本文選題：變焦鏡頭　切入點：相機標定　出處：《鄭州大學》2017年碩士論文

【摘要】：變焦鏡頭的成像機理是通過在一定范圍內連續(xù)調整光學成像系統(tǒng)的焦距,來調整視場角寬窄、圖像分辨率和場景范圍,實現(xiàn)自動聚焦、變焦等功能。目前,變焦成像技術被廣泛用于攝影、攝像、深度重建、安防監(jiān)控、視覺跟蹤、工業(yè)檢測等諸多領域。本文的主要研究工作:(1)本文闡述了變焦相機標定的原理及成像機理,通過實驗分析了兩種畸變模型(乘法模型和除法模型)對標定結果的影響;總結了相機標定的評價準則。(2)分別研究了固定、變內參數(shù)變焦鏡頭的標定方法。提出了基于二消失點的相機自標定方法和繞光心旋轉的主動式相機自標定方法;研究了變焦圖像的精確特征匹配,并計算了變焦相機的內參數(shù)、外參數(shù)、縮放中心和光心位移。(3)開展了基于相機標定技術的圖像校正、拼接和深度重建的實驗,實驗結果表明本文提出的標定方法在保證實時性的前提下,提高了精度和運算速度,提升了系統(tǒng)的實用性。本文的創(chuàng)新點:(1)提出了一種基于Harris的亞像素角點檢測方法,對傳統(tǒng)Harris角點檢測算法進行優(yōu)化改進,實驗結果表明該方法提高了亞像素的角點檢測的精確性。(2)提出了一種基于二消失點的相機自標定方法,只需被拍攝場景中包含矩形圖案,僅從不同視點拍攝四幅圖像就能線性求解出相機的內參數(shù)。通過與張正友和基于機器視覺軟件Halcon的標定結果進行比較,實驗結果表明該算法簡單高效,具有較高精度和魯棒性,提高系統(tǒng)的實用性。(3)提出了一種繞相機光心旋轉的主動式相機自標定方法,適用于變焦相機和定焦相機。實驗結果表明該方法不需標定物,對場景無要求,是一個完全自動的標定過程。(4)提出了一種精確匹配變焦圖像的匹配算法,SIFT特征初匹配后,利用變焦圖像的對極幾何約束、RANSAC算法和縮放中心的幾何性質對初匹配進一步優(yōu)化;通過建立變焦鏡頭的厚透鏡模型,根據(jù)已計算出的變焦相機外參數(shù)計算光心位移。
[Abstract]:The imaging mechanism of zoom lens is to adjust the width of field of view, image resolution and scene range by continuously adjusting the focal length of the optical imaging system within a certain range, so as to realize the functions of auto-focusing, zoom and so on.At present, zoom imaging technology is widely used in photography, camera, depth reconstruction, security monitoring, visual tracking, industrial detection and many other fields.In this paper, the principle and imaging mechanism of zoom camera calibration are described. The effects of two kinds of distortion models (multiplication model and division model) on calibration results are analyzed experimentally.The evaluation criterion of camera calibration is summarized. (2) the calibration methods of fixed and variable internal parameter zoom lens are studied respectively.The self-calibration method of camera based on two vanishing points and the self-calibration method of active camera with rotation around the center of light are proposed, the accurate feature matching of zoom image is studied, and the internal and external parameters of zoom camera are calculated.The experiments of image correction, splicing and depth reconstruction based on camera calibration technology are carried out. The experimental results show that the calibration method proposed in this paper improves the accuracy and operation speed under the premise of ensuring real-time performance.The utility of the system is improved.This paper proposes a sub-pixel corner detection method based on Harris, which optimizes and improves the traditional Harris corner detection algorithm.Experimental results show that this method improves the accuracy of sub-pixel corner detection. (2) A camera self-calibration method based on two vanishing points is proposed, which only needs to include rectangular patterns in the scene.The internal parameters of the camera can be obtained linearly by only taking four images from different viewpoints.Compared with the calibration results of Zhang Zhengyou and Halcon based on machine vision software, the experimental results show that the algorithm is simple and efficient, and has high accuracy and robustness.To improve the practicability of the system, a self-calibration method for active camera is proposed, which is suitable for zoom and fixed-focus cameras.The experimental results show that the method does not require calibration objects and is a fully automatic calibration process. (4) an accurate matching algorithm for zoom images is proposed after initial matching of sift features.The initial matching is further optimized by using the polar geometric constraints of zoom images and the geometric properties of the zoom center, and the displacement of the optical center is calculated according to the calculated external parameters of the zoom camera by establishing the thick lens model of the zoom lens.
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1723881