基于遺傳算法與LM算法的攝像機標定方法研究.pdf

1、隨著計算機視覺應用的發(fā)展，攝像機標定作為計算機視覺應用中一個不可缺少的步驟也得到了快速發(fā)展。攝像機標定是計算機視覺中獲取物體空間信息的前提，標定結(jié)果的好壞直接影響著計算機視覺應用的精度和結(jié)果，同時實時的標定也可以更好地滿足導航等機器視覺的需要，因此研究攝像機標定方法具有重要的理論意義和實用價值。
　　本論文的主要工作是研究攝像機標定方法，獲取攝像機的相關參數(shù)，建立起三維空間與二維圖像之間的關系，為計算機視覺應用的下一步研究奠定良好

2、的基礎。
　　首先，本文在對圖像進行必要的預處理之后，介紹了一種基于Harris角點檢測技術的亞像素角點提取方法。該方法在Harris算法提取出像素級角點以后再采用二次曲面擬合法求取出對應的亞像素級角點坐標，提高了角點檢測的精度，為攝像機標定精度的提高提供了可靠的數(shù)據(jù)。
　　其次，由于攝像機標定是個多參數(shù)、非線性的復雜優(yōu)化過程，所以攝像機參數(shù)的初始估計值對優(yōu)化算法的結(jié)果和運算速度也起著極其重要的作用。因此，本文在分析了攝像機

3、參數(shù)約束關系之后，給出了一種基于MATLAB標定工具箱的攝像機參數(shù)初始值估計方法，該方法結(jié)合MATLAB工具箱編程實現(xiàn)攝像機內(nèi)參數(shù)求取的過程，作為本文標定算法的初始值。
　　最后，鑒于遺傳算法在攝像機參數(shù)優(yōu)化問題中具有良好的性能，但由于遺傳算法的局部搜索能力不足，前期收斂速度很快，后期收斂速度很慢，導致該算法要達到真正的最優(yōu)解需要很長時間，所以本文采用遺傳算法與改進的LM算法相結(jié)合的方法，先用遺傳算法進行大范圍搜索，再用改進的LM