本文關(guān)鍵詞：基于雙目視覺的攝像機(jī)標(biāo)定和立體匹配的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為一個(gè)多學(xué)科交叉的一個(gè)領(lǐng)域,計(jì)算機(jī)視覺早已被諸多研究者關(guān)注。隨著它在工業(yè)上廣泛的應(yīng)用,新的理論和方法也在進(jìn)一步的發(fā)展中。雙目立體視覺作為計(jì)算機(jī)視覺一個(gè)重要的組成部分,在諸多領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值�，F(xiàn)階段,國(guó)內(nèi)外應(yīng)用在機(jī)場(chǎng)的監(jiān)視手段均存在不足和局限性。計(jì)算機(jī)雙目視覺測(cè)量是一種低成本的測(cè)量技術(shù),具有輔助場(chǎng)面非合作式監(jiān)視的潛力,可以作為大視場(chǎng)場(chǎng)面監(jiān)視的有益補(bǔ)充。本課題旨在搭建一種雙目視覺系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)大視場(chǎng)范圍內(nèi)的物體的定位需要。本文在已有的研究成果上,主要完成了如下部分:首先,根據(jù)建立的數(shù)學(xué)模型,給出了單參數(shù)的標(biāo)定表達(dá)式,理論推導(dǎo)了二參數(shù)的標(biāo)定表達(dá)式、三參數(shù)的標(biāo)定表達(dá)式。通過參與實(shí)驗(yàn),利用采集的數(shù)據(jù)對(duì)單參數(shù)、二參數(shù)以及三參數(shù)進(jìn)行了驗(yàn)證。其次,為進(jìn)一步驗(yàn)證二參數(shù)、三參數(shù)標(biāo)定結(jié)果的準(zhǔn)確性,利用實(shí)驗(yàn)獲取的GPS數(shù)據(jù)計(jì)算了視場(chǎng)內(nèi)目標(biāo)的坐標(biāo),并以此為基準(zhǔn),與利用標(biāo)定的參數(shù)結(jié)果計(jì)算視場(chǎng)內(nèi)目標(biāo)的坐標(biāo)做了對(duì)比,在誤差允許的范圍內(nèi),驗(yàn)證了攝像機(jī)參數(shù)標(biāo)定的正確性。最后,為實(shí)現(xiàn)雙目視覺系統(tǒng)所拍攝圖像中目標(biāo)位置的計(jì)算,完成了圖像特征匹配的工作。本文結(jié)合極線幾何的約束條件,改進(jìn)SIFT算法使圖像特征點(diǎn)對(duì)匹配數(shù)增加的同時(shí)減少了誤匹配點(diǎn)的出現(xiàn)。
【關(guān)鍵詞】：雙目視覺系統(tǒng) 參數(shù)標(biāo)定 坐標(biāo)計(jì)算 特征匹配
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 課題背景與意義10-12
• 1.1.1 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)簡(jiǎn)介10-11
• 1.1.2 雙目視覺技術(shù)的發(fā)展11
• 1.1.3 本課題意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本課題的研究?jī)?nèi)容和目標(biāo)13-14
• 1.3.1 本課題的研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.3.2 本課題的目標(biāo)14
• 1.4 本文的內(nèi)容安排14-15
• 第二章 雙目立體視覺測(cè)量理論基礎(chǔ)15-28
• 2.1 雙目視覺測(cè)量技術(shù)15-16
• 2.2 攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)原理16-19
• 2.2.1 線性攝像機(jī)模型17-19
• 2.2.2 非線性攝像機(jī)模型19
• 2.3 攝像機(jī)標(biāo)定方法19-21
• 2.3.1 攝像機(jī)標(biāo)定三類算法19-21
• 2.3.2 張氏平面標(biāo)定法21
• 2.4 雙目系統(tǒng)的標(biāo)定方法21-24
• 2.4.1 平行雙目立體視覺模型21-22
• 2.4.2 匯聚雙目立體視覺模型22-23
• 2.4.3 雙目立體視覺系統(tǒng)的標(biāo)定23-24
• 2.5 極線約束匹配24-27
• 2.5.1 立體匹配約束條件24
• 2.5.2 極線幾何約束24-26
• 2.5.3 基本矩陣的求解26-27
• 2.6 本章小節(jié)27-28
• 第三章 雙目立體視覺系統(tǒng)的參數(shù)標(biāo)定28-43
• 3.1 標(biāo)定參數(shù)表達(dá)式28-30
• 3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及坐標(biāo)與參數(shù)關(guān)系30-34
• 3.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備及過程30-31
• 3.2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)31-32
• 3.2.3 坐標(biāo)與參數(shù)的關(guān)系32-34
• 3.3 單參數(shù)標(biāo)定34-36
• 3.3.1 單參數(shù)標(biāo)定計(jì)算34-35
• 3.3.2 單參數(shù)焦距的確定35-36
• 3.4 二參數(shù)驗(yàn)證36-38
• 3.4.1 二參數(shù)標(biāo)定計(jì)算36-37
• 3.4.2 參數(shù)驗(yàn)證37-38
• 3.5 三參數(shù)標(biāo)定方法38-41
• 3.5.1 三個(gè)參數(shù)與相機(jī)高度sy關(guān)系39-40
• 3.5.2 三參數(shù)標(biāo)定40-41
• 3.6 本章小結(jié)41-43
• 第四章 立體匹配43-56
• 4.1 立體匹配算法43-45
• 4.1.1 匹配算法概述43-44
• 4.1.2 特征檢測(cè)與提取44
• 4.1.3 特征描述44-45
• 4.2 SIFT算法45-50
• 4.2.1 尺度空間的生成45-46
• 4.2.2 空間極值點(diǎn)的檢測(cè)46
• 4.2.3 極值點(diǎn)的精確定位46-47
• 4.2.4 確定特征點(diǎn)主方向47-48
• 4.2.5 生成SIFT特征向量48
• 4.2.6 SIFT算法特點(diǎn)48-50
• 4.3 改進(jìn)的SIFT算法及實(shí)驗(yàn)結(jié)果50-54
• 4.3.1 計(jì)算基本矩陣50-51
• 4.3.2 算法改進(jìn)結(jié)果51-52
• 4.3.3 大視場(chǎng)條件下圖像匹配52-54
• 4.4 目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤54-55
• 4.5 本章小結(jié)55-56
• 第五章 總結(jié)及展望56-58
• 5.1 總結(jié)56
• 5.2 展望56-58
• 致謝58-59
• 參考文獻(xiàn)59-64
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文64

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