基于最小凸包理論的相機自動標定方法研究.pdf

1、視覺是生物獲取外界信息的一種重要手段，對于人類而言更是如此。人類所獲得的關(guān)于外界的信息，80％是由視覺器官提供的。隨著計算機功能越來越強大，計算機視覺得到了極大的發(fā)展，并廣泛應(yīng)用到各個領(lǐng)域。其中，從二維圖像中恢復(fù)三維物體的幾何結(jié)構(gòu)的工作稱為三維重建，三維重建是計算機視覺的重要研究任務(wù)之一，三維重建技術(shù)在各個領(lǐng)域得到廣泛地應(yīng)用。相機標定是三維重建技術(shù)的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，也是不可或缺的步驟。相機標定花費時間成本最高的即為特征點的提取。因此研究出自動

2、化程度高的特征點提取算法，來實現(xiàn)攝像機準確快速的標定，具有十分重要的理論意義和實用價值。
　　本文針對已有相機標定工具箱人工干預(yù)程度大等諸多方面的不足，通過對相機標定相關(guān)知識的研究，以棋盤格模板這一典型標定物作為研究對象，提出了一種新的基于形態(tài)學(xué)處理的角點檢測算法和一種基于最小凸包理論的角點自動排序算法，結(jié)合張正友的標定模型完成相機參數(shù)的計算。
　　通過對相關(guān)技術(shù)的研究，采用高斯濾波對圖像進行平滑處理，設(shè)計了二值化圖像的閾值

3、確定方法，實現(xiàn)了圖像的自適應(yīng)二值分割。設(shè)計了基于圖像形態(tài)學(xué)處理的棋盤格角點檢測算法，成功實現(xiàn)了棋盤格角點的像素級定位。創(chuàng)新性地運用最小凸包理論對棋盤格四極點進行自動識別，利用所得四極點完成了單應(yīng)性矩陣的計算，建立了所有角點圖像坐標與空間坐標的對應(yīng)關(guān)系，完成了角點的自動排序。通過對角點精確定位算法的分析和比較，應(yīng)用灰度梯度算法獲取棋盤格亞像素角點坐標，實現(xiàn)了角點的精確定位。所得角點的高精度坐標結(jié)合張正友的標定模型，完成相機內(nèi)外參數(shù)的計算，