双目视觉测量系统误差分析与控制.pdf.doc
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原创 性 声 明和关 于 论文 使
用 授 权的说明
本 人郑 重 声 明: 所呈 交 的学位 论文 , 是 本
人在 导 师的指导 下 ,
独 立进行 研究 所取得的成果 。 除 文 中 已 经注 明引 用 的内 容 外 , 本
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: : 三维 重建 过程 中 的误 差???????????( ( ?( : : : 双 目视 觉 系 统的误 差 模 型 ????????????( :
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对 物体 进行 几何 建 模 与 图像 特 征 表 达 ; 对 景物进行 , 知 识 描述。 而 用 人工 再 现这 一
维 图像 恢 复景物的三 维 几何 信息。 景物的三 维 几何 信息包括很 多 , 如: 形 状, 位
置 , 姿 态 等 等 。 支 撑 计算机 与 计算机 成像 设备进行 三 维 重 建 的双 目视 觉 技 术主要
主动 视 觉 理论, 融 合 技 术等 。而迄今为止 最为成熟 最为完 善 的计算机 视 觉 技 术成
果 当 属 基 于 : : 计算机 视 觉 框 架 的理论, : : 的计算机 视 觉 框 架 主要基 于 几何
方 法 。
双 目视 觉 理论主要包含 两 个 部 分 , 首先 是 摄像 机
的标定, 摄像 机 标定的过 程
其 实就 是 一个 对 摄像 机 的内 部 性 质 进行 确 定的过 程 , 目前 较为常用 的标定方 法 有
: : 的块 标定, 张正 友 的平 面 模 板标定法 。 另 一个 部 分 主要是 对 对 从 图像 获取设
备获得的图像 进行 处理的过 程 , 这 个 过 程 主要包含 图像 切 割 , 边 缘检 测 , 以 及图
像 上 对 应 点的匹 配等 过 程 。 目前 , 计算机 的双 目视 觉 理论已 经较为成熟 。
虽 然 计算机 双 目视 觉 理论已 经较为成熟 , 但是 在 实
际 应 用 中 , 计算机 视 觉 系
统的发 展 遭 遇 许 多 困难 和瓶 颈。 如匹 配算法 不 够 精 简 导 致在 实时 应 用 中 达 不 到 规
定的时 间 要求 。又 如图像 分 割 不 稳定, 导 致前 后 对 景物的理解 不 一致。 又 如实际
应 用 中 误 差 问
题
快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题
, 在 各个 步 骤 中 的误 差 会 导 致最后 重 建 的误 差 与 想 象的误 差 差 距
较大。 这 些都 是 在 实际 应 用 中 碰到 的目前 较为棘手 的问题 , 在 今后 的研究 当 中 ,
这 些问题 将是 研究 的热 点。
: : 研究 现状及本 文 所
做 的贡献
在 计算机 领 域 , 计算机 视 觉 的发 展 十分 迅 速 , 并且
在 实际 生 活中 已 经得到 广
泛 应 用 。 作 为: : : 滦 搜 Э 疲 : 扑 慊 : 泳踝源覴 : : : 用 计算机 程 序 提 取数字图
像 中 的三 维 图形 结构 开 始, 已 经得到 了 长 足的发 展 。 麻 省理工 学院 的: : 开 创
文 献 【 : 浚 : : 】 描述: : : 目立体 视 觉 的基 本 原理, 双 目视 觉 和人类感 知 周围的过
程 类似 , 是 计算机 感 知 三 维 视 觉 的一个 过 程 。 双 目视 觉 用 两 个 摄像 机 作 为两 个 视
点, 两 个 摄像 机 获取的两 幅 图像 的视 点不 同 , 计算机 通过 图像 匹 配和三 维 重 建 原
理计算出场 景内 景物的三 维 信息。 一个 完 整 的双 目视 觉 系 统包括图像 获取, 摄像
机 标定, 图像 处理, 图像 匹 配, 三 维 重 建 五 个 部 分 。
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机 的数字空 间 量化效应 引 起 的像 素 定位 误 差在 三维 重建 过程 中 误 差的传 播 过程 。
提 出了 一种 亚 像 素 精 度的立体 匹 配方 法 , 亚 像 素 精 度的立体 匹 配算法 能 有效提 高
三 维 重 建 精 度:
: : : : 题 的纠 正 误 差 算法 , 纠 正 误 差 比 重 投 影误 差 算法 更
能 有效降 低 同 一场 景中 多 相机 标定结果 的误 差 【 删 。 : : : : : 章节 安
排
本 文 主要分 为五 个 部 分 , 各
章内 容 安排如下 :
: : 参考
系
: : 摄像 机
模 型
我 们 在 处理一些问题 的时 候, 不 可 能 把 问题 中 的
每个 枝 叶 都 考 虑 到 , 通常抓
: :
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是 两 个 照 摄像 机 的成像 平 面所在 的图像 坐 标系 。: : 涨赡擞 隓澎匕 乃是 两 个 摄
界 坐 标系 中 的坐 标为做 。: : 。: 竦鉖: : 在 图像 坐 标系 中 的坐 标为: 啊 傲 : 、
尺 寸 为反 、 巩 。 摄像 机 : : 所在 的摄像 机 坐 标系 相对 于 世 界 坐 标系 的旋 转 矩 阵和平 移 向 量 分 别为: : , : ; : , : 的正 交 单 位 旋 : , 其 中 : 缝 : : 转 矩阵,
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: : ( : : 厂: 一嘭。
: : 瑶
嵋 : : ( : : : ,一嘭。
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未 知 数, 则 需 要知 道 空 间 中 : : : : 龅 恪, 肗个 点建 立至少 : 个 方 程 依次来
系 如式: ( : , 其 中 : 潜 壤 : 蜃 樱琈
瓤。是 线 性 变 换矩阵。
:
非 线 性 优 化法 在 线 性 优 化法 的基 础上 引 入 了 畸
变 因 素 , 并且非 线 性 优 化法 引
入 了 更 多 的未 知 数, 因 此 非 线 性 优 化法 没有固 定的某 个 形 式 , 非 线 性 优 化法 是 个
模 型 系 。 非 线 性 优 化法 的结果 越 准 确 , 所需 要的计算代 价 就 越 高。 非 线 性 优 化法
考 虑 到 了 摄像 机 成像 过 程 中 的各方 面 因 素 , 因 为考 虑 了 各方 面 的因 素 也 因 此 带 来
了 问题 , 如非 线 性 优 化法 的标定结果 取决 于 摄像 机 给 定的初 始值, 如果 初 始值选
择不 当 , 则 标定的结果 的精 确 度会 打折扣 。 并且在 摄像 机 镜 头畸变 较大的情 况下 ,
优 化过 程 可 能 会 产 生 不 稳定因 素 。 由于 需 要优 化, 所以 非 线 性 优 化标定法 比 较费
时 , 对 实时 响 应 比 较不 及时 。 非 线 性 优 化摄像 机 标定算法 在 摄像 机 固 定的场 合 有
较好 的标定精 度, 但是 当 镜 头为广角 而 且摄像 机 要实时 运 动 的场 合 , 精 度会 打折
扣 。
: ( :
玎
: ( : 其 中 , 西 为系 数矩阵, ? 的
变 现形 式 如下 :
为: : : × : : : 阶
矩阵。
数据点的曲线 。
使 , 到 达 最小 的方 法 , 称 为最小 二 乘 逼近 , 其 中 ,
: 谚
:
: : 双 目视 觉 中 的数
字图像 处理
么 可 以 知 道 , 人类不 仅在 大脑中 对 所获得的信息进行
综 合 还对 眼睛传 过来的图像
下 面 就 各类分 割 思 想 中 的典
型 方 法 作 介 绍。
: : : : : : :
: : 蹹, 考 ?秒?三: ,渲 蠨
位 图像 总角 点间 的距离。
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标。 利 用 直 方 图, 我 们 可 以 控 制 将图像 中 某 一范围的灰 度找 到 , 然 后 再 控 制 是 否
显 示 这 些灰 度。 比 如可 以 控 制 将位 于 除 灰 度为: : 囊 酝 獾幕叶 戎 滴 : : , 这 样
基 于 局部 约束的匹 配算法 利 用 像 点周围的局部 像 点的
信息如灰 度, 颜 色 , 角
点等 进行 计算, 局部 约束匹 配算法 的优 点是 算法 涉 及的信息量 较少 , 计算量 较少 ,
在 需 要实时 计算的领 域 , 局部 约束匹 配算法 有较高的使 用 率 , 但是 局部 匹 配算法
对 噪 声 较为敏 感 , 对 灰 度值变 化较为平 缓或 者 没有变 化的区 域 , 局部 匹 配算法 的
匹 配效果 会 大打折扣 。
在 第 二 章介 对 双 目视 觉 进行 了 概 述, 在 本 章, 将
着 重 介 绍在 双 目视 觉 系 统中
的误 差来源。 双 目视 觉 系 统是 个 多 个 步 骤 的组 合 , 由第 二 章可 知 双 目视 觉 系 统一
般 可 分 为图像 获取, 摄像 机 标定, 图像 处理, 图像 匹 配, 三维 重建 五 个 部 分 , 每
个 部 分 都 会 产 生 误 差 , 这 些误 差 在 处理的过 程 中 会 传 播 并且会 扩 大, 因 此 关 注 并
控 制 这 些误 差 对 三 维 重 建 的精 度有着 比 较重 要的意义。 广义上 讲 , 双 目视 觉 的过
程 主要分 为两 个 部 分 , 第 一个 部 分 是 摄像 机 标定, 第 二 个 部 分 是 三 维 重 建 , 我 们
将双 目视 觉 中 的误 差 来源主要归 结为来自 这 两 个 部 分 。
量化误 差会造 成实际 得到的成像 点和理想隋况下 的成像 点存 在 误 差, 姻 : : 所
( ,,
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: ( : 设《 : 为常值: : 柰 枷 翊ǜ 衅: : : 靶 面的对 角 线 的一半为: 琸 为径
: ( :
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在 三 维 重 建 过 程 中 , 由于 在 标定中 已 经将摄像 机 的性 质 以 及景物与 摄像 机 之
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式: ( : : : : : : : 可 得投 影变 形
误 差的定义【 蚓
?萎 砉
儿 阿
可 得
时 , 将窗口 从 左 向 右逐 步 移 动 过 程 中 , 移 动 进出
的像 点是 随 机 的, 因 此 引 起
: : 双 目视 觉 系 统
的误 差 模 型
尽 量 减小 。 因 此 , 我 们 建 立一个 摄像 机 系 统参数误 差 模 型 。
:
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: : 双 目视 觉 系 统的
误 差 分 析
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当 秒: 孕 , 吒 : : : : , ,为变 量, : : : : , 可 得:
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: : : : 我 们 首先 用 实验 条件 下 的标
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裹 : 谋鋞 : :
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夹 角 , 两 个 摄像 机 的基 线 距离 , 摄像 机 焦 距, 然 后 测 定两 点的距三 以 及相应 的误
距离 吒 、 摄像 机 焦 距, 中 , 设当 其 中 一个 量 为变 量 时 , 其 它三 个 量 均 为常量 。 均
匀增大变 量 , 然 后 计算出对 应 的误 差 。
褒 : 坦 び雤 之 间 的关 系
:
出的误 差分 布与 被测 物体 到相机 的深度误 差分 布相似。
【 : 扛 呶 模 : 挛 趿 兀: 扑 慊 : 泳酢 ,寤4笱 С霭嫔 纾 : : : : ( : (
: : : : : 【 : 勘哒 仂 鳎 : 叛Чぃ : ,绞侗餗( 清 华 大学出版 社 , : : 【 : : 李 玲 , 盛赛 斌, 基 于 立体 视 觉 的计算机 三维 重建 方 法 研究 。硕士 学位 论文 ,
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光 学技 术, :
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【 : : : :
首先 要感 谢 我 的导 师杨 兴 强 教 授 , 在 我 读 研究 生
期间 在 生 活做 人上 谆 谆 教
导 , 在 学习 上 不 断 给 予 我 鼓 励 , 杨 老 师严 谨的科 研态 度, 学业 上 对 我 的严 格要求
以 及对 待 工 作 扎 实的态 度是 为我 树 立了 榜样。 再 者 感 谢 张老 师在 学术上 对 我 的引
导 , 使 我 在 理论基 础知 识 上 给 我 打下 坚 实的基 础, 张老 师忘 我 的工 作 态 度, 实事
求 是 的工 作 作 风 , 渊 博 的学术知 识 深深令我 折服 。
攻 读 学位 期间 发 表 的
学术论文 目录
与 计算学术会 议, :
: ( : ( : ( 已 投 , 第 一作 者
攻 读 学位 期间 参
与 的项目