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摘要:隨著機(jī)器人技術(shù)和視覺技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器人的應(yīng)用也越來越廣泛，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)是機(jī)器人技術(shù)中的重要組成部分。人類的信息80%來自眼睛，機(jī)器人視覺作為機(jī)器人與外界聯(lián)系的窗口，獲取三維世界物體的姿態(tài)、形態(tài)、運(yùn)動(dòng)和深度等信息，然后將所得到的信息傳遞給計(jì)機(jī)，通過計(jì)算機(jī)的處理和加工來完成控制計(jì)算機(jī)的功能。 雙目立體視覺是從兩個(gè)角度觀察同一個(gè)物體，以獲取在不同視角下的感知圖像，通過成像幾何原理計(jì)算圖像像素之間的位置偏差來獲取物體的三維信息。本論文主要研究雙目立體視覺中的圖像的角點(diǎn)提取，攝像機(jī)的標(biāo)定，特征點(diǎn)的提取幾個(gè)部分。 針對(duì)攝像機(jī)的標(biāo)定，考慮多方面的因素，我們選用了張正友的平面標(biāo)定法進(jìn)行標(biāo)定。在特征點(diǎn)的提取中，對(duì)于傳統(tǒng)的Harris角點(diǎn)提取的缺點(diǎn)，我們對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)，提出了基于Harris檢測(cè)原理的亞像素角點(diǎn)檢測(cè)方法。利用角點(diǎn)領(lǐng)域內(nèi)圖像灰度的變化與角點(diǎn)到領(lǐng)域內(nèi)任一點(diǎn)的矢量點(diǎn)乘為零的性質(zhì)，采用迭代算法，獲得亞像素的坐標(biāo)，提高攝像機(jī)標(biāo)定的精度。 本文主要用了MATLAB進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)算法的編程與調(diào)試。 關(guān)鍵詞：攝像機(jī)的標(biāo)定 ；Levenberg-Marquardt算法；Harris角點(diǎn)提??； 張正友兩步標(biāo)定法；
目錄 摘要 abstract 第一章 緒論-1 1.1 引言-1 1.2雙目視覺系統(tǒng)定位標(biāo)定研究歷史與發(fā)展現(xiàn)狀-1 1.3雙目視覺研究存在的問題和發(fā)展趨勢(shì)-2 1.4研究雙目視覺系統(tǒng)定位標(biāo)定的意義-2 1.5雙目視覺系統(tǒng)研究的主要內(nèi)容和方法-3 1.5.1雙目視覺系統(tǒng)標(biāo)定的主要內(nèi)容-3 1.5.2雙目視覺系統(tǒng)標(biāo)定的方法-3 1.6論文的結(jié)構(gòu)-5 第二章 攝像機(jī)標(biāo)定的基本理論-7 2.1引言-7 2.2攝像機(jī)成像模型-7 2.2.1 標(biāo)定靶的選擇-7 2.2.2 小孔成像原理-8 2.2.3線形模型的攝像機(jī)標(biāo)定-9 2.2.4非線性攝像機(jī)模型-12 2.3本章小結(jié)-13 第三章 視覺圖像特征點(diǎn)的提取-14 3.1引言-14 3.2角點(diǎn)檢測(cè)概述-14 3.2.1基于邊緣提取的角點(diǎn)檢測(cè)算法-14 3.2.2基于圖像灰度的角點(diǎn)檢測(cè)算法-14 3.3 基于Harris角點(diǎn)檢測(cè)的亞像素角點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)-14 3.3.1 Harris角點(diǎn)檢測(cè)原理-14 3.3.2 精確角點(diǎn)坐標(biāo)至亞像素級(jí)-15 3.4 實(shí)驗(yàn)操作與結(jié)果分析-20 3.5本章小結(jié)-26 第四章 攝像機(jī)標(biāo)定算法的實(shí)現(xiàn)-27 4.1 基于張正友算法的平面模板的標(biāo)定-27 4.2算法模型-27 4.3 求解模型中的內(nèi)外參數(shù)-28 4.4處理鏡頭的徑向畸變-30 4.5基本的編程思路介紹-31 4.6標(biāo)定結(jié)果與分析-36 4.6.1標(biāo)定方法-36 4.6.2標(biāo)定結(jié)果與分析-36 4.7 誤差分析-40 4.8本章小結(jié)-41 第五章 實(shí)驗(yàn)操作與界面設(shè)計(jì)-42 5.1基于張的平面模板的實(shí)驗(yàn)-42 5.1.1實(shí)驗(yàn)的硬件設(shè)備-42 5.1.2實(shí)驗(yàn)的軟件平臺(tái)-43 5.2本章小結(jié)-49 結(jié)論-50 參考資料-51 |
