基于高速公路车道线的车载摄像机定标方法研究

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1、武汉理工大学硕士学位论文摘要目前，智能车辆视觉导航技术多被高档汽车所采纳，因此具有广阔的实际需求和应用前景。本文的研究工作是“高速公路道路识别”的一部分，主要涉及车载摄像机定标方法的研究，从而为道路图像的坐标变换提供必要参数，为进一步研究车辆测距和辅助驾驶提供必要前提。摄像机定标是计算机视觉实现的前提和基本问题，是计算机视觉研究的一个热点。本文在前人工作的基础上，针对高速公路车道线的特点，利用消失点和消失线的性质，找到车载摄像机的外部参数与消失点和斜率之间的内在联系，从而实现外部参数的标定。总结本文的主要研究

2、工作和内容如下：(1)对车载摄像机定标方法的研究中所涉及到的图像处理和目标识别方法做了深入的研究，介绍了计算机视觉中几种有代表性的摄像机定标原理及方法。(2)给出了一种基于交叉垂直直线的摄像机标定算法，利用两条垂直相交的直线作为标定物，运用直线的特点以及交叉垂直的约束条件建立线性方程组，求解摄像机的内参数。(3)针对本课题的应用实践，结合高速公路车道线的特点，经过数学推导建立摄像机的外部参数与消失点和成像斜率之间的解析表达式。只要已知三条车道线相对车辆纵轴线的偏移量、摄像机的内部参数，通过手工或软件编程进行图

3、像处理就能确定出这三条直线成像的交点和斜率，标定出摄像机的外部参数。本文对车载摄像机定标方法的研究，给出了基于交叉垂直直线的摄像机内参数的标定算法，并利用平行车道线的特点对外参数的快速准确标定作了深入的研究测算，为车载摄像机定标的进一步研究打下了基础。关键词：计算机视觉；摄像机标定；透视投影；Matlab仿真AbstractAtpresent,theintelligentvehiclesvisionnavigationtechnologyisacceptedbytheupscaleautomobile，whi

4、chhasbroadphysicaldemandandprospect．Themain、阳rkofthisresearchisapartof‘‘LaneRecognitionofhighway”．Thecontentsi11cluderesearchoncalibrationmethodofvehicle-mountedcamera,andprovidingtheessentialparameterforcoordinatetransformationofthehighwayimage，whichwillpr

5、ovidetheprerequisiteforthefurtherstudyofacquiringthedistancebetweenthetwoautomobilesandauxiliarydriving．Thecameracalibrationisthepremiseandbasicquestioninthecomputervisionrealizing，whichisahotspotincomputervisionresearch．Thisarticleworksinthepredecessorinth

6、efoundation，accordingtothecharacteristicofthehighwaymarking，tofindananalyticalexpressionoftheexternalparametersofacamera,vanishingpointandimagingslopesCanbeestablishedusingthenatureofvanishingpointandvanishingline，andrealizingtocalibratetheexteriorparameter

7、．Themainworksarefollowing：(1)Moreresearchisconcentratedontheimageprocessingmethodsandobjectrecognitionmethodsinvolvedinvehicle-mountedcameracalibration。Severalrepresentativekindsofcameracalibrationprincipleandmethodsinthecomputervisionareintroduced．(2)Anewc

8、ameracalibrationalgorithmWaspresented．Inthemethod，twoverticalaucrosslineswereusedasthecalibrationobject．Theintersectpo缸ofthetwolinesWassettobefixed，aSetoflinearequationscouldbesetupusingthepropertyofpe