計算機視覺中攝像機定標及位姿和運動估計方法的研究.pdf

1、湖南大學博士學位論文計算機視覺中攝像機定標及位姿和運動估計方法的研究姓名：伍雪冬申請學位級別：博士專業(yè)：控制理論與控制工程指導教師：王耀南20050101博士學位論文摘要計算機視覺是一個相當新且發(fā)展十分迅速的研究領(lǐng)域，已成為智能自動化科學的重要研究領(lǐng)域之一，它的研究目標是使計算機具有通過一幅或多幅圖像認識周圍環(huán)境信息的能力，這種能力將不僅使機器能感知環(huán)境中物體的幾何信息，包括它的形狀、位置、姿態(tài)和運動等，而且能對它們進行描述、存儲、識別

2、和理解。本文首先介紹了計算機視覺中所用到的射影幾何、仿射幾何、度量幾何和歐氏幾何等各類幾何學的基本概念和相關(guān)特性；概述了攝像機模型及成像原理；回顧了近年來攝像機定標方法的發(fā)展，對存在的各種攝像機定標方法進行了分析、比較和總結(jié)；最后，重點闡述了變內(nèi)部參數(shù)攝像機線性自定標、平面型場景圖像的透視校正、四種非線性狀態(tài)估計濾波器(EKFl、EKF2、DDl和DD2)及基于單目視覺的位姿和運動估計的研究方法?！糇儍?nèi)部參數(shù)攝像機線性自定標。在某些視覺

3、系統(tǒng)中(例如機器人視覺系統(tǒng)、主動視覺系統(tǒng))需要經(jīng)常改變攝像機的位置或調(diào)整攝像機光學系統(tǒng)(如光圈與焦距)，在每次調(diào)整以后，都需要對攝像機重新定標。針對這種情況，本文提出了一種可處理畸變因子和主點已知但其它內(nèi)部參數(shù)發(fā)生變化時的攝像機自定標方法，該方法先計算圖像間的基本矩陣，在計算基本矩陣后得到射影重建的基礎(chǔ)上，用線性方法恢復同形矩陣，再利用同形矩陣計算攝像機內(nèi)部參數(shù)?！艋趫鼍皫缀沃R的三維度量重建。三維場景圖像的度量重建一般是針對圖像序列

4、的，所使用的層次化度量重建方法都是首先得到圖像序列的射影重建。如果三維物體表面都是平面(這種情況是比較常見的)，則在平面型場景圖像三維度量重建的基礎(chǔ)上，基于場景幾何知識，對平面型場景圖像和常規(guī)的三維場景圖像的度量重建進行了回顧，然后在此基礎(chǔ)上提出了一種不必進行射影重建且只須單幅圖像的三維度量重建方法?！羲姆N非線性狀態(tài)估計濾波器(EKFl、EKF2、DDl和DD2)。對于某些系統(tǒng)不能用簡單的線性模型來描述，因此必須發(fā)展非線性的濾波算法，在

5、線性卡爾曼濾波的基礎(chǔ)上，用一階和二階Taylor級數(shù)來近似非線性動態(tài)方程和測量方程，分別得到了EKFl(基于一階Taylor近似)和EKF2(基于二階Taylor近似)濾波器，但是使用EKFl和EKF2濾波器要求非線性動態(tài)方程和測量方程相應(yīng)的一階和二階微分存在，在非線性動態(tài)方程和測量方程的一階和二階微分不存在時，用不需要計算微分的Stirling插值近似代替Taylor近似得出了另外兩種新的濾波器，即DDl濾波器(基于一階Stirlin