数码相机定位37299

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1、数码相机定位摘要本文研究了用数码相机拍摄物体的相片确定物体表面某些特征点位置问题，探讨了两部相机的相对位置问题.在合理的假设基础上，建立数学模型，通过一系列经典的算法，得出定量和定性的计算结果，并通过大量的图表直观说明双目立体视觉系统标定流程，畸变校正处理等过程.第一问，我们根据数码相机拍摄原理的相关知识，建立各个坐标系，然后通过坐标转换得到靶标上圆的圆心所在的坐标系与相机像平面坐标系之间的关系式.基于摄像机透视成像的针孔模型，分析了立体视觉中摄像机标定和三维重建过程的主要误差来源.第二问，我们根据已给出的靶标及靶标的像，分析整个

2、成像过程.并且在靶标像的圆心取法上进行了特别的分析，因为标靶上的圆的中心与经过摄影后得到的靶标像的上圆的中心不是对应的了.这样使得我们求得的数据更加准确.然后通过编写MATLAB程序，我们便得到靶标的像的坐标.这些像坐标(以像素为单位)分别为(189，323)，(197，423)，(213，640)，(503，583)，(502，285).第三问是让我们设计一种方法来检验模型，我们便运用二次采样法和鲁棒法来检验模型，二次采样法适用线性回归法，鲁棒法适用非线性回归法，并且对数码相机标定过程进行误差分析，用偏导数求解对方法的精度和稳定

3、性进行了讨论，偏导数越小，表明方法的精度越高，稳定性越好.结果表明这两种方法有相当好的精度和稳定性.第四问要我们做的是求出两部固定数码相机的相对位置，我们根据双目主体系统定标基本原理，建立固定的两部数码相机相对位置的数学模型，用了线性算法，非线性算法和两步算法等经典的定标算法.得到两个数码相机之间的相对位置关系.并且我们分析了模型误差，解释了图像畸变的原因，而且进行了畸变校正.我们可用VC++设计一套双目立体视觉标定系统对模型进行扩展，对模型的优缺点进行评价，把模型推广到机器人定位，赛场电子裁判系统等.关键词：坐标变化理论双目视觉

4、定位鲁棒方法三维测量数码相机定位1一、问题重述数码相机标定技术在视觉测量系统是关键而又重要的环节.数码相机所获取三维物体的二维图像是以像素为单位的，如何确定物体的三维空间坐标与二维图像坐标之间的对关系是数码相机标定的基本问题.空间物体表面的三维几何位置与其二维图像的对应关系是由数码相机的成像几何模型决定的.获取数码相机的成像几何模型参数的过程，就称为数码相机的标定.数码相机模型是光学成像关系的简化，最简单的数学模型是线性模型，又称为针孔模型.在数码相机标定时需要提供一个以知形状和几何尺寸的物体作为标定参照物.通过实验和计算可以确定

5、数码相机成像模型的参数，其包括内、外部参数.数码相机内部参数是指成像的基本参数，如主点、实际焦距、尺度因子，径向、切向镜头畸变以及其他系统误差参数;数码相机外部参数是指坐标转换参数.数码相机的标定就是求解数码相机数学模型的内外部参数.数码相机定位在交通监管(电子警察)等方面有广泛的应用.所谓数码相机定位是指用数码相机摄制物体的相片确定物体表面某些特征点的位置.最常用的定位方法是双目定位，即用两部相机来定位.对物体上一个特征点，用两部固定于不同位置的相机摄得物体的像，分别获得该点在两部相机像平面上的坐标.只要知道两部相机精确的相对位

6、置，就可用几何的方法得到该特征点在固定一部相机的坐标系中的坐标，即确定了特征点的位置.于是对双目定位，精确地确定两部相机的相对位置就是关键，这一过程称为系统标定.标定的一种做法是：在一块平板上画若干个点，同时用这两部相机照相，分别得到这些点在它们像平面上的像点，利用这两组像点的几何关系就可以得到这两部相机的相对位置.然而，无论在物平面或像平面上我们都无法直接得到没有几何尺寸的“点”.实际的做法是在物平面上画若干个圆(称为靶标)，它们的圆心就是几何的点了.而它们的像一般会变形，如图1所示，所以必须从靶标上的这些圆的像中把圆心的像精确

7、地找到，标定就可实现.靶标如下，取1个边长为100mm的正方形，分别以四个顶点(对应为A、C、D、E)为圆心，12mm为半径作圆.以AC边上距离A点30mm处的B为圆心，12mm为半径作圆，如图2所示.确定像坐标问题：建立数学模型和算法以确定靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标(这里坐标系原点取在该相机的光学中心，x-y平面平行于像平面)；具体像坐标求解问题：对由图2、图3分别给出的靶标及其像，计算靶标上圆的圆心在像平面上的像坐标，该相机的像距(即光学中心到像平面的距离)是1577个像素单位(1毫米约为3.78个像素单位)，相机分

8、辨率为1024×768；问题三：设计一种方法检验你们的模型，并对方法的精度和稳定性进行讨论；问题四：根据题意建立用此靶标给出两部固定相机相对位置的数学模型和方法.二、问题假设假设天气，地理等外界因素不影响相机的各个参数；假设天气等因素不影响光的