基于多摄像机的全景图像获取平台设计

发布时间：2017-05-14 20:11

  本文关键词：基于多摄像机的全景图像获取平台设计，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：全景图像可以通过“广角”的表现手段及绘画、相片、视频和三维模型等形式来表达尽可能大的周围环境。相较于一般的图像或是三维场景,全景图像能够及时地提供视点周围物理空间或虚拟空间更多的视觉信息,并且带给观察者更好的视觉体验。在智能车辆、智能交通、虚拟现实领域,全景图像获取技术都发挥着巨大的作用,它也是计算机视觉领域的研究热点。因此,有必要对它进行系统的研究。视觉感知能力是智能车环境感知能力中是极为重要和高效的一种能力,也是必不可少的能力。它可以用来检测红绿灯、交通标志、停车线等基本交通信息,为智能车辆的控制提供信息。本文以为智能车辆打造视觉信息获取平台,使智能车辆具备视觉感知能力为目标,通过对智能车辆视觉信息需求的分析以及全景图像获取技术的基础知识研究,设计了一种基于多摄像机的全景图像获取平台,并根据所选用的摄像机类型,研究了摄像机的成像模型及摄像机标定相关知识,提出了该全景图像获取平台的精确数学模型,并对误差来源进行了分析。同时,对图像拼接技术的基本步骤和关键技术进行了研究,提出了一种新的图像柱面投影模型,该模型依据摄像机的立体标定实验结果,可以推算出精确的柱面模型半径以及每一幅图像所占弧度角。最后,依据本文提出的精确全景图像获取平台数学模型以及基于双摄像机立体标定的图像柱面投影模型,提出了一种新的柱面全景图像获取方法。实验结果表明,使用文中提出的数学模型及算法能够实现全景图像的获取,并达到满意的效果,全景图像获取平台能够完成全景图像的获取任务。
【关键词】：全景图像 图像拼接 多摄像机 智能车辆 摄像机标定
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-19
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 全景图像获取技术概述12-16
• 1.2.1 全景图像获取技术研究现状12-15
• 1.2.2 图像拼接技术研究现状15-16
• 1.2.3 基于多摄像机的全景图像获取技术的应用16
• 1.3 本文主要工作及内容安排16-19
• 1.3.1 本文主要研究内容16-17
• 1.3.2 本文章节安排17-19
• 2 全景图像拼接技术基础研究19-33
• 2.1 图像拼接算法基本步骤与关键技术19-27
• 2.1.1 图像投影20-23
• 2.1.2 图像变换23-26
• 2.1.3 图像融合26-27
• 2.2 “智能车”全景视觉系统需求分析与方案研究27-31
• 2.2.1 “智能车”视觉信息需求27-29
• 2.2.2 全景图像获取方案研究29-31
• 2.3 本章小结31-33
• 3 多摄像机平台研究33-45
• 3.1 摄像机成像模型分析33-35
• 3.1.1 摄像机相关坐标系33-34
• 3.1.2 摄像机成像模型34-35
• 3.2 摄像机标定35-38
• 3.2.1 单目摄像机标定35-37
• 3.2.2 目立体视觉标定37-38
• 3.3 多摄像机平台模型38-44
• 3.3.1 精确多摄像机平台模型建立38-41
• 3.3.2 多摄像机平台模型误差分析及优化41-44
• 3.4 本章小结44-45
• 4 全景图像拼接算法优化45-55
• 4.1 图像投影模型选择与优化45-50
• 4.1.1 图像投影模型选择45
• 4.1.2 图像投影模型的优化45-48
• 4.1.3 图像重采样48-50
• 4.2 图像拼接算法选择与优化50-52
• 4.2.1 图像拼接算法选择50-52
• 4.3 图像融合算法选择52-53
• 4.3.1 图像融合的目的及要求52
• 4.3.2 图像融合算法的选择52-53
• 4.4 本章小结53-55
• 5 方案验证与算法实现55-65
• 5.1 全景图像获取平台设计方案验证实验55-59
• 5.1.1 摄像机标定实验55-56
• 5.1.2 图像畸变校正实验56-57
• 5.1.3 图像柱面投影实验57-58
• 5.1.4 全景图像拼接实验58-59
• 5.2 实验结果59-64
• 5.2.1 摄像机标定实验结果59-61
• 5.2.2 图像畸变校正实验结果61-62
• 5.2.3 图像柱面投影实验结果62-63
• 5.2.4 全景图像拼接实验结果63-64
• 5.3 本章小结64-65
• 6 总结与展望65-69
• 6.1 全景图像获取系统总结65-66
• 6.2 全景图像获取系统展望66-69
• 参考文献69-73
• 图索引73-75
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果75-79
• 学位论文数据集79

【参考文献】

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本文编号：366125