形和非线性变形,目前对图像的线性变形的矫正研究较多,而且矫正效果较好,但图像非线性变形的矫正还是一个未能成功解决的问题.针对该问题,本文提出了非线性畸变矫正的方法.首先,分析了图像畸变的原理；其次,通过畸变模型得到一个二元高阶非线性方程组；最后,利用牛顿迭代法求解方程组,计算得到对应的无畸变图像上的点,从而很好地实现了畸变图像的矫正.
　　 为了解决基于视觉导航的智能车载摄像机外部参数的标定问题,即标定摄像机的俯仰角、旋转角、倾侧角及摄像机的高度,本文提出了摄像机外部参数的标定方法.首先,由摄像机透视投影原理可知地面上三条平行线在图像上具有相同的消失点和不同的斜率；其次,根据摄像机的外部参数与消失点和斜率有着内在的联系,建立了以像素为单位的摄像机外部参数表达式；最后,经过数学推导和坐标变换,完成了车载摄像机外部参数的标定.
　　 应用上述的矫正方法,对畸变很大的广角图像进行了矫正,实验结果表明这种方法可以快速地实现畸变图像的矫正,而且矫正后的图像很清晰.车载摄像机外部参数标定的理论分析和试验结果表明,相对已有的一些方法,具有原理简单,操作方便,通用性强,实现方式多样,易集成在车载机器视觉系统中等优点.

目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 引言

1.1.1 计算机视觉的概述

1.1.2 视觉系统成像原理

1.2 摄像机标定技术的研究背景和现状

1.2.1 摄像机标定的历史状况

1.2.2 摄像机标定的发展

1.2.3 摄像机标定的研究现状

1.3 本课题的研究意义

1.4 本文的主要工作

1.4.1 主要研究内容

1.4.2 论文的组织结构

第2章 摄像机内部参数标定原理

2.1 引言

2.2 目的和意义

2.3 摄像机成像模型

2.3.1 图像坐标系和图像物理坐标系的建立

2.3.2 摄像机坐标系与世界坐标系的建立

2.3.3 摄像机成像模型

2.4 传统的摄像机标定方法

2.4.1 利用最优化算法的标定方法

2.4.2 利用透视变换矩阵的摄像机标定方法

2.4.3 两步法

2.4.4 双平面标定方法

2.5 线性摄像机标定方法

2.5.1 线性标定的原理

2.5.2 投影矩阵的计算

2.5.3 摄像机参数的求解

2.6 非线性摄像机标定

2.6.1 非线性畸变模型

2.6.2 摄像机标定程序的步骤和流程图

2.7 摄像机标定的实验结果

2.8 本章小结

第3章 畸变图像的矫正

3.1 引言

3.2 畸变图像矫正的目的和意义

3.3 畸变图像矫正的方法概述

3.4 畸变模型

3.4.1 摄像机的畸变模型

3.4.2 图像畸变的类型

3.5 非线性摄像机内部参数

3.6 畸变图像的矫正算法

3.6.1 求解非线性方程组

3.6.2 牛顿迭代法

3.6.2 畸变图像的矫正

3.7 实验结果及分析

3.8 本章小结

第4章 车载摄像机外部参数标定

4.1 引言

4.2 摄像机外部参数标定方法概述

4.3 本文要研究的内容

4.4 单目摄像机外部参数标定

4.4.1 车载摄像机的平台介绍

4.4.2 旋转矩阵

4.4.3 透视投影原理

4.5 摄像机外部参数的标定

4.5.1 计算旋转角

4.5.2 计算俯仰角

4.5.3 计算倾侧角

4.5.4 计算摄像机高度

4.6 摄像机内部参数和外部参数的应用

4.6.1 道路面上二维图像点到三维空间点关系

4.6.2 二维到三维的转化算法

4.6.3 实验结果

4.7 本章小结

第5章 总结和展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

致谢