發(fā)布時間：2018-07-13 19:12

【摘要】：機器視覺自20世紀60年代中期出現(xiàn)以來已經(jīng)有了較為長足的發(fā)展,其理論與應用研究也取得了豐富的成果。機器視覺已經(jīng)在科學研究、社會生活、工業(yè)生產(chǎn)等等各個領(lǐng)域有了較為廣泛和成熟的應用。在機器人視覺伺服,攝影測量學以及其他視覺應用領(lǐng)域中,相機標定是從圖像中提取精確三維信息的先決條件,其標定結(jié)果的精度及算法的穩(wěn)定性直接影響相機工作產(chǎn)生結(jié)果的準確性。本碩士文在國內(nèi)外研究的基礎之上,對相機標定技術(shù)進行了系統(tǒng)的理論研究與技術(shù)分析,包括相機標定過程中的圖像特征提取算法改進、相機內(nèi)參數(shù)的求解算法優(yōu)化等等,并設計實驗對所提算法的有效性和準確性進行驗證;在此基礎上,對單目相機的目標定位技術(shù)進行了探索研究。本碩士論論文主要工作和創(chuàng)新有:1.在對相機標定中常用特征提取方法分析基礎上,提出了一種針對陣列圓形模板的特征提取改進算法。該算法利用圓形陣列模板的特殊性,通過三步過濾方法,快速的尋找到模板在圖像平面上的投影,最后采用改進的Hu方法和亞像素方法,精確定位橢圓的圓心。2.提出了一種利用遺傳算法對相機內(nèi)參數(shù)進行優(yōu)化求解的相機標定算法。該算法首先根據(jù)張正友的相機標定方法計算得到相機內(nèi)參數(shù)作為內(nèi)參初始值,然后通過改進的遺傳算對初始內(nèi)參數(shù)進行優(yōu)化迭代得到更加精確的相機內(nèi)參數(shù)。該方法分別用于兩種不同的相機標定模板:棋盤格和圓形陣列模板,相機內(nèi)參數(shù)標定的精確度較張正友相機標定方法有所提高。3.提出一種基于遺傳算法的單目視覺的目標定位方法。該方法采用兩幅圖像進行定位,通過在圖像中設置人工標志位,有效的避免因使用RANSAC圖像匹配方法而導致的圖像誤匹配,并運用遺傳算法實現(xiàn)優(yōu)化求解基礎矩陣,在此基礎上,實現(xiàn)單目視覺的較為精確的目標定位。
[Abstract]:Since the emergence of machine vision in the middle of 1960s, it has made great progress, and its theory and application have also made a lot of achievements. Machine vision has been widely used in scientific research, social life, industrial production and other fields. In robot vision servo, photogrammetry and other visual applications, camera calibration is a prerequisite for extracting accurate 3D information from an image. The accuracy of the calibration results and the stability of the algorithm directly affect the accuracy of the camera work. Based on the research at home and abroad, this thesis makes a systematic theoretical research and technical analysis on camera calibration technology, including the improvement of image feature extraction algorithm in camera calibration process, the optimization of algorithm for solving camera internal parameters, and so on. Experiments are designed to verify the validity and accuracy of the proposed algorithm, and on this basis, the target location technology of single camera is explored and studied. The main work and innovation of this master thesis are: 1. Based on the analysis of common feature extraction methods in camera calibration, an improved feature extraction algorithm for array circular template is proposed. The algorithm uses the particularity of the circular array template, through the three-step filtering method, quickly finds the template projection on the image plane. Finally, the improved Hu method and sub-pixel method are used to accurately locate the center of the ellipse. A camera calibration algorithm based on genetic algorithm is proposed. According to Zhang Zhengyou's camera calibration method, the internal parameters of the camera are first calculated as the initial values of the internal parameters, and then the improved genetic algorithm is used to optimize and iterate the initial internal parameters to obtain more accurate internal parameters of the camera. This method is applied to two different camera calibration templates: chessboard lattice and circular array template respectively. The accuracy of calibration of camera parameters is improved by .3. compared with the calibration method of Zhang Zhengyou camera. In this paper, a method of target location based on genetic algorithm for monocular vision is proposed. In this method, two images are used to locate the image. By setting the artificial mark bit in the image, the mismatch caused by the use of RANSAC image matching method is effectively avoided, and the genetic algorithm is used to optimize the solution of the basic matrix. A more accurate target location of monocular vision is realized.
【學位授予單位】：揚州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP18

【參考文獻】

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本文編號：2120465