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機(jī)器視覺的攝像機(jī)標(biāo)定方法研究

日期:2025-04-30 16:46
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摘要:
 機(jī)器視覺的攝像機(jī)標(biāo)定方法研究

 

   引言
   
機(jī)器視覺的基本任務(wù)之一是從攝像機(jī)獲取圖像信息并計算三維空間中物體的幾何信息,以由此重建和識別物體。而空間物體表面某點的三維幾何位置與其在圖像中對應(yīng)點之間的相互關(guān)系是由攝像機(jī)成像的幾何模型決定的,這些幾何模型參數(shù)就是攝像機(jī)參數(shù)。在大多數(shù)條件下,這些參數(shù)必須通過實驗與計算才能得到,這個過程被稱為攝像機(jī)定標(biāo)(或稱為標(biāo)定)。標(biāo)定過程就是確定攝像機(jī)的幾何和光學(xué)參數(shù),以及攝像機(jī)相對于世界坐標(biāo)系的方位。由于標(biāo)定精度的大小,直接影響著計算機(jī)視覺(機(jī)器視覺)的精度。因此,只有做好了攝像機(jī)標(biāo)定工作,后續(xù)工作才能正常展開,可以說,提高標(biāo)定精度也是當(dāng)前科研工作的重要方面。
    1、攝像機(jī)透視投影模型
    攝像機(jī)通過成像透鏡將三維場景投影到攝像機(jī)二維像平面上,這個投影可用成像變換(即攝像機(jī)成像模型)來描述。攝像機(jī)成像模型分為線形模型和非線性模型。針孔成像模型就屬于線形攝像機(jī)模型,本文就討論在這種模型下,某空間點與其圖像投影點在各種坐標(biāo)系下的變換關(guān)系。圖1所示為三個不同層次的坐標(biāo)系在針孔成像模型下的關(guān)系。其中(Xw,Yw,Zw)為世界坐標(biāo)系,(x,y,z)為攝像機(jī)坐標(biāo)系,XfQfYf為以像素為單位的圖像坐標(biāo)系,XOY為以毫米為單位的圖像坐標(biāo)系。
    圖像中某點在以毫米為單位的圖像坐標(biāo)系中的坐標(biāo)與其在以像素為單位的圖像坐標(biāo)系中的坐標(biāo)的變換關(guān)系如下:
    空間某點在世界坐標(biāo)系中的坐標(biāo)與其在攝像機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)變換關(guān)系如下:
    其中,為3×3正交單位矩;t為三維平移向量;M2為4×4矩陣。
    由于針孔成像模型有如下關(guān)系:
    所以,將(1),(2)代入上式的齊次坐標(biāo)和矩陣表示可得:
    其中,M1為攝像機(jī)內(nèi)參數(shù),M2為攝像機(jī)外參數(shù)。確定某一攝像機(jī)參數(shù)稱為攝像機(jī)定標(biāo)。
    
2、標(biāo)定分類
    總的來說,攝像機(jī)標(biāo)定可以分為傳統(tǒng)的攝像機(jī)標(biāo)定方法和攝像機(jī)自標(biāo)定方法兩大類。傳統(tǒng)攝像機(jī)標(biāo)定的基本方法是在一定的攝像機(jī)模型下,通過對特定標(biāo)定參照物進(jìn)行圖像處理,并利用一系列數(shù)學(xué)變換公式計算及優(yōu)化,來求取攝像機(jī)模型內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)。然而,該方法在場景未知和攝像機(jī)任意運(yùn)動的一般情況下,其標(biāo)定很難實現(xiàn)。20世紀(jì)90年代初,F(xiàn)augeras,Luong,Maybank等人**提出了攝像機(jī)自標(biāo)定方法。這種自標(biāo)定法利用攝像機(jī)本身參數(shù)之間的約束關(guān)系來標(biāo)定,而與場景和攝像機(jī)的運(yùn)動無關(guān),所以更為靈活。
    3、傳統(tǒng)攝像機(jī)標(biāo)定方法
    傳統(tǒng)的攝像機(jī)標(biāo)定方法按照標(biāo)定參照物與算法思路可以分成若干類,如基于3D立體靶標(biāo)的攝像機(jī)標(biāo)定、基于2D平面靶標(biāo)的攝像機(jī)標(biāo)定、以及基于徑向約束的攝像機(jī)標(biāo)定等。
    
3.1、基于3D立體靶標(biāo)的攝像機(jī)標(biāo)定
    
基于3D立體靶標(biāo)進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定是將一個3D立體靶標(biāo)放置在攝像機(jī)前,靶標(biāo)上每一個小方塊的頂點均可作為特征點。每個特征點相對于世界坐標(biāo)系的位置在制作時應(yīng)**測定。攝像機(jī)獲得靶標(biāo)上特征點的圖像后,由于表現(xiàn)三維空間坐標(biāo)系與二維圖像坐標(biāo)系關(guān)系的方程是攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)的非線性方程,如果忽略攝像機(jī)鏡頭的非線性畸變并把透視變換矩陣中的元素作為未知數(shù),來給定一組三維控制點和對應(yīng)的圖像點,那么,就可以利用直接線性變換法來求解透視變換矩陣中的各個元素。所以,由靶標(biāo)上特征點的世界坐標(biāo)和圖像坐標(biāo),即可計算出攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)。
    3.2、基于2D平面靶標(biāo)的攝像機(jī)標(biāo)定
    
該方法又稱為張正友標(biāo)定法,這是一種適合應(yīng)用的新型靈活方法。該方法要求攝像機(jī)在兩個以上不同的方位拍攝一個平面靶標(biāo),攝像機(jī)和2D平面靶標(biāo)都可以自由移動,且內(nèi)部參數(shù)始終不變,假定2D平面靶標(biāo)在世界坐標(biāo)系中的Z=0,那么,通過線性模型分析就可計算出攝像機(jī)參數(shù)的優(yōu)化解,然后用基干*大似然法進(jìn)行非線性求精。在這個過程中得出考慮鏡頭畸變的目標(biāo)函數(shù)后就可以求出所需的攝像機(jī)內(nèi)、外部參數(shù)。這種標(biāo)定方法既具有較好的魯棒性,又不需昂貴的精制標(biāo)定塊,很有實用性。但是,張正友方法在進(jìn)行線性內(nèi)外參數(shù)估計時,由于假定模板圖像上的直線經(jīng)透視投影后仍然為直線,進(jìn)而進(jìn)行圖像處理,這樣,實際上會引入誤差,所以,嘎方法在廣角鏡畸變比較大的情況誤差較大。
    3.3、基于徑向約束的攝像機(jī)標(biāo)定
    
Tsai(1986)給出了一種基于徑向約束的兩步法標(biāo)定方法,該方法的核心是先利用RAC(徑向一致約束)條件用*小二乘法解超定線性方程,以求出除tτ(攝像機(jī)光軸方向的平移)外的其他像機(jī)外參數(shù),然后再在攝像機(jī)有和無透鏡畸變等兩種情況下求解攝像機(jī)的其他參數(shù)。Tsai方法的精度比較高,適用于精密測量,但它對設(shè)備的要求也很高,不適用于簡單的標(biāo)定。這種方法的精度是以設(shè)備的精度和復(fù)雜度為代價的。
    
4、攝像機(jī)自標(biāo)定方法
    不依賴于標(biāo)定參照物,僅利用攝像機(jī)在運(yùn)動過程中周圍環(huán)境圖像與圖像之間的對應(yīng)關(guān)系來對攝像機(jī)進(jìn)行的標(biāo)定的方法稱為攝像機(jī)自標(biāo)定方法。目前已有的自標(biāo)定技術(shù)大致可以分為基于主動視覺的攝像機(jī)自標(biāo)定技術(shù)、直接求解Kruppa方程的攝像機(jī)自標(biāo)定方法、分層逐步標(biāo)定法、基于二次曲面的自標(biāo)定方法等幾種。
    4.1、基于主動視覺的自標(biāo)定法
    所謂主動視覺系統(tǒng),是指攝像機(jī)被固定在一個可以**控制的平臺上,且平臺的參數(shù)可以從計算機(jī)**讀出,只需控制攝像機(jī)作特殊的運(yùn)動來獲得多幅圖像,然后利用圖像和已知的攝像機(jī)運(yùn)動參數(shù)來確定攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)。其代表性的方法是馬頌德提出的基于兩組三正交運(yùn)動的線性方法,后來楊長江,李華等人提出了改進(jìn)的方案,即分別是基于4組平面正交以及5組平面正交運(yùn)動并利用圖像中的極點信息來線性標(biāo)定攝像機(jī)參數(shù)。此種自標(biāo)定方法算法簡單,可以獲得線性解,不足之處在于必須有可以**控制的攝像機(jī)運(yùn)動平臺。
    4.2、基于Kruppa方程的自標(biāo)定方法
    
Faugeras,Luong,Maybank等提出的自標(biāo)定方法是直接基于求解Kruppa方程的一種方法,該方法利用**二次曲線像和極線變換的概念推導(dǎo)出Kruppa方程?;贙xuppa方程的自標(biāo)定方法不需要對圖像序列做射影重建,而是對兩圖像之間建立方程,這個方法在某些很難將所有圖像統(tǒng)一到一致的射影框架場合會比分層逐步標(biāo)定法更具優(yōu)勢,但代價是無法保證無窮遠(yuǎn)平面在所有圖像對確定的射影空間里的一致性,當(dāng)圖像序列較長時,基于Kruppa方程的自標(biāo)定方法可能不穩(wěn)定。且其魯棒性依賴于給定的初值。
    4.3、分層逐步標(biāo)定法
    
近年來,分層逐步標(biāo)定法已成為自標(biāo)定研究中的熱點,并在實際應(yīng)用中逐漸取代了直接求解Kruppa方程的方法。分層逐步標(biāo)定法首先要求對圖像序列做射影重建,再通過**二次曲線(面)施加約束,*后定出仿射參數(shù)(即無窮遠(yuǎn)平面方程)和攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)。分層逐步標(biāo)定法的特點是在射影標(biāo)定的基礎(chǔ)上,以某一幅圖像為基準(zhǔn)做射影對齊,從而將未知數(shù)數(shù)量縮減,再通過非線性優(yōu)化算法同時解出所有未知數(shù)。不足之處在于非線性優(yōu)化算法的初值只能通過預(yù)估得到,而不能保證其收斂性。由于射影重建時,都是以某參考圖像為基準(zhǔn),所以,參考圖像的選取不同,標(biāo)定的結(jié)果也不同相。
    4.4、基于二次曲面的自標(biāo)定方法
    
Triggs是*早將**二次曲面的概念引入自標(biāo)定的研究中來的,這種自標(biāo)定方法與基于Kruppa方程的方法在本質(zhì)上是相同的,它們都利用**二次曲線在歐氏變換下的不變性。但在輸入多幅圖像并能得到一致射影重建的情況下,基于二次曲面的自標(biāo)定方**更好一些,其根源在于二次曲面包含了無窮遠(yuǎn)平面和**二次曲線的所有信息,且基于二次曲面的自標(biāo)定方法又是在對所有圖像做射影重建的基礎(chǔ)上計算二次曲面的,因此,該方法保證了無窮遠(yuǎn)平面對所有圖像的一致性。
    5、結(jié)束語
    
本文對基于機(jī)器視覺的攝像機(jī)標(biāo)定理論與各種方法進(jìn)行了研究。傳統(tǒng)的攝像機(jī)標(biāo)定需要標(biāo)定參照物。為了提高計算精度,還需確定非線性畸變校正參數(shù)。而新的比較符合攝像機(jī)成像物理模型且又便于分析計算的實用模型是條另辟蹊徑的發(fā)展方向。攝像機(jī)自標(biāo)定相對于傳統(tǒng)方法有更好的靈活性和實用性,通過十多年的不懈努力,理論上的問題已基本解決,目前研究的重點是如何提高標(biāo)定算法的魯棒性以及如何很好地用這些理論來解決實際視覺問題。為了提高魯棒性,建議更多的使用分層逐步自標(biāo)定方法,并應(yīng)對自標(biāo)定的結(jié)果進(jìn)行線性優(yōu)化

 

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