計算機立體視覺中的攝像機標定算法的研究與應(yīng)用.pdf

1、計算機視覺的基本任務(wù)之一就是從攝像機捕獲的二維圖像信息出發(fā)來計算三維空間中物體的幾何信息，并由此重建和識別物體?？臻g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)系是由攝像機成像的幾何模型決定的，這些幾何模型參數(shù)就是攝像機參數(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，這個過程被稱為是攝像機標定?？偟膩砜?，現(xiàn)有的攝像機標定技術(shù)大體可以歸結(jié)為兩類：傳統(tǒng)的攝像機標定方法和攝像機自標定方法。 本課題通過研究計算機視覺

2、中的攝像機的標定方法，并將標定的方法應(yīng)用在基于錄像的ARToolKit應(yīng)用中。ARToolKit是由日本廣島城市大學(xué)與美國華盛頓大學(xué)聯(lián)合開發(fā)的增強現(xiàn)實系統(tǒng)二次開發(fā)包。通過剖析ARToolKit關(guān)于攝像機標定的過程，發(fā)現(xiàn)其過程是利用兩張?zhí)囟ǖ膱D片，并對圖片進行手工移動來進行攝像頭標定的實時計算，這種對圖像手工移動的交互方式在錄像中難以實現(xiàn)。在基于一段錄像數(shù)據(jù)的增強現(xiàn)實的研究中，如果默認的攝像機參數(shù)不滿足要求，ARToolKit就無法對其進

3、行攝像機的標定工作。在計算機視覺中，攝像機標定參數(shù)的求解方法可以分為兩種情況：一種是直接求解攝像機模型的整體矩陣，一種是分別求解攝像機的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)。前一種方法的好處是計算相對簡單，而后一種方法雖然麻煩一些，但在應(yīng)用具體參數(shù)時增加了靈活性。由于在ARToolKit中所需的參數(shù)是攝像機的內(nèi)部參數(shù)，本文利用。Tsai兩步法對包含了標定物的錄像進行攝像機的標定，分別求出了攝像機的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)。ARToolKit的工作是自成體系的，