摄像机畸变模型的选择及畸变校正

摘要

在计算机视觉领域，摄像机标定问题一直以来都是非常重要的研究方向。传统上，摄像机标定的相关研究主要聚焦于给定模型下的参数估计问题，然而，如若摄像机模型选择的不合理，那么无论采取什么标定方法，都很难取得高精度的标定结果，因此，对一个具体的摄像机而言，如何选择合理的成像模型是摄像机标定中首先需要解决的问题；另外，径向畸变是数字图像分析中的一个重要问题，传统的畸变校正方法主要是基于场景中标定物体的，如基于场景中的直线特征或者基于结构已知的标定模板等，但是这类方法对于SFM(Structurefrom Motion)等问题来说具有一定的局限性，因此探索直接基于图像对应点的畸变校正方法具有重要的意义。
　　本文围绕摄像机畸变模型的比较与选择、基于对应点的图像畸变校正方法进行了相关研究，具体研究内容及成果如下：
　　1、提出了一种摄像机畸变模型的比较和选择方法。首先分析和定义了度量摄像机模型的三个性能指标，包括：不同模型的重建精度和泛化性能、模型估计的稳定性和模型参数的不确定性。然后，以畸变较小的标准镜头、畸变中等的短焦镜头和畸变很大的鱼眼镜头为例，利用这三个性能指标，分别对不同的畸变模型进行了实验分析与比较，结果表明，本文所提的性能指标是合理和可行的，从而为正确选择摄像机模型提供了一种有效的途径。
　　2、提出了一种基于图像对应点的摄像机畸变校正方法。其基本思想是：首先建立图像畸变点之间基于平面Homograpgy的非线性约束方程，然后采用迭代方法进行求解。本文方法的主要特点是，在迭代过程中，对Homography中的参数和畸变参数采用了依次迭代的策略，有效地提高了算法鲁棒性。实验结果验证了本文方法的可行性。同时，研究发现图像对应点的定位精度对标定结果具有较大的影响。

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第一章 绪论

1.1 研究背景及选题意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文研究内容及章节安排

第二章 相关理论

2.1 Homography矩阵的参数估计

2.2 基于平面模板的标定方法

2.3 本章小结

第三章 摄像机畸变模型的比较与选择

3.1 摄像机模型

3.2 摄像机模型比较和选择的性能指标与方法

3.3 实验结果及分析

3.4 本章小结

第四章 一种基于图像对应点的径向畸变校正方法

4.1 畸变校正模型

4.2 畸变校正方法

4.3 实验

4.4 本章小结

第五章 全文总结与展望

5.1 全文总结

5.2 研究展望

参考文献

攻读学位期间取得的研究成果

致谢

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