基于特征点的图像拼接与单目相机位姿测量的研究

摘要

图像处理技术的飞速发展，使得图像拼接技术成为图像处理领域中的一个重要内容。图像拼接解决的主要问题是由于设备条件的限制而获取不到大视角范围的高清晰图像，核心问题在于找到相邻两幅图像的重叠区域，对重叠区域进行高效的特征配准。位姿估计问题在移动机器人以及跟踪、摄影测量学、目标识别等多领域中发挥着重要作用，位姿测量主要是通过图像采集、图像预处理、特征提取和位姿解算来实现，随着工业自动化水平的提高和机器视觉的快速发展，人们对位姿估计问题提出了更高的要求。因此研究一种准确、高效的图像拼接算法和位姿求解算法一直是研究的热点。 在移动机器人进行视觉导航的过程中，单目视觉不能满足双目视觉视野宽的需求，为了增加移动机器人的视野，使用双目采集图像进行全景图像拼接以达到获取大视野范围图像的目的，为视觉导航提供方便。因此，本文对图像拼接技术和单目视觉位姿测量技术进行了深入的研究。 本文首先研究了图像拼接技术的方法原理，采用鲁棒性较好的SIFT和SURF特征提取算法、基于单应矩阵的RANSAC的配准优化方法和多频段融合的融合方法很好的完成了两幅图片的图像拼接;对图像中的噪声进行高斯滤波，对SIFT、SURF、ORB三种特征提取算法在不同的图像变换模型中进行了特征点匹配的准确性和计算效率的实验验证，提高了图像配准的准确性。其次，研究了一种相机位姿估计方法，采用基于PnP的视觉测量方法，探讨了P3P问题的唯一解问题，设计了利用对目标提取的特征点对相机位姿进行解算的算法，得到的位姿信息在速度和精度上能够满足设计要求;然后探讨了对极几何约束原理，利用单目相机位姿变换的方法来计算三维空间中某点的世界坐标来达到测距的目的;最后，利用Qt对整个系统进行了界面设计。

目录

声明

摘要

1前言

1．1选题背景与意义

1．2图像拼接研究现状

1．3单目视觉测量技术研究现状

1．4本文的结构安排

1．5本章小结

2视觉测量理论基础

2．1．1图像坐标系

2．1．2相机坐标系

2．1．3目标坐标系

2．2．1线性模型

2．2．2非线性模型

2．3相机标定模型

2．4姿态表示方法

2．4．1旋转矩阵

2．4．2欧拉角

2．5本章小结

3特征提取与配准算法的研究

3．1 SIFT特征描述算子

3．1．1尺度空间

3．1．2关键点精确定位

3．1．3特征方向确定

3．1．4特征点描述子生成

3．2 SURF特征描述算子

3．2．1尺度空间极值检测

3．2．2特征方向确定

3．2．3特征点描述子生成

3．3．1 FAST角点检测

3．3．2 BRIEF特征描述

3．4特征点配准

3．4．1基于RANSAC的特征点对的优化

3．4．2基于K最近邻的快速匹配

3．4．3暴力匹配

3．5本章小结

4图像拼接技术算法研究

4．1图像的变换模型

4．2图像插值算法

4．2．1最近邻插值

4．2．2双线性插值

4．2．3双三次插值

4．3相机运动方式

4．4图像拼接关键技术研究

4．4．1图像采集

4．4．2图像预处理

4．4．3图像特征提取

4．4．4图像配准

4．4．5图像融合

4．5本章小结

5单目视觉位姿测量理论分析

5．1引言

5．2．1 PnP算法分析

5．2．2 P3P算法分析

5．2．3 P4P算法分析

5．3相对位姿估计算法研究

5．4本章小结

6三种匹配算法性能对比与图像拼接软件实现

6．1三种特征提取算法性能实验分析

6．2．1系统软件介绍

6．2．2模块功能

6．2．3软件的实现

6．3图像拼接实例展示

6．4本章小结

7单目相机位姿测量实验分析

7．1单目位姿测量实验分析

7．2单目相机测距设计与精度分析

7．3本章小结

8总结

8．1全文总结

8．2论文的创新点

8．3论文的不足之处

9展望

参考文献

11 攻读硕士学位期间发表论文情况

致谢