發(fā)布時間：2017-09-11 07:47

  本文關(guān)鍵詞：基于ARM和Android平臺的車載全景監(jiān)控終端的設(shè)計與實現(xiàn)

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【摘要】：由于經(jīng)濟的發(fā)展以及國家政策的推動,汽車數(shù)量大幅度增長,尤其是私家車數(shù)量劇增,這也導(dǎo)致了司機的駕駛水平參差不齊,各種原因的交通事故頻發(fā),行車安全越來越突出,另一方面社會上碰瓷等不文明現(xiàn)象隨之增加,車載監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)運而生。單向的車載監(jiān)控系統(tǒng)可以為各種交通事故、糾紛提供證據(jù),但基本只能用做事后取證,并不能避免事故的發(fā)生。而全景行車監(jiān)控系統(tǒng)除了可以提供取證,還可以消除司機視線的盲點,提前避免事故的發(fā)生。本系統(tǒng)是基于Android平臺和FreescaleIMX6處理器借助TW6865視頻采集模塊的ARM Cortex-A9架構(gòu)的開發(fā)板設(shè)計的車載全景監(jiān)控系統(tǒng),并選擇超大廣角的魚眼鏡頭。利用魚眼鏡頭可以取得廣闊的視線,但由于魚眼鏡頭自身的固有失真,所生成的圖像變形嚴重,所以必須進行校正。魚眼鏡頭的幾何投影模型分為四種,即正交投影、等距投影、等立體角投影和體式投影。應(yīng)用最廣泛的是等距投影,但在校正研究當中多是以正交投影作為模型。魚眼圖像的校正方法有許多,常見的有基于鏡頭標定的校正算法、多項式坐標變換的校正算法以及利用投影模型進行校正的算法。本文在介紹幾種校正模型的進一步提出借助球面映射的適合等距投影的校正模型,并將校正后的圖像用SIFT算法進行特征點匹配并使用RANSAC算法進行特征點的提純和實現(xiàn)拼接。該模型能夠更好的實現(xiàn)圖像的畸變校正和無縫融合。最后在開發(fā)板上進行Android系統(tǒng)的搭建,對Android系統(tǒng)源碼進行編譯以及驅(qū)動安裝。
【關(guān)鍵詞】：魚眼圖像 畸變校正 Android ARM
【學(xué)位授予單位】：云南師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6;TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-14
• 1.1 研究背景及意義8-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.3 本文結(jié)構(gòu)及研究內(nèi)容13-14
• 第2章 車載全景影像系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計14-19
• 2.1 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)設(shè)計14-17
• 2.1.1 系統(tǒng)平臺選擇14-15
• 2.1.2 鏡頭選擇15-17
• 2.2 系統(tǒng)實現(xiàn)技術(shù)簡介17-19
• 2.2.1 魚眼校正技術(shù)17-18
• 2.2.2 圖像拼接技術(shù)18-19
• 第3章 魚眼鏡頭畸變校正算法設(shè)計19-35
• 3.1 概述19-21
• 3.2 魚眼校正代表性算法介紹21-27
• 3.2.1 2D球面坐標定位算法21-22
• 3.2.2 多項式坐標變換算法22-25
• 3.2.3 基于投影轉(zhuǎn)換模型的雙精度魚眼圖像校正方法25-27
• 3.3 等距投影的魚眼圖像校正改進算法27-34
• 3.3.1 算法設(shè)計思想27-31
• 3.3.2 算法實現(xiàn)及分析31-34
• 3.4 小結(jié)34-35
• 第4章 基于特征點的圖像拼接算法研究35-46
• 4.1 概述35-36
• 4.2 圖像拼接技術(shù)36-46
• 4.2.1 選取特征點36-43
• 4.2.2 RANSAC算法提純43-44
• 4.2.3 圖像拼接44-46
• 第5章 車載終端全景影像系統(tǒng)的實現(xiàn)46-56
• 5.1 硬件系統(tǒng)搭建46-47
• 5.2 Android系統(tǒng)概述47-53
• 5.2.1 Android系統(tǒng)架構(gòu)47-49
• 5.2.2 Android系統(tǒng)編譯49-53
• 5.3 全景拼接53-56
• 第6章 總結(jié)與展望56-57
• 6.1 研究總結(jié)56
• 6.2 研究展望56-57
• 參考文獻57-60
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和研究成果60-61
• 致謝61

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：829501