文档介绍：摘要关键词:径向畸变;最大似然估计;摄像机参数散焦测距的原理是根据物体所处位置与摄像机聚焦平面的偏离程度对应在像平面上形成模糊的散焦图像的模糊程度,且偏离距离越大,模糊程度越大。利用这一图像变化特点并结合少量预知参数就可计算获得物体的距离信息。在对景物进行定量分析或对物体进行精确定位时,都需要进行摄像机标定,它是从二维图像信息得到三维空间信息的基本要求,是完成许多视觉工作必不可少的步骤。摄像机标定,即通过实验和计算,求得摄像机的外部参数占湮恢谩方向,即旋转矩阵和平移矩阵湍诓坎问焦距、光心、象素比、畸变系数等Q扒笮碌目焖儆行У纳阆窕甓ǚ椒ㄊ羌扑慊泳跤τ弥械囊桓鲋匾问题。本文针对常用的带有一阶径向畸变的摄像机模型,介绍一种先线性求解摄像机参数,然后通过非线性迭代估计进行参数标定的方法。这种方法可最后的标定试验中表明,该方法具有较高的标定精度,是一种实用的标较精确地标定各内外参数,并通过最大似然估计提高标定精度。文中先介绍传统的的两步法的原理及其标定的计算过程,然后详细介绍非线性迭代估计法的线性求解过程和非线性迭代估计过程。定方法。哈尔滨工程大学硕士学位论文
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作者┳:绦≈、名学位论文原创性声明哈尔滨工程大学目期:易,月妒日本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出,并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
第滦髀引言视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段,而图像是人类获取视觉信息的主要途径,计算机作为当今人类最得力的工具在处理图像方面的能力也已经有了长足进展。用摄像机或相机拍摄我们感兴趣的图片,输入计算机就可以进行各种各样的处理。相机成了我们观察外界的眼睛,计算机就像我们的大脑一样进行分析思考。本论文主要探讨摄像机标定技术,它与视觉、图像相关。是从二维图像信息得到三维空间信息的基本要求,是完成许多视觉工作必不可少的步骤“”。距离不变,然后增加或减少像距,将会造成原清晰图像变得逐渐模糊,因此,他利用此现象,提出由测量图像的模糊程度来计算图像中的景深信息,这种方法则称为散焦测距的基本原理是物体的深度信息可以通过两张散焦程度不用的图像来获得。如果透过一个微小孔径的镜头缯肟紫嗷取像,那么这张图像将会是近乎完全清晰的,另外再取一张由正常镜头设定而成像的图像,那么相对的模糊参数就可以很容易地计算出来。散焦测距过三维空间的几何信息通过摄像机或照相机成像系统成为二维图像信息,它们之间有一一对应关系。同一空问物体,会因为像机焦距不同,或者像机反过来从图像信息建立三维几何信息,达到重建和识别物体的目的。这就需要得到摄像机成像几何模型,即对摄像机参数进行标定。摄像机参数一般分当摄像机取得清晰图像后,在物距不变的情况下,也就是镜片到物体的程大致上可分为龃斫锥危阶段是相机参数校正工作,第锥问深度重建的方法。位置不同,而形成不同的图像。只要知道拍摄时摄像机的各个参数,就可以为外部参数占湮恢谩⒎较颍葱>卣蠛推揭凭卣和内部参数咕唷光心、纵横比、畸变系数等哈尔滨工程大学硕士学位论文
摄像机标定的主要问题要进行高精度的摄像机标定,要求使用复杂的摄像机模型悸蔷低坊,解析方法,在标定过程中通常要利用数学方法对从图像中瑟得的数据进行处从理论上讲,摄像机标定就是解方程问题。但在实际应用中,由于噪声的干扰、摄像机镜头的畸变等原因,要求得精确的摄像机参数是很困难的。要求大量高精度的定标点等等,这些要求在通常的应用环境中很难满足,这也是在计算机视觉与机器人等领域研究这一问题达数十年,但仍没有彻底解决的原因之一。目前,随着计算机科学的兴起,计算机视觉、虚拟现实以及多媒体等学科得到越来越广泛的应用,研究摄像机标定技术有其重要的理论价值与实际意义“计算机视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息,并由此重建和识别物体,而空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的,这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到,这个过程被称为是摄像机标定。由于在摄影测量学方面也存在着同样的问题,在这个方向已经取得了很多研究成果。对于计算机视觉而言,考虑到摄像机标定在理论和实践中的重要价值,学术界在最近年以来进行了广泛的研究,基于不同的出发点和思路取得了~系列成果,摄像机标定技术来源于摄