基于變焦雙目視覺系統(tǒng)三維測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、計(jì)算機(jī)視覺理論的主要目標(biāo)是獲得場(chǎng)景的三維信息，利用計(jì)算機(jī)視覺三維重建技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)道路交通事故現(xiàn)場(chǎng)的三維測(cè)量?，F(xiàn)有的交通事故勘查系統(tǒng)主要存在以下幾方面問題：一是普遍采用高架結(jié)構(gòu)進(jìn)行測(cè)量。這種高空拍攝方式雖然可以有效地減小深度誤差，但是由于采用高架結(jié)構(gòu)，整套系統(tǒng)價(jià)格昂貴，操作不靈活，使得系統(tǒng)無法推廣使用。二是系統(tǒng)往往需要現(xiàn)場(chǎng)放置標(biāo)尺或模板，不僅降低了系統(tǒng)應(yīng)用的靈活性，同時(shí)對(duì)于與標(biāo)尺尺寸相差較多的距離也存在測(cè)量精度較低的問題。
　　要解

2、決上述問題，必須要研究計(jì)算機(jī)視覺理論中的關(guān)鍵技術(shù)。論文通過對(duì)雙目視覺系統(tǒng)三維測(cè)量過程中圖像對(duì)應(yīng)點(diǎn)的立體匹配、攝像機(jī)標(biāo)定和圖像畸變校正等關(guān)鍵技術(shù)的研究，解決了現(xiàn)有技術(shù)中存在的主要問題，提出了采用手持式變焦雙目視覺測(cè)量系統(tǒng)的系統(tǒng)方案，在保證系統(tǒng)測(cè)量精度的前提下，提高了系統(tǒng)應(yīng)用的靈活性。這些關(guān)鍵技術(shù)的解決也有利于拓寬計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域。
　　首先，論文對(duì)兩視圖初始匹配方法進(jìn)行了研究，針對(duì)現(xiàn)有方法在匹配速度上不能滿足多視圖匹配的實(shí)時(shí)

3、性問題，提出了一種基于灰度梯度的新的匹配方法。該方法利用Harris角點(diǎn)檢測(cè)得到的梯度算子尋找兩視圖之間的對(duì)應(yīng)性，在搜索匹配點(diǎn)的過程中僅使用了和運(yùn)算與差運(yùn)算，大大降低了初始匹配過程中的匹配速度。該方法在匹配精度、正確匹配概率和匹配速度上均優(yōu)于常用的歸一化灰度互相關(guān)方法，特別是在匹配速度上減少了約50％的匹配時(shí)間，有效提高了匹配的實(shí)時(shí)性。
　　其次，論文對(duì)多視圖匹配技術(shù)也進(jìn)行了研究。多視圖匹配在兩兩視圖匹配搜索過程中常常存在大量的誤

4、匹配累積，嚴(yán)重地影響了以匹配為基礎(chǔ)的攝像機(jī)標(biāo)定和三維重建的精度。而一般的匹配約束方法只是兩視圖之間的約束，不能有效去除誤匹配點(diǎn)。論文針對(duì)這一問題，將雙目視覺系統(tǒng)在運(yùn)動(dòng)前后射影重建之間存在的變換矩陣關(guān)系創(chuàng)造性地引入到匹配過程，提出了將變換矩陣作為多視圖之間的匹配約束的新的多視圖匹配方法，該方法真正實(shí)現(xiàn)了在多視圖匹配點(diǎn)之間的共同約束，可以有效剔除誤匹配點(diǎn)，優(yōu)化匹配結(jié)果。該匹配約束的引入不僅可以降低多視圖匹配過程中的誤匹配概率，同時(shí)也提高了變

5、換矩陣的求解精度，進(jìn)而提高了系統(tǒng)三維重建的精度。大量真實(shí)圖像實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。
　　之后，論文對(duì)固定內(nèi)參數(shù)下的攝相機(jī)自標(biāo)定技術(shù)進(jìn)行了研究，并推導(dǎo)了描述自標(biāo)定過程的數(shù)學(xué)公式。現(xiàn)有自標(biāo)定技術(shù)中通常要求解絕對(duì)二次曲線的像(IAC)或二次曲線的對(duì)偶像(DIAC)矩陣，然后通過Cholesky分解獲得內(nèi)參數(shù)矩陣，這就要求IAC或DIAC必須正定。而由于噪聲的存在，矩陣常常無法正定，這導(dǎo)致了很多自標(biāo)定算法在應(yīng)用過程中出現(xiàn)無解的問題。針

6、對(duì)這一問題，論文提出了無正定約束的自標(biāo)定方法。該方法利用攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)可以估計(jì)這一特點(diǎn)，直接對(duì)內(nèi)參數(shù)矩陣進(jìn)行了優(yōu)化求解，避開了IAC或DIAC的正定問題。同時(shí)算法采用遺傳算法進(jìn)行參數(shù)求解，解決了一般算法中需要精確初值的問題。仿真實(shí)驗(yàn)和真實(shí)圖像實(shí)驗(yàn)都驗(yàn)證了該方法的有效性。
　　在此基礎(chǔ)上，論文進(jìn)一步對(duì)變焦情況下的攝像機(jī)自標(biāo)定技術(shù)進(jìn)行了研究，討論了在兩視圖或三視圖情況下，基于上述無正定約束的思想，利用Kruppa方程獲得了變焦系統(tǒng)的攝像

7、機(jī)標(biāo)定方法。論文采用實(shí)際相機(jī)系統(tǒng)對(duì)該方法進(jìn)行了驗(yàn)證，證實(shí)了在其它內(nèi)參數(shù)不變的情況下，僅采用兩到三幅視圖便可以獲得攝像機(jī)焦距的精確標(biāo)定。
　　然后，論文對(duì)改善圖像畸變的無模板校正方法進(jìn)行了研究。圖像的畸變誤差是影響攝影測(cè)量的主要因素之一。由于鏡頭畸變參數(shù)隨焦距的變化而改變，因此必須進(jìn)行在線校正。本文針對(duì)這種情況，利用實(shí)際場(chǎng)景中存在的直線特征，通過將Hough變換檢測(cè)到的直線與Canny算子檢測(cè)的邊緣之間存在的誤差作為畸變誤差，實(shí)現(xiàn)了

8、圖像畸變?cè)跓o模板情況下的在線校正。實(shí)驗(yàn)表明，這種無模板的在線畸變校正方法應(yīng)用起來方便靈活，可以有效提高三維重建的精度。
　　最后，論文結(jié)合上述研究成果，提出了將傳統(tǒng)標(biāo)定與自標(biāo)定相結(jié)合的標(biāo)定方法應(yīng)用于變焦雙目視覺系統(tǒng)的新的測(cè)量方案，這一系統(tǒng)有效地結(jié)合了傳統(tǒng)標(biāo)定與自標(biāo)定技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，避免了測(cè)量過程中使用標(biāo)定模板的問題，在確保系統(tǒng)精度的前提下提高了系統(tǒng)應(yīng)用的靈活性，使變焦雙目視覺系統(tǒng)應(yīng)用于攝影測(cè)量成為可能，為攝影測(cè)量在交通事故現(xiàn)場(chǎng)勘查中的