基于自然场景的多相机内外参自动标定方法的设计与实现

发布时间：2021-10-08 06:47

　　随着科技的进步,越来越多的无人自主控制系统被开发出来,用来辅助人类完成特定的任务,如自动驾驶汽车,移动机器人和飞行器等。基于多个相机的多目视觉系统被广泛应用于这类自主系统中来实现导航、定位和避障等功能。在多目视觉系统中,相机的内参（相机的基本参数）和外参（相机之间的相对位置参数）的精确性往往决定了系统的精度。为了提高多目相机的内外参标定的精确性和标定的方便性,本文提出了一种基于自然场景的多相机内外参自动标定方法,可以有效解决目前多相机系统只能在安装标定布或专门标定场等特定场景下进行标定所带来的使用不便问题,同时也可以解决相机之间重合区域太小带来的外参标定精度下降或标定失效的问题。本文研究主要包括以下几个方面:首先,分析了自然场景下内外参自动标定问题的特殊需求,明确了标定方法的输入条件并设计了标定数据的采集流程。然后,根据数据处理和参数优化的需要,给出了自动标定方法的整体框架,确定了后续需要设计的点云重建、多相机内参同时标定及多相机外参标定三个基本算法。其次,设计了点云重建算法。基于增量式三维重建的思想,通过匹配多个相机不同时刻采集的图像特征点来实现自然场景中的点云重建,同时计算出各帧对... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

棋盘格标定示意图

初始化条件，选择最优的两帧进行初始化操作，通过本质矩阵求解初始化两帧之间的相对位姿，如图 2-1 所示：图2-1 求解两帧相对位姿示意图通过特征匹配可以知道匹配点在 1中的像素位置1 1 1p (u , v ), 以及在 2中的像素

(3-3)图3-1 直接法优化示意图在直接法中，也是求解一个优化问题，如图 3-1 所示，优化最小化的是光度误差，也就是 P 的两个像素的亮度误差：1 1 2 2e I ( p ) I ( p)(3-4)优化该误差的二范数：min ( )TJ e e(3-5)该优化的理论基础就是灰度不变假设。在实际中，有许多个（比如 N 个）空间点 ，那么，整个位姿估计问题变为：1min ( )N Ti iJ e e(3-6)1 1, 2 2,( ) ( )i i ie I p I p(3-7)使用李代数上的扰动模型，给^exp( )左乘一个小扰动 exp( )，得:^1 21 21 1e ( ) I ( D KP ) I ( D K exp( ) exp( ) P)

【参考文献】：
期刊论文
[1]三维图像重建中的深度信息处理方法[J]. 李宸鑫.  电子技术与软件工程. 2018(16)

硕士论文
[1]基于图像特征点的稠密点云三维重建[D]. 苏涛.吉林大学 2018



本文编号：3423630